По моим наблюдениям, сейчас на многих профильных ресурсах статьи о состоянии рынка труда и влиянии ИИ на поиск работы находятся в топе. Основной их посыл в том, что хорошему кандидату всё сложнее найти работу своей мечты, прорваться через ИИ-барьер даже с «правильным» резюме, и потому нужно искать другие способы поиска — нетворкинг и личный контакт.
Меня давно привлекала эта тема как первый крупный полигон практического применения алгоритмов, а потом и ИИ в HR. К тому же сейчас, когда я волею судеб некоторое время нахожусь в активном поиске, могу оценить этот вопрос и как обыватель.
Интерес HRTech к процессам поиска и найма кандидатов закономерен. Тут сошлись и потребности бизнеса с ясным экономическим эффектом от сокращения длительности подбора и трудозатрат HR, и условная технологическая простота предметной области из-за ограниченности оперируемых сущностей: вакансия, кандидат, навык и т. п. А в начале 2020-х первый массовый бум применения ИИ в HR пришёлся в России ещё и на дефицит рабочей силы, в том числе в tech-сфере, когда даже многие компании из реального сектора стали активно создавать собственные tech-команды для внутренней разработки. Всё это привело к изменению поиска работы. Но насколько эти изменения фундаментальны?
Моё мнение: нет, на рынке действуют всё те же принципы, просто современные технологии их усилили и тем самым сделали более очевидными. И сейчас всё это происходит на фоне негативных тенденций в экономике, приведших к сокращению числа реальных вакансий, особенно в HR и tech, представители которых чаще всего и пишут на читаемых мною ресурсах.
Для начала своего анализа я бы сегментировал рынок труда белых воротничков в целом, а в HR и tech — в частности, на следующие сегменты:
Позиции, закрываемые внутренними кандидатами.
По моей оценке, уже давно наблюдается тенденция к увеличению доли таких вакансий. Уже в середине 2010-х в прогрессивных российских компаниях кадровый резерв стал активно применяться как для повышения эффективности организации, так и как элемент корпоративной культуры и нематериальной мотивации лучших специалистов. Сейчас это стало достаточно повсеместной практикой. Местами внедрение ИТ-решений позволило применять её даже для достаточно массовых позиций. Пусть местами она и носит скорее имитационный характер.
Позиции, закрываемые «своими» кандидатами.
Мне кажется, это ключевой механизм закрытия большинства интересных вакансий на всех уровнях. Знакомство и личный контакт часто оказываются сильнее всех остальных критериев отбора. Нюанс в том, насколько это ограничено и систематизировано внутренними политиками. Имеют ли преференции кандидаты из кадрового резерва, как устроена реферальная программа. Или же никаких сдерживающих факторов нет и процветает ничем не прикрытое своячество, а даже случайно вклинившиеся чужаки не приживаются.
Позиции, закрываемые с рынка.
Позиции, попадающие на открытый рынок вакансий и закрывающиеся в результате конкурентного поиска кандидатов, а не призванные имитировать подбор для легитимизации «своего».
При этом ещё наша оценка количества и качества таких позиций искажена случаями, когда вакансия на публичном ресурсе есть, но закрывать её никто не планирует, так как это «техническая» вакансия для мониторинга рынка или следствие нюансов внутренней кухни планирования оргструктур и формирования отчётности о работе HR.
То есть по факту мы оперируем следующей конструкцией: общее количество вакансий, открытых в компании, минус количество вакансий, закрытых внутренним подбором, минус количество вакансий, закрытых «своими», — и всё это ещё с поправкой на «технические» вакансии.
Сейчас мы видим, что общее количество вакансий в интересующих нас сегментах сократилось, а этот поправочный коэффициент вырос, поскольку из-за экономической ситуации часть даже уже защищённых вакансий поставили на паузу. Насколько это связано с глобальными факторами политэкономии, а насколько является следствием перегретости рынка HR- и tech-специалистов, — отдельный вопрос.
Плюс на этом фоне люди менее охотно меняют работу, даже если их не устраивают текущие условия, так как вариантов стало ощутимо меньше. А даже если находится подходящий вариант и процедура отбора заканчивается предложением о работе, кандидат может отказаться из-за опасения, что, если новая работа окажется хуже текущей, нового предложения придётся ждать слишком долго. Но даже освободившаяся позиция сейчас не всегда оперативно возвращается в активный подбор.
При этом, если возможности закрывать вакансии «своими» остаются плюс-минус постоянными, то количество позиций, закрываемых с помощью внутреннего кадрового резерва, возрастёт по мере повышения зрелости HR и автоматизации соответствующих процессов, которая к тому же повысила прозрачность его использования и фокус на нём со стороны бизнеса, потратившего ресурсы на его выстраивание.
А где здесь ИИ?
Получается, мы уже имеем очевидно негативный контекст для поиска работы, а я ещё ни строчки не написал про ИИ.
Моё мнение: проблема ИИ в подборе не в том, что он принципиально его изменил, а в том, что не смог этого сделать. Была надежда, что ATS, усиленная ИИ, сможет находить на рынке лучшего кандидата, а на деле она, как и человек, ищет не лучшего, а наиболее близкого и «лично» более понятного кандидата. То есть если раньше нужно было попадать в представление рекрутера об идеальном резюме, то теперь для начала нужно целиться в модель, используемую в ATS.
Первоначальный буст от более продвинутого анализа большего массива резюме нивелировался формальным повышением качества резюме, которые кандидаты пишут с помощью промптов вроде:
«Составь для меня профессиональное, современное и конкурентоспособное резюме под конкретную вакансию, выступая в роли опытного карьерного консультанта, HR-специалиста и рекрутера».
И эта тенденция будет только усиливаться по мере развития сервисов для кандидатов, которые начнут массово, но персонализированно откликаться на все вакансии, понравившиеся сервису.
И получается, что сейчас, когда в HR и tech рынок подбора перестал быть рынком кандидата и развернулся в сторону работодателя, ИИ не позволяет компании найти лучшего кандидата из доступных на рынке, а скорее лишил такого кандидата возможности заявить о себе с помощью грамотно составленного резюме, точечно персонализированного под требования нескольких максимально подходящих и интересных ему вакансий. И это на фоне возросших в рамках трансформации норм по «выработке» на рекрутера, что лишает для большей части вакансий возможности найти идеал вручную.
Вечный вопрос — что делать?
Что делать компаниям? Пока рынок их — ничего. Они и так быстро и успешно закрывают позиции. Просто не нужно находиться в пузыре иллюзии, что с помощью новых технологий они находят лучших: нет, как и раньше, они скорее находят подходящих.
Когда же рынок изменится и количество подходящих кандидатов сократится, окажется, что технологии лишили их простого критерия первичного отбора — наличия адекватного резюме.
И тут нужно будет продолжить гонку поиска по цифровому следу кандидата, который, вероятно, в ответ также будет развивать его с помощью технологий. Плюс подключать технологии на всё более глубоких этапах отбора, например для проведения собеседований с ИИ-ассистентами: чат-ботами в одностороннем аудио- и видеоформате с добавлением полноценного аватара-рекрутера.
А где-то придётся возвращать людей для ручного поиска и фильтрации через личные собеседования — на позициях, где кандидаты будут считать применение ИИ-рекрутеров неприемлемым.
Что делать кандидату? Лучший совет, который легко дать, на 100% верный, но не так прост в исполнении: будьте не кандидатом, который ищет, а кандидатом, которого ищут, независимо от состояния рынка. Нужно чем-то выделяться из общей массы. И если раньше для tech-специалиста для этого для начала было достаточно иметь грамотное резюме, то сейчас нужно что-то большее, а при плохом рынке, как сейчас, — что-то уникальное.
В идеальном случае — уникальный опыт, экспертиза, а также возможность, умение заявить об этом и быть услышанным. Правда, на фоне цунами контента всех видов и во всех сферах интересов сделать это будет всё сложнее. При этом для успеха потребуются компетенции, напрямую не связанные с основной работой, для большей части позиций. В результате программист на Python будет стоять перед схожим выбором, что и писатель: писать бульварный роман для масс или высокую литературу для ценителей. Но с риском, как и писатель, проиграть конкуренцию мемам и другому развлекательному контенту.
Ну и вечный лайф-хак: имейте или обрастайте связями, пока это лучший буст для успешного поиска вакансии мечты, прошедший проверку веками, и который никакая зрелость HR-процессов и совершенствование технологий пока не могут нивелировать.
Подписывайтесь, комментируйте — продолжение обязательно будет