В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) практически все сферы человеческой деятельности подвергаются трансформации. Не стал исключением и процесс найма сотрудников, особенно в технологическом секторе. Однако то, что изначально задумывалось как инструмент оптимизации и упрощения, породило новые проблемы и вызовы.
Парадокс ИИ в рекрутинге
Современный рынок труда в сфере технологий переживает непростые времена. С одной стороны, мы наблюдаем рост безработицы из-за массовых сокращений в технологических компаниях. С другой – замедление темпов продвижения по карьерной лестнице создает дефицит новых рабочих мест для недавних выпускников. В этих условиях соискатели все чаще прибегают к помощи генеративного ИИ для автоматизации процесса написания сопроводительных писем и подачи заявок на вакансии.
Результат не заставил себя ждать: например, на одну вакансию специалиста по данным в компании, работающей в сфере медицинских технологий, поступило более 3000 заявок. Это явление не уникально – согласно данным Greenhouse, количество заявок на вакансии в январе 2024 года выросло на 71% по сравнению с предыдущим годом.
Боты против ботов
В ответ на лавину заявок рекрутеры также обратились к ИИ для анализа резюме. Таким образом, процесс найма превратился в своеобразную «войну ботов», где ИИ соискателей пытается обмануть ИИ работодателей. Эта ситуация не только не решает существующие проблемы, но и усугубляет недостатки систем, которые ИИ должен был улучшить.
Несовершенство существующих решений
Более двух третей основателей и руководителей технологических компаний считают традиционную модель найма неэффективной. Большинство из них тратит в среднем более четырех месяцев на заполнение одной вакансии. Наиболее утомительные и трудоемкие части процесса найма связаны с просеиванием огромного количества нерелевантных заявок и тратой времени на первые собеседования с кандидатами, которые просто не подходят.
Проблема заключается в том, что большинство технологий найма не справляются с поставленной задачей. Татьяна Беккер, специализирующаяся на подборе технических специалистов, отмечает, что большая часть ИИ-софта, рекламирующего способность сопоставлять резюме с вакансиями сложными способами, на самом деле может только сравнивать ключевые слова. По словам Беккер, такие системы не могут выявить привлекательных кандидатов из престижных учебных заведений или с положительными показателями работы, ведущими к повышению.
В поисках лучшего решения
Рафаэль Узан, основатель платформы A.Team, которая собирает команды высококвалифицированных технических специалистов из проверенной сети более чем 11 000 инженеров, специалистов по данным, менеджеров продуктов и дизайнеров, предлагает переосмыслить процесс найма и формирования команд с нуля.
По мнению Узана, ИИ должен делать больше, чем просто сопоставлять ключевые слова в резюме. При наличии правильных обучающих данных ИИ должен помогать менеджерам по найму понимать глубину опыта каждого кандидата, особенно то, успешно ли они выполняли эту работу раньше, и будут ли они хорошо вписываться в команду.
Новый подход к ИИ в найме
A.Team разрабатывает новую платформу Team Formation AI, которая призвана решить две ключевые проблемы для лидеров отрасли – поиск проверенных, специализированных талантов и ускорение процесса найма.
Идея заключается в создании ИИ-инструмента, который мог бы понять, что компания пытается построить, и за считанные секунды предложить проверенных кандидатов, которые уже выполняли подобную работу. Это стало бы возможным благодаря анализу огромного массива данных из технических интервью, всех проектов, над которыми работал кандидат, и того, как он проявил себя в предыдущих командах.
Для кандидатов предлагается создать цифрового ассистента, который мог бы отвечать на базовые вопросы интервью. Это позволило бы соискателям тратить время на собеседования с менеджерами по найму, которые уже знают, что кандидат хорошо подходит на роль.
Перспективы и вызовы
Использование ИИ не только для фильтрации кандидатов, но и для понимания и формирования команд на основе глубокого анализа навыков и межличностной динамики может положить конец «войне ботов», которая вышла из-под контроля. Вместо этого мы можем создать нечто гораздо более человечное и эффективное.
Однако внедрение таких систем сопряжено с рядом этических и практических вызовов. Необходимо обеспечить прозрачность алгоритмов, избежать дискриминации и предвзятости, а также сохранить баланс между эффективностью и человеческим фактором в процессе найма.
Кроме того, важно помнить, что ИИ – это инструмент, а не панацея. Он должен дополнять человеческую экспертизу, а не заменять ее полностью. Ключом к успеху станет гармоничное сочетание возможностей ИИ и человеческого опыта, интуиции и эмпатии.
Революция ИИ в сфере найма уже началась, и она несет как огромные возможности, так и серьезные вызовы. Компании и специалисты по подбору персонала должны быть готовы адаптироваться к новым реалиям, постоянно совершенствуя свои подходы и инструменты.
Будущее найма за интеллектуальными системами, способными глубоко понимать потребности компаний и потенциал кандидатов. Но главная цель остается неизменной – найти правильных людей для правильных ролей, создавая продуктивные и гармоничные команды.
