Уникальная для кадровой оценки на государственную службу разработка – нейросеть «Вера». Ее задача – провести предварительный скрининг сотен резюме. Цифровой сотрудник работает в паре с опытным роботом «Геннадием», который собирает анкеты с городского портала «Молодежный кадровый резерв». Все данные он передает своей напарнице. «Вере» лишь остается их проанализировать и выдать готовые рекомендации для специалиста по кадрам. Процесс максимально автоматизирован – от момента подачи заявки до списка лучших кандидатов.
«Вера анализирует резюме по семи правилам. Если ничего не нарушено и резюме соответствует требованиям, то его запускают в работу. Если же есть нарушения, нейросеть указывает на это и объясняет причину. Например, в анкете указана несуществующая должность. Эти замечания отправляются соискателю. Тот, в свою очередь, вносит правки. Таким образом, экономится время человека», – рассказал доцент факультета прикладной информатики Университета ИТМО, руководитель лаборатории интеллектуальных сервисов и приложений LISA Дмитрий Федоров.
Принцип работы Веры заключается в многоуровневой проверке анкеты соискателя. Система за 15 секунд анализирует резюме на корректность заполнения: биографические данные, наличие ненормативной лексики и отсутствие фантастической информации. И с каждым новым резюме – она становится умнее и точнее. Однако и здесь без участия человека, обладающего необходимыми знаниями, не обойтись. Слабые стороны системы разработчики продолжают совершенствовать в студенческой лаборатории ИТМО.
«У нас есть копия Веры, с которой мы работаем. Тестируем ее на тренировочных и тестовых резюме, сравниваем ответы с мнением экспертов, и при необходимости дорабатываем нейросеть. Пройдя ряд согласований и проверок, отправляем апдейт в Комитет по информатизации и связи для дальнейшего использования», – поделился Дмитрий Федоров.
Но финальное решение всегда остается за человеком. Вера лишь отбирает наиболее подходящих кандидатов, а уже руководитель решает, кого пригласить на личную встречу. Система не заменяет живого общения, она избавляет управленцев от рутины.
«Также это и повышение качества отбора, потому что человек устает, может что-то упустить. Кроме того, мы нивелируем субъективный фактор. Система беспристрастна», – отметил руководитель Лаборатории прикладного искусственного интеллекта Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН Максим Абрамов.
В перспективе – улучшить рекомендации нейросети «Вера» с помощью классификатора уровней управленческих должностей. Система была разработана экспертами РАНХиГС. Она предполагает сопоставление руководящих позиций вне зависимости от сферы деятельности руководителей. Автоматизировали методологию специалисты РАН.
«В некоторой степени прообразом этого классификатора служит табель о рангах, который использовался еще в Российской империи. Тогда ранги присваивались не только чиновникам, но и бухгалтерам, учителям, врачам – то есть, можно сказать, всем бюджетникам. Мы же создали классификатор, который охватывает все эти категории и позволяет, например, соотнести по уровню карьерной ступени должность министра региона с руководителем в корпоративном секторе», – рассказал заместитель директора ВШГУ Президентской академии, научный руководитель факультета оценки и развития управленческих кадров, разработчик классификатора управленческих должностей Илья Шебураков.
Инструмент помог проанализировать и карьерные пути выпускников программ вроде «Лидеры России» и разных высших учебных заведений. База данных – огромная. Исследование проводилось на 15 тысячах анкет.
«Мы заметили, что выпускники конкурса «Лидеры России» показывали в среднем более высокую интенсивность карьерного роста по сравнению с теми, кто в нем не участвовал. Что касается вузов, то здесь в топе по подготовке управленцев оказались РАНХиГС, СПбГУ и Высшая школа экономики. Их выпускники чаще и быстрее добиваются высоких позиций спустя пять лет после окончания», – прокомментировал Максим Абрамов.
Если так называемый рейтинг будет интегрирован в нейросеть «Вера» – это позволит системе не только проверять факты в резюме, но и оценивать реалистичность карьерных амбиций соискателей.
«Если выпускник попытается подать заявку на высокую должность, нейросеть отметит, что пока рано занимать эту позицию, и посоветует с чего лучше начать, чтобы накопить нужный релевантный опыт», – отметил Максим Абрамов.
Возможно, в скором времени искусственный интеллект сможет помочь соискателям объективно оценить свои возможности и направить усилия в те сферы, где они будут максимально востребованы и полезны.
«Окончательное решение, конечно, за живым человеком, но с нейросетью как-то попроще решать технические вопросы. Все больше поражаюсь, на что способен ИИ: от генерации изображений до написания текстов», – написал в социальных сетях вице-губернатор Борис Пиотровский.