Большие данные перевернули индустрию HR

В том, что в будущем решение о найме того или иного кандидата будет зависеть от машины (робота, искусственного интеллекта) сомнений уже нет. Можно об этом долго спорить, но если посмотреть на тенденции последних трех-пяти лет, то очевидно движение в сторону больших данных, как в поиске кандидатов (sourcing), так и в отборе (selection, screening).

Резюме, личные впечатления на собеседованиях и в лучшем случае какие-нибудь тесты – еще недавно этим набором ограничивался арсенал для принятия решения о найме. Сегодня этого уже недостаточно.

Рекрутеры уже сейчас заинтересованы в том, чтобы автоматически получить максимум релевантной информации о кандидате еще до того, как с ним связаться. В ближайшем будущем получение новой работы будет вообще похоже на получение кредита: есть безупречная «кредитная история» – есть работа.

Как это произойдет? Все просто!

1. Автоматизация HR-процессов

Главная задача автоматизации в HR – оптимизация бизнес-процессов, когда рутинные функции HR-менеджеры могут передать компьютеру. Особенно актуален этот запрос на уровне отбора кандидатов. Когда используется автоматизированная система отбора, время на найм сокращается до 50%, расходы, в среднем, сокращаются, на 30%. Примеры уже есть: это сервис видеоинтервью, который использовала «Кидзания» для соискателей на несколько сотен позиций, или Telegram-бот от «Связного».

Кроме того, в ближайшее время ожидается выход аудиобота, который сможет самостоятельно совершать вызовы кандидатам, информировать их о вакансиях, назначать дату и время для видеоинтервью.

2. HR Scoring (цифровое ранжирование кандидатов)

Ранжирование фактически представляет собой упорядочение соискателей, от самых перспективных – и далее по списку.

При обработке профайла кандидата машина уже сейчас может анализировать резюме и выявлять один из 20-30 факторов, например, количество ошибок. В зависимости от вакансии этот фактор может быть разным и решающим. В каких-то профессиях грамотная речь важна, в каких-то – не является приоритетом.

Автоматизированные сервисы эффективны и в поиске кандидатов: не умаляя способностей человека, нужно признать, что человеческий мозг способен проанализировать ограниченное число резюме соискателей в течение рабочего дня. Машина – в десятки, сотни и тысячи раз больше, к тому же быстрее и эффективнее.

Например, алгоритмы могут не только предсказывать вероятность увольнения конкретного сотрудника в определенный промежуток времени, но и оценивают потери компании, если такое произойдет. Машины могут проанализировать данные о сотрудниках и их действия на работе, выявить скрытые паттерны и обучиться делать предсказания на основе этих данных.

В скором будущем все описанное будет абсолютно обычным делом.

3. Social search

Развиваются алгоритмы поиска и оценки кандидатов по профилю в социальных сетях. В единый файл можно оперативно собрать информацию о соискателе – одновременно и с сайтов по поиску работы (HeadHunter, Superjob), и из социальных сетей (LinkedIn, Facebook, «ВКонтакте» и так далее). Станет понятно, какие проекты человек реализовал, где публиковался, где выступал, с кем дружит, как проводит выходные, где отдыхает, какие политические взгляды разделяет, о чем мечтает.

HR-менеджеру на создание подобного комплексного документа понадобится в несколько раз больше времени, чем машине. Сегодня на этапе анализа в процесс включается HR, но все идет к тому, что машина сама будет обрабатывать информацию и принимать решение о подходящем кандидате.

4. Искусственный интеллект

Его сегодня пытаются внедрять такие передовые международные компании, как Goldman Sachs, Morgan Stanley, Citigroup и UBS Group. ИИ позволяет работодателю выявлять в кандидатах такие не указанные в резюме качества, как ориентация на достижение успеха, эмоциональную стабильность, способность работать в команде и прочее.

Заменит ли искусственный интеллект человека в вопросах рекрутмента? Скорее да, чем нет. Абсолютно точно, человеческий фактор в принятии решений будет сведен к минимуму.

Вместо прогноза

Чтобы немного снизить градус «апокалиптичности» происходящего, давайте вспомним: раньше мы садились в автомобиль и самостоятельно обдумывали маршрут. Сегодня есть искусственный интеллект в «Яндекс.Картах», который просчитывает оптимальный для нас путь.

Можно провести параллель с рекламной индустрией. Еще несколько лет назад решение относительно того, какой имидж использовать в маркетинговой коммуникации, принимался чаще на интуитивном уровне («Вот красивая картинка, давайте ее использовать»). Сегодня проводится тестирование, анализируются полученные данные и решение принимается уже не интуитивно, а на основе, например, процента максимальной кликабельности.

То же самое в рекрутменте: на смену субъективным выводам приходит объективная оценка кандидата на основании большого числа данных, которые оперативно может проанализировать автоматизированная система.

Мнение эксперта:

Cегодня у большинства организаций, работающих на российском рынке, до сих пор чрезвычайно короткие горизонты планирования. Это заставляет фокусироваться на сугубо тактических задачах. Грамотное управление HR сможет серьезно помочь в достижении бизнес-целей, а постепенно HR может стать и точкой генерации прибыли.

Постепенно будет усиливаться внимание к проблематике системного управления HR-данными. Возрастет интерес к качественной аналитике и интеграции отдельных HR-технологий.

Также будут быстро развиваться такие ключевые HR-процессы, как управление организационной структурой и привлечение/оценка соискателей. Основной импульс развитию новых технологий, безусловно, дают большие данные, их профессиональный анализ и применение.

Дмитрий Прохоренко, директор дивизиона HR-решений IBS

Фото на обложке: Unsplash

Материалы по теме:

Астрология, детектор лжи и другие способы найти идеального топ-менеджера

Как и где корпорации ищут себе стажеров

Эти программы помогают найти идеального кандидата в команду

Почему кандидатов надо пробивать через социальные сети