10 августа 2018 г.
Насколько хорошо рекрутеры выполняют свою работу? С подлинной объективностью оценить потенциал кандидата на ту или иную должность способен лишь человек, уровень знаний и умений которого как минимум не хуже. Или же — беспристрастный робот.
Имеется в виду, конечно, не хромированный андроид из фантастического боевика, а программный продукт с элементами искусственного интеллекта — автономная экспертная система. Хотя никто не мешает развернуть терминальный клиент такой системы на вполне реальном серийно выпускаемом самоходной интерактивной платфоме вроде российского «Промобота» или японского Pepper, вся работа по взаимодействию с кандидатом и оценке его профпригодности ляжет на виртуальные плечи компьютерной программы.
Проблемы человеческого рекрутинга вовсе не исчерпываются «юными HRщицами», что лишь вчера окончили вуз и теперь, запинаясь и путаясь в терминологии, пытаются сличать ответы кандидатов на стандартные вопросы с распечатанными на листочках А4 шпаргалками. Вполне маститые специалисты, как показывает процитированное Bloomberg исследование, нередко остаются в плену своих предубеждений и вкусов.
Значимая доля живых рекрутеров склонна отдавать предпочтение выпускникам определённых учебных заведений; далеко не в последнюю очередь — тем, кто оканчивал их собственную alma mater. Многие не в состоянии должным образом справляться со своими политическими, религиозными, расовыми, гендерными и прочими предубеждениями — в результате чего оценивают сидящего перед ними кандидата вовсе не только как профессионала.
Те, кто регулярно переходит из одной компании в другую (даже с повышением), раз за разом подвергаются отсеву на этих обусловленных человеческим фактором фильтрах. Даже если наниматели используют аутсорсинг, прибегая к услугам специализированных HR-агентств, проблемы в целом это не решает: собеседования с кандидатами проводят и финальный вердикт выносят по-прежнему люди.
Впрочем, уже не в ста процентах случаев. В США как минимум две компании, Entelo и Stella.ai, полагаются на самообучающиеся экспертные системы (искусственный интеллект в узком смысле этого термина) для оценки способностей кандидатов. В результате, как поделились с журналистами Bloomberg представители этих компаний, удаётся обнаруживать настоящие жемчужины — отменных специалистов, которых по тем или иным субъективным причинам отбраковывали прежде живые рекрутеры.
Пока, разумеется, финальное слово при приёме на работу всё равно остаётся за живым HR-специалистом. Но и здесь умные алгоритмы приходят на помощь, полностью исключая из резюме прошедшего их сито кандидата все провоцирующие предвзятость данные — в том числе имя, пол, возраст, полученное образование и т. п. На суд человека выносятся лишь результаты исполненных соискателем тестовых заданий, его деперсонифицированный опыт прежней работы, оценка значимости проектов, в которых он принимал участие ранее.
Подобные же алгоритмы могут использоваться и для поиска талантов внутри самой компании. Совместный проект HR-агентства CorpU и Школы бизнеса Университета Мичигана позволил на протяжении
По мнению Солона Боракаса, старшего преподавателя на факультете информационных наук Корнельского университета, хотя компьютерные экспертные системы вряд ли полностью заменят в обозримой перспективе живых HR-специалистов, они, бесспорно, при массовом внедрении и под объективным контролем значительно повысят качество отбора кандидатов на те или иные должности. А небольшим компаниям, каким даже услуги солидного рекрутингового агентства не по карману, подобные облачные службы способны обеспечить приём на работу действительно выдающихся соискателей. Которых при личном собеседовании при ограниченных ресурсах нанимателя вряд ли удалось бы уверенно выявить.
Источник: Максим Белоус для crn.ru