10.06.2016 Искусственный интеллект заменит рекрутеров?

На Уолл-стрит испытывают умное программное обеспечение для оценки личных качеств кандидатов, которые очень важны в работе, но редко указываются в резюме и не всегда проявляются во время интервью: например, самообладание, желание учиться и умение работать в команде.

Финансовые гиганты Goldman Sachs Group Inc, Morgan Stanley, Citigroup Inc и UBS Group AG вынуждены сокращать издержки, но вместе с тем хотят привлекать и удерживать высококлассных профессионалов, пишет Reuters. Руководство банков ожидает, что искусственный интеллект поможет избежать расходов, связанных с неудачным подбором и текучестью персонала.

«До сих пор с помощью технологий можно было только отбирать лучшие резюме, но сейчас появилась возможность по-настоящему понять, какие люди претендуют на вакансии», — говорит Марк Ньюмен, президент компании HireVue, предоставляющей платформу для видео-интервью, при котором кандидатов оценивает искусственный интеллект.

Несколько банков уже пробуют внедрять такие программы в традиционный процесс подбора и используют их во время личных собеседований. Предполагается, что умная система будет выстраивать модели из огромного количества данных, полученных в результате тестов, и поможет спрогнозировать, кто из потенциальных сотрудников лучше всего проявит себя в работе.

Citi и еще несколько банков испытывают в пилотных программах отбора кандидатов одну из версий системы, разработанной компанией Koru Careers (Сиэтл, штат Вашингтон). Остальные тестируют собственное программное обеспечение.

Как это работает

Сначала программа Koru анализирует сотрудников клиента, чтобы распознать качества, которые обеспечивают высокую эффективность — так называемый «отпечаток пальца» компании. Затем ту же процедуру проходят соискатели, и программа определяет, кто из них лучше всего соответствует данной должности. Такой тест можно пройти онлайн, на месте, или через мобильный телефон.

«Вполне возможно, что характеристики, подходящие для кандидата MorganStanley, будут совершенно отличаться от характеристик, необходимых для успешной карьеры в GoldmanSach — объясняет Кристэн Гамильтон, глава компании Koru.

Кроме того, кандидаты могут записать короткое видео с описанием своих способностей и карьерных ожиданий. Программа просканирует не только каждое слово, сказанное соискателем, но и манеру самовыражения, в том числе язык тела и скорость речи.

Неудачный подбор обходится дорого

Новая технология пока не нашла широкого применения, хотя ее тестируют не только на Уолл-стрит.

Банки предполагают, что умная система поможет привлечь талантливых выпускников колледжей, за которыми охотятся компании Силиконовой долины и хедж-фонды. К тому же, они надеются таким образом предотвратить найм неподходящих сотрудников, что само по себе слишком затратно, да еще и ведет к дорогостоящим ошибкам и потерянным бизнес-возможностям. Так, по оценке финансовой корпорации Capital One, общая стоимость неудачного подбора втрое превышает зарплату ошибочно нанятого сотрудника.

«Основная цель программ для подбора — предотвращать типичные ошибки, например, не упустить высококлассных кандидатов, которые поначалу могли показаться нежелательными», — комментирует Мэтт Доусет, директор направления подбора талантов крупнейшей рекрутинговой корпорации Monster Worldwide.

«Лучший менеджер по продажам не строит из себя звезду. Как правило, он выглядит «серой мышкой», но при этом отлично соображает и задает правильные вопросы, — продолжает Доусет. Но если компании будут оценивать такую личность только по первому впечатлению на интервью, им никогда не удастся его заполучить».

В Koru утверждают, что их программное обеспечение сокращает количество случаев неудачного найма  более чем на 60%.

Человеческий фактор

Некоторые HR эксперты считают, что инструменты и алгоритмы искусственного интеллекта не всегда позволяют отобрать лучших людей и на самом деле могут закрепить стойкие предубеждения.

«Например, если компания в основном нанимает белых мужчин, с непременным условием — старший сын в семье и вдобавок левша, алгоритм скорее всего спрогнозирует, что именно такие сотрудники достигают наибольших успехов, — иронизирует HR аналитик Брайан Саммер. — Ведь есть же огромные резервы людей, гораздо более способных, чем отобранные кандидаты на должность, но они изначально исключаются системой, поскольку не входят в большой массив данных».

Как рассказали представители компаний, пока Citigroup тестирует программное обеспечение в маленьких группах банковских сотрудников.

UBS проверяет алгоритм на электронных резюме, чтобы выявить кандидатов с предпочтительными характеристиками, и в первую очередь пригласить их на интервью. Кроме того, они используют эту технологию для того, чтобы рекрутеры не упускали сильных кандидатов.

Goldman испытывает собственное программное решение, которое отбирает из резюме сведения, подтверждающие способность к командной работе, честность и здравый смысл. Кроме того, банк проводит личные тесты среди сотрудников, чтобы понять, какими качествами обладают наиболее успешные банкиры и брокеры. Соискателям же предлагается 20-минутный тест, определяющий образ мышления, ассоциативные связи и эмоциональный интеллект. Затем их результаты сравниваются с данными общей базы сотрудников. Однако, как сообщают источники, в Goldman еще не решили, стоит ли использовать полученные данные в расширенном процессе найма.

Энтони Онесто — вице-президент по персоналу компании Razorfish, создавшей робота, который отвечает на типичные вопросы HR, считает что пока еще рано переходить к программам подбора: «Мы только-только начали этот путь и по большому счету — это должна быть общая работа машин, технологий и людей».