Работа с кадрами с применением искусственного интеллекта

Уже давно искусственный интеллект внедрен во многих организациях, однако в HR-отрасли он способен прогнозировать сложные ситуации и принимать верные управленческие решения.

 Эльза Егорова, CEO HCM-платформы TalentTech, рассказала, как понять, что пора подключать ИИ (искусственный интеллект).

 В организации, не накопившей достаточно данных, использовать ИИ невозможно. Для точной аналитики и беспристрастного достоверного прогнозирования нейросетям требуются десятки тысяч точек данных.

Когда следует подключать автоматизацию

 Отсутствие достаточного объема информации связано с уровнем зрелости HR-процессов. Их можно условно разделить на 3 типа.

 На начальном этапе работа ведется в основном на бумажных носителях, отсутствует система ATS, автоматизированный инструмент постановки целей и фиксации результатов, модули HR-администрирования и т.п. Работа с персоналом ведется на ручном управлении, требует больших временных и человеческих затрат на обработку и систематизацию сведений.

 После этого бизнес вырастает или приходит к осознанию необходимости автоматизации процесса управления человеческим капиталом и оптимизации бизнес-процессов. Как правило, на этой стадии реализуется коробочное решение и появляется возможность хранения данных и работы с ними. Формируются предпосылки к тому, чтобы фиксировать и накапливать большое количество данных.

 Следующим становится период создания глобальной информационной экосистемы или хранилища данных с информацией обо всем персонале. Теперь пора задуматься о том, как на благо бизнеса применить этот массив, потому что обеспечены условия для внедрения ИИ.

 Большие данные – то, с чего начинается искусственный интеллект. Переобучить, дообучить модели или настроить их на самообучаемость – это вопрос техники и времени.

 Если в организации нет оцифрованных ценных данных, речь идет о проблемах менеджмента – возможно компания не сфокусирована на развитии, с точки зрения цифровизации есть застой и отставание.

 Бывает, что организация собирает и хранит сведения, которых много, но они не изучаются в достаточной мере. Это часто связано с отсутствием понимания, как дальше поступать с результатами аналитики.

 Тем не менее есть немало бонусов: оптимизация бюджета компании за счет увеличения жизненного цикла сотрудника, прокачка навыков персонала, достижение общей бизнес-цели.

Инвестиции в сотрудников напрямую коррелируются с достижениями организации.

Как искусственный интеллект находит персонал, которому нужна поддержка

 Нейросети позволяют HR-подразделению оперативно получать актуальные сведения по оценке результативности работника, его лояльности и вовлеченности.

 Алгоритмы ИИ способны определить поведенческие стереотипы, которые влияют на снижение продуктивности, а также разглядеть выгорание работника до того, как данный факт станет очевидным. Специалисту HR остается лишь выработать план мероприятий по оказанию поддержки сотруднику.

 На рынке представлено множество инструментов: от чат-ботов до систем голосового и видео-интервью. Основанные на искусственном интеллекте чат-боты умеют вести с кандидатом диалог. По итогам беседы формулируется прогноз его потенциала внутри организации.

 Стоит отметить, что в отличие от запрограммированных чат-ботов ИИ может дать оценку, даже если кандидат дает неоднозначные ответы.

 Исследование можно проводить, взаимодействуя с персоналом, как активно, так и пассивно. Искусственный интеллект может анализировать переписку в мессенджерах, корпоративной почте, выделять наименее удовлетворенных и вовлеченных специалистов.

 Важно подчеркнуть, что использование ONA (Organizational network analysis) не нарушает этических норм и личных границ. Система не собирает «компромат» на работника и не изучает контент. Сообщения просматриваются обезличено, фокусируясь на важных параметрах: регулярность и объем задач в тасктрекерах, объем кросс-функциональных связей, частота коммуникаций, анализ систем фиксации экрана и таймтрекинга, записи видеопереговоров и т.д.

 Такое исследование поведения сотрудников может стать причиной обнаружений зон потерь и, как следствие, улучшений. К примеру, где-то «подсветится» наличие децентрализованной коммуникации и это сигнал для специалиста HR скорректировать роли в компании так, чтобы общая продуктивность повысилась.

 Уволить по рекомендациям искусственного интеллекта нельзя. Прежде всего, потому, что ИИ решает иные задачи: предоставляет прозрачную информацию; прогнозирует варианты развития; предлагает рекомендации.

 Однако окончательное решение является работой человека. Далее есть 2 пути: простой и трудоемкий.

 В первом случае сотруднику можно сказать «спасибо за время, уделенное компании» и попрощаться с ним. Во втором начать организационные изменения. С их помощью будет прорабатываться не следствие, а «причина» угасания сотрудника.

 ИИ может указать на того, кто состоит в группе риска и, с большой долей вероятности, уже думает об уходе, но не раскрывает причин, подтолкнувших работника к решению об увольнении.

Рекомендуется выстраивать более глубокие коммуникации с теми, кто открыто не демонстрирует лояльность к организации, часто игнорирует просьбы дать обратную связь, пройти опрос. Эти специалисты могут пролить свет на причины текучки.

 Если полученные данные сопоставить с показателями увольнений, могут обнаружиться зоны потерь, о которых ни топ-менеджмент, ни HR-подразделение даже не догадывались. 

Как искусственный интеллект помогает работать над ошибками?

 Если сотрудник все-таки решил покинуть команду, ИИ может выявить истинные причины его ухода. Например, при помощи чат-бота, когда осуществляется опрос при уходе и выдается аналитика по тексту ответов (причина ухода, желание вернуться, положительная/отрицательная тональность и т.д.).

HR-подразделение в этом случае получает ответы на важнейший вопрос – почему путь работника в компании прервался. Понимая причины расставания с ним, организация может трансформировать стратегию управления персоналом.

 К примеру, при наборе новых специалистов искусственный интеллект позволяет как уменьшить время закрытия вакансии, так и повысить качество найма. По автоматизации подбора персонала, согласно отчету Dice, многие кадровики тратят в неделю до 30 часов на поиск и анализ резюме соискателей. Чтобы закрыть одну вакансию, около 23 часов уходит на отбор резюме и составление перечня кандидатов, которые будут впоследствии приглашены на встречу.

 С этим же объемом работы ИИ справится намного быстрее. Благодаря его применению на 94% увеличивается скорость обработки резюме.

 Использование искусственного интеллекта в отборе персонала позволяет подбирать кандидатов с наиболее подходящим опытом. Выборка производится объективно и непредвзято.

 Специалист по талантам Джош Берсин отмечает, что рекрутер принимает решение о соответствии соискателя в первые 60 секунд после того, как началось собеседование с ним, основываясь преимущественно на эмоциональном и интуитивном уровне.

 Рекрутер «считывает» информацию с внешнего образа кандидата, невербальных проявлений, мыслей и речи, которые в процессе интервью транслирует собеседник. Конечно, не каждый рекрутер может отличить правду от того образа, который соискатель формирует, желая пройти собеседование.

 Согласно исследованию Deloitte, несмотря на применение разных анкет и тестов, процент ошибок в подборе сотрудников составляет 40%.

 Таким образом, неоправданной оказывается почти половина инвестиций в привлечения, адаптацию, мотивацию и развитие специалистов. Однако эти потери можно избежать, если делегировать нейросетям отбор кандидатов.

 Джош Берсин рассказывает, что организация, внедрившая искусственный интеллект в процесс подбора специалистов в отделы продаж и маркетинга, смогла улучшить статистику успешного закрытия вакансий более чем на 30%. В том числе благодаря устранению предвзятости на стадии оценки резюме удалось достичь подобных результатов.

 Благодаря технологиям улучшается также качество адаптации сотрудников. Например, многие отечественные предприятия применяют чат-боты на базе ИИ для ускорения и облегчения вхождения новичков в организацию.

 Такие решения успешно используют в Сбербанке, НИПИГАЗе и других компаниях. ИИ помогает формировать командную среду, управлять культурой вовлеченности, предупреждать выгорание и стресс.

 В ближайшие 5 лет активное внедрение инструментов ИИ будет усиливаться. Чем раньше организации встанут на путь применения инноваций в бизнес-процессах, тем стабильнее они будут чувствовать себя в будущем на конкурентном рынке. Благодаря технологиям они смогут собрать данные для глубокой экспертизы в сфере изучения и понимания потенциала сотрудников, что позволит принимать грамотные управленческие решения и создавать комфортную среду для работы специалистов.