«Сегодня искусственный интеллект стал уже не просто инструментом, а коллегой рекрутера, — считает управляющий партнер международного агентства по подбору и оценке топ-менеджеров Matches Group Анастасия Лукина. — Умный алгоритм умеет отправлять письма кандидатам, оценивать видеоинтервью и даже делать подбор кандидатов по определенным параметрам — все это за считаные минуты».

ИИ действительно может взять на себя всю рутину: обработать и отсортировать резюме, проанализировать портфолио кандидатов, их соцсети, дать оценку кандидатам на предмет соответствия требованиям вакансии. Чат-боты на основе ИИ могут качественно выполнять всю первичную коммуникацию с кандидатом. Например, отвечать на стандартные вопросы о компании. А если HR-специалист лично проводит видеоинтервью с соискателем, умный алгоритм и здесь сможет помочь — сделает расшифровку интервью, создаст краткие итоги беседы, внесет параметры соискателя в базу данных компании.

«Наиболее эффективны инструменты на основе ИИ, которые заточены под сортировку, объективную оценку по метрикам или работу по четким алгоритмам, — отмечает HR-директор платформы Solar Staff Камилла Столповских. — Также полезны ИИ-инструменты для аналитики.

Они помогают создавать базы данных сотрудников, выявлять более или менее сильные команды, оценивать потребность в обучении и уровень мотивации коллектива. Если внедрить такие механики, то время на выполнение рутинных задач HR-специалиста значительно сократится. При этом важно, чтобы инструменты были кастомизированными и настроенными под специфику компании. Так рекрутеры будут получать более точный и полезный результат на выходе».

Все чаще специалисты по кадрам используют целую связку нейросетей в своей работе. Поскольку каждая из них, как правило, заточена под выполнение каких-то определенных задач, такой подход позволяет сформировать комплексный запрос. В свою очередь «команда» нейросетей способна выполнить более обширную задачу, учтя целый ряд различных параметров и подзадач.

«Такой подход считается фундаментально правильным с точки зрения эффективного взаимодействия с нейросетями: он экономит время на длинных диалогах с ИИ, позволяет создавать единые шаблоны, которые могут требовать минимальных коррективов под индивидуальную оценку каждого кандидата», — подтверждает руководитель онлайн-университета Zerocoder Кирилл Пшинник.

ИИ сложно анализировать кандидатов творческих профессий, а также соискателей, которые приходят на руководящие позиции

По словам экспертов, на сегодняшний день ИИ отлично показывает себя в задачах организационного характера, в вопросах, где требуется анализ и систематизация. Там, где речь заходит о найме линейного персонала, ИИ может выполнять львиную долю задач.

«В перспективе алгоритмы смогут полностью взять на себя большую часть рутинных задач рекрутера: первичные собеседования с кандидатами, анализ навыков на основе метрик, генерация базовых вопросов для собеседований, прогнозирование успешности найма кандидатов, — уверена Камилла Столповских. — Исследования показывают, что ИИ делает это успешно уже сейчас: анализ 67 тысяч собеседований показал, что они могут быть эффективнее традиционных интервью с рекрутерами».

Однако несмотря на эффективность ИИ, эксперты сомневаются, что в целом ряде вопросов он способен полностью заменить HR-специалистов, по крайней мере, в обозримой перспективе.

«Нейросети пока слабо справляются с оценкой так называемых «мягких» навыков, — говорит Кирилл Пшинник. — ИИ не под силу оценить такие качества кандидата, как эмпатия, коммуникабельность, мотивация. Также умный алгоритм не сможет понять, умеет ли соискатель вести сложные переговоры и качественно разрешать конфликты».

Искусственный интеллект не всегда может правильно оценить резюме кандидата с нетипичной карьерной траекторией. Например, если кандидат кардинально менял сферы деятельности или брал длительные паузы в работе, ИИ может забраковать такое резюме. HR-специалист может читать «между строк» и в недостатках увидеть преимущества, а значит, не упустит ценного кандидата.

«К нам в компанию часто приходят хорошие соискатели, но в их резюме есть «белые» пятна — декретный отпуск, период отдыха после учебы или жизненные обстоятельства, заставившие кандидата временно не работать, — рассказывает Кирилл Пшинник. — При этом у этих людей за плечами может быть запуск собственного стартапа, полученные гранты от правительства, высокие достижения на прошлых работах. Мы учитываем эти моменты и при слишком критичном анализе резюме нейросетями проводим более детальный ручной скрининг данных, беседуем и выясняем причины».

Помимо оценки нестандартных резюме, ИИ сложно анализировать кандидатов творческих профессий, а также соискателей, которые приходят на руководящие позиции.

«Невозможно представить автоматизированный найм сотрудников, которые выполняют уникальные функции или сосредоточены на специфических, стратегических направлениях, — поясняет Камилла Столповских. — Такие специалисты сильно влияют на бизнес-показатели компании, поэтому вовлеченность рекрутера в такой ситуации должна быть максимальной. Конечно, алгоритм может дать подсказки, но окончательное решение должен принимать человек».

В тему

Согласно исследованию, которое провела компания HR-Tech, 47 процентов рекрутеров считают, что наиболее эффективно показывает себя искусственный интеллект в составлении вакансий и должностных инструкций.

19 процентов опрошенных эйчаров отметили, что ИИ максимально эффективен в создании вопросов для собеседования, 15 процентов используют умный алгоритм для составления тестовых заданий. Еще 12 процентов респондентов отдают на откуп ИИ-помощникам подбор резюме, 7 процентов привлекают их для оценки кандидатов, а также для проверки профессиональных знаний уже работающих сотрудников.