ИИ и Big Data в найме персонала

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Поговорим сегодня про AI и Big Data в HR-сфере. Поскольку тематика обширная, а писать книгу не хочется, то сконцентрируем внимание на оценке персонала во время найма, поскольку это первая ступень цикла жизни кандидата.

AI-парсер резюме

Если раньше рекрутер набирал себе базу из сотен или тысяч резюме, а дальше методично их просматривал, то сейчас нет нужды. Существуют системы автоматизации найма, которые делают это автоматически.

1.    Убирают дубликаты резюме

Когда поиск ведется по нескольким площадкам, нередко выплывает резюме одного и того же кандидата. Запомнить всех одному рекрутеру физически просто нереально. Современные системы, например Huntlee, берут за основу ФИО, почту, номер и другие ЛИЧНЫЕ данные и автоматически отсеивают дубляжи, выбирая наиболее полное резюме.

2.    Подбирают наиболее релевантные

Не все любят много читать, даже если речь идет о вакансии, поэтому некоторые кандидаты читают требования методикой «по диагонали» и радостно кидают отклик. На основе Big Data система подбора персонала выбирает наиболее релевантные резюме и грейдированно предоставляет их рекрутеру. Ключевые слова и навыки, указанные в вакансии, программа сопоставляет с умениями кандидата. Поэтому еще минус несколько часов на отсеивание «случайных» пассажиров.

AI определяет навыки для кандидата

Обычно этим занимается заказчик вакансии: 

Хотим джава-миддла с английским С1, развитыми коммуникативными навыками, желательно с опытом в дизайне и магистратурой по маркетингу. Ладно, утрируем, но все же часто не все, что требуется в вакансии, действительно необходимо. AI, внедренный в систему контроля персоналом, может оценить, какие навыки в работе применяет тот или иной специалист, а на их основе составить адекватные требования к резюме на эту должность. Когда мы убираем мифические навыки из списка «это нам точно надо», позиция закрывается кратно быстрее. 

Роботы отсобесят

Не так давно появилась такая штука на рынке HRtech’а, как Робот Вера. Виртуальная эйчар-леди занимается фактически всем вышеперечисленным, но еще и собеседования проводит. Сначала Вера звонит кандидатам, задает вопросы и даже отвечает на встречные, потом обрабатывает эти данные и передает курирующему ее рекрутеру. Далее вера кидает ссылки на видео-встречу, приходит на них и собеседует кандидата лично. Понятно, что не Вера принимает решение о найме, но она считывает эмоции интервьюируемого, задает вопросы, а потом отчет в текстовом или видео формате отправляет эйчару.

Мелкие функции, которые мы также делегируем

Было тут у Gartner’а исследование, на которое мы ссылаемся во всей информации ниже. 

Так вот всякая административная бумажная волокита, любви к которой не питает никто, теперь смело отдается искусственному интеллекту. В 53 случаях из 100 эйчар предпочтет составить документ через ChatGPT, а не сидеть лично. 

52% отдают нейросетям описание вакансии, но об этом мы уже подробно поясняли выше.

Рассылки кандидатам или чат-бот для первичного отсеивания – тоже AI, 42% рекрутеров этим пользуются. Выше уже приводилась в пример система автоматизации найма, которая в том числе берет на себя и эту функцию. Так что сложным это только звучит, а вот в обертке интерфейса… короче, совсем другое дело. 

30% используют AI для создания каверзных вопросов для интервью. Достаточно спорный пункт, потому что:

1.    Стресс-интервью медленно уходят в закат, мир стал более добрым и экологичным. Теперь даже не все кандидаты, особенно поколение Z, разберут в твоем наезде какую-то технику интервьюирования.

2.    Такие интервью требуют хорошей вовлеченности в психологию. Даже если умная нейросеть создаст тебе крутой вопрос для проверки лидерских качеств, велик шанс неграмотно его использовать/интерпретировать.

Следующий пункт не менее спорный, и пускай 14% рекрутеров на это ответят: составлять фидбэк кандидатам с помощью ChatGPT. Ребята, это вообще несерьезно)) 

Во многих джоб-каналах или рекрутерских телегах поднималась эта тема. Опускаем вопрос этичности, сразу переходим к реализации – это очень заметно. Многие забывают, что тексты за нейросетью нужно править и «очеловечивать», чтобы не так искусственно выглядело. После дежурных абзацев, на которыми трудился бот секунд 30, кандидат посмеивается и делает соответствующий вывод о компании. 
P. S. не портим карму, друзья 

Вот такая вышла подборка по применению AI в процессе найма. Что думаете?

Источник: https://habr.com/ru/articles/764192/


Интересные статьи

Интересные статьи

Эта статья — доработанная версия моего выступления на Saint TeamLead Conf в 2019 году. В настоящий некоторые процессы и ценности Miro изменились. В конце статьи — список полезных источников ...
До конференции SmartData осталось меньше недели, и мы делимся с Хабром её полной программой. В ней — доклады об архитектуре дата-платформ, обработке данных, хранилищах больших данных и не только. Спик...
Сегодня одним из наиболее эффективных способов повышения производительности и минимизации затрат в системах баз данных является отказ от излишних операций, таких как чтен...
“Недавно устроилась на новую работу. Как сейчас помню те добрейшие и милейшие лица, которые проводили собеседование. Вот только жаль, что коллектив не показали сразу. Как оказалось, в...
Есть миф, что в крупные ИТ-компании берут на работу специалистов, которые умеют всё и готовы работать на любых проектах. Мы так не считаем, и поэтому решили рассказать, к...