MANGO OFFICE 21 декабря 2023

Тренд автоматизации HR-процессов: как ИИ помогает кадровым специалистам

Современные HR-роботы уже способны конкурировать с кадровиками, но смогут ли они полностью их заменить? Рассказывает Дмитрий Титов, эксперт MANGO OFFICE

Дмитрий Титов
эксперт MANGO OFFICE

PreSale инженер MANGO OFFICE в Макрорегионе Сибирь и Дальний Восток

Технологии, основанные на искусственном интеллекте, стремительно врываются в разные сферы деятельности, HR — не исключение. Согласно исследованиям, 33% респондентов, среди которых были HR-менеджеры, HR-директора и менеджеры по подбору персонала, считают, что в ближайшее десятилетие роботы изменят роль HR в компаниях, однако полностью заменить специалистов искусственный интеллект не сможет.

Самые трудоемкие процессы по работе с персоналом — поиск, собеседование и переговоры с кандидатом, адаптацию новых сотрудников — современные компании автоматизируют с помощью роботов. Использование инструментов на основе искусственного интеллекта позволяет увеличить скорость найма, упростить рутинные операции, освободить время кадровых специалистов для выполнения более сложных задач.

Разработчик программного обеспечения и сервисов для бизнес-коммуникаций MANGO OFFICE помогает в этом компаниям. На недавно прошедшей онлайн-конференции «Российский HRTech» я рассказывал, как роботизированные сервисы на базе омниканального облачного Контакт-центра позволили HR-службе крупной розничной сети супермаркетов автоматизировать обработку растущего потока входящих обращений соискателей.

Все сервисы были интегрированы с платформой для автоматизации подбора персонала. Они помогли серьезно увеличить эффективность HR-команды: скорость обработки запросов выросла в 1,5 раза, а число новых кандидатов увеличилось на 17%.

В рамках проекта по оптимизации работы с кандидатами и автоматизации рутинных задач подключили голосового робота. Сервис используется для отсечения изначально неподходящих резюме: робот обзванивает кандидатов, задает им несколько вопросов и, если кандидат соответствует позиции, переводит звонок на рекрутера. 

Также был подключен чат-бот MANGO OFFICE. Благодаря сервису кандидат мог подобрать вакансию по наиболее подходящей геолокации: отметить станцию метро и найти вакансии рядом с ней. Также чат-бот был настроен для напоминаний кандидату: куда и во сколько необходимо подойти, какие документы необходимо взять с собой. 

Искусственный интеллект может помочь в HR-сфере в различных аспектах, таких как:

  • Автоматизация рутинных задач: Роботы могут автоматизировать рутинные задачи при массовом подборе персонала, такие как обработка резюме, проведение собеседований, контроль исходящих коммуникаций (рассылки приглашений на интервью, подтверждение встречи, отправка схемы проезда) и их качества (речевая и текстовая аналитика), освобождая время для HR-специалистов для более сложных и стратегических задач. 
  • Оценка кандидатов: Роботы могут использоваться для оценки навыков и компетенций кандидатов, что позволяет HR-менеджерам принимать более объективные решения о приеме на работу.
  • Анализ данных: Роботы способны анализировать большие объемы данных, что может помочь HR-специалистам принимать более обоснованные решения о найме, обучении и развитии персонала.
  • Обучение и развитие: Роботы также могут использоваться в качестве виртуальных тренеров или наставников, помогая сотрудникам развивать свои навыки и компетенции. Многие зарубежные компании, как, например, британский холдинг WPP, использует виртуального преподавателя для проведения видеоуроков с сотрудниками. Он выглядит как живой человек, ведет лекции на трех языках и обращается по имени к каждому из тысяч учеников.

Помимо очевидных плюсов роботов отмечаются и некоторые минусы. В рекрутинге решения часто принимаются на основе интуиции, и, хотя ИИ, с одной стороны, выглядит более объективным, ведь это машина без эмоций, но с другой стороны, тут есть свои риски. Механизм самостоятельно отбирает кандидатов на первом этапе, и зачастую сложно понять, на основе чего он делает выводы, и найти ошибку. И если живой HR объяснит свою логику, то обученная на массиве данных система — не всегда. Сложность заключается в том, что в алгоритмы обучения может быть заложена необъективность их создателя, а данные, на которых училась система, могут содержать определенные стереотипы. Если изначально в системе обучения присутствовала предвзятость, то ИИ может закрепить это искажение.

При этом ИИ не способен распознавать эмоции и зачастую понимать контекст — это сложная задача для роботов. Эмоции могут проявляться в различных формах, включая мимику, жесты, тон голоса и контекст ситуации. Роботам сложно обрабатывать и анализировать такие сигналы. Кроме того, эмоции могут быть субъективными и зависеть от индивидуального опыта и восприятия. Это делает задачу распознавания эмоций еще более сложной для роботов, которые не имеют личного опыта и могут иметь трудности с пониманием человеческого поведения.

ИИ-системы работают быстро и могут обрабатывать большие объемы информации. Но это далеко не значит, что роботы смогут полностью заменить специалистов по подбору персонала. Благодаря внедрению цифровых технологий эффективность работы сотрудников растет за счет правильного распределения нагрузки на HR-подразделение, и цель роботов — не занять место HR, а стать ему хорошими помощниками, которые возьмут на себя часть рутинных операций, занимающих внушительное количество времени.