Pull to refresh

ИИ и Big Data в найме персонала

Reading time3 min
Views1.6K

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[ссылка удалена модератором], 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[ссылка удалена модератором]. 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?

Tags:
Hubs:
Total votes 4: ↑2 and ↓2+1
Comments3

Articles