ИИ vs ИИ: как алгоритмы нанимают кандидатов, а кандидаты обманывают алгоритмы
За последнее время был на нескольких онлайн-мероприятиях по найму и выделил 2 основные проблемы:
1. Очень мало людей – не получается закрыть вакансии;
2. Очень много людей – требуется очень много ресурсов на просмотр откликов и резюме.
С проблемой №2 все чаще борются с использованием ИИ.
Современный рынок труда автоматизируется:
С одной стороны, появляются HR-сервисы на основе искусственного интеллекта, которые анализируют отклики на вакансии, отсеивают неподходящих кандидатов и даже проводят первичные собеседования (естественно, в текстовом формате, задавая кандидату ряд вопросов по компетенциям, опыту, ценностям, приоритетам и ожиданиям). Ну и до кучи, описание вакансий нередко делает ИИ (или помогает с этим).
С другой стороны, ИИ может не только проверять, насколько резюме подходит под вакансию, но и, наоборот, составлять такие резюме, которые ИИ-рекрутер сочтет подходящими (а потом и первичное собеседование пройти с ИИ-рекрутером). А еще ИИ может искать подходящие вакансии и отправлять сгенерированные резюме вместе со сгенерированным сопроводительным письмом работодателю (кто, правда, будет читать эти письма? ИИ?).
hh.ru уже сделали автоматический отклик на подходящие вакансии – теперь количество нерелевантных откликов просто зашкаливает. Если добавить к этому изменение резюме под вакансию – без живого собеседования будет невозможно понять, что сотрудник не подходит даже по базовым критериям.
Тренд автоматизации найма и поиска работы только набирает обороты, но уже сейчас мы видим, как противостояние алгоритмов работодателей и соискателей перерастает в полноценную «гонку вооружений», в которой, скорее всего, победителей не будет:
1️⃣Кандидаты будут массово использовать ИИ для автоматического отклика на вакансии с «вылизанными ИИ-резюме», что приведет к еще большему потоку нерелевантных резюме.
2️⃣Работодатели в ответ усилят фильтрацию, но это может отсеивать и хороших кандидатов, которые не оптимизировали резюме под алгоритм (первичный отбор проходят хитрые (хорошо играют в систему), а не экспертные).
3️⃣Те, кто не будет использовать ИИ для отправки «идеальных резюме», скорее всего, не будут попадать на живые собеседования.
Что может помочь найму не превратиться в бесконечную гонку ИИ-алгоритмов:
1️⃣Развитие профессиональных соцсетей: в IT и дизайне вести свою страницу в профессиональной соцсети уже давно стало нормой. Такие страницы сложно «подделать» под интересную вакансию.
2️⃣Акцент на выполнение тестовых заданий, а не на резюме: конечно, важно придумывать такие задания, которые будут проверять реальные навыки сотрудника, а не навыки ИИ-помощников по прохождению собеседований.
3️⃣Акцент на активный скаутинг вместо ожидания откликов на вакансию.
Лучший кандидат – не тот, кто обманул алгоритм, а тот, кто действительно подходит компании. И если система не сможет это определять, она будет меняться – либо сама, либо под давлением рынка.
Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning
