Революция в рекрутменте с помощью ИИ
Андрей Крылов, CEO и основатель Skillaz, о том, почему ИИ станет такой же технологией корпоративной трансформации, как и цифровые технологииПрошел путь от продуктового аналитика в R-Style Softlab, «Технодиасофте» и «Лаборатории Касперского» до создателя компании Skillaz, одного из лидеров рынка автоматизированного подбора персонала
По данным Gartner, 38% руководителей отделов кадров считают необходимым срочное внедрение искусственного интеллекта в процессы управления персоналом. Дефицит на мировом кадровом рынке сохранится ближайшие 5-7 лет, и работодатели будут все больше вкладываться в автоматизацию HR-процессов и удержание талантов в компании. Внедрение ИИ и роботов позволит существенно повысить эффективность рекрутеров, сфокусировав их внимание на стратегических, а не рутинных задачах.
Диджитальный опыт сотрудников
Особое внимание компании уделяют удержанию персонала и соответствию опыта сотрудника его ожиданиям. HR-специалистам придется быть более человекоцентричными и научиться быстро и даже предиктивно отслеживать возможное недовольство и проблемы. В этом будет полезен ИИ, который поможет подсветить риски.
Поддержанием мотивации и лояльности персонала будут заниматься новые команды, которые сфокусируются только на жизненном опыте сотрудников и их развитии.
Управление временной рабочей силой уже сейчас нуждается в автоматизации. ИИ будет подбирать персонал, распределять задачи, проводить оплату и оценивать результаты. На рынке уже появились стартапы, которые помогают найти part-time работу.
ИИ-агенты вместо привычных чат-ботов
Чат-боты стали первым шагом к созданию полноценных ассистентов для рекрутеров. Они эволюционировали до ИИ-агентов, экспертных помощников для HR на базе искусственного интеллекта. Такой помощник обладает всей информацией о компании, умеет быстро в ней ориентироваться и создавать новые материалы на ее основе.
В основе ИИ-агентов лежат большие языковые модели (LLM). Они выдают свои ответы на основе данных, используемых для их обучения, и ограничены лишь объемами вкладываемой в них информации. Они хранят в памяти прошлые взаимодействия и планируют будущие, поощряют персонализированный опыт и комплексные ответы.
Вот несколько примеров использования ИИ-агентов в HR:
- Проверка резюме
С помощью технологии обработки естественного языка (NLP) агенты анализируют резюме и сопроводительные письма кандидатов, определяя ключевые слова и фразы, соответствующие описанию вакансии.
- Индивидуальные пути обучения
Агенты анализируют роль, прошлый опыт и предпочтения в обучении сотрудника, чтобы рекомендовать индивидуальные траектории развития. Это помогает новичкам быстрее и эффективнее входить в курс дела.
- Анализ настроений
По отзывам персонала из опросов, электронных писем и социальных сетей, ИИ может оценить общее настроение в коллективе. Это помогает HR выявлять проблемные области и принимать упреждающие меры для повышения удовлетворенности на рабочем месте.
- Программы оздоровления сотрудников
Агенты могут создавать и рекомендовать сотрудникам фитнес-программы, услуги психолога и семинары по управлению стрессом на основе индивидуальных данных об их самочувствии.
- Управление рисками
Искусственный интеллект научился оценивать риски, связанные с поведением сотрудников, например, прогулами или низкой производительностью, и предлагает меры для решения проблем с дисциплиной.
Переосмысление HR-аналитики
Наше представление об HR-аналитике сильно изменится. На первый план выйдет сквозная аналитика по всем используемым в компании решениям и сервисам. Такой подход позволит не только оценивать эффективность персонала в целом и по отдельности, но и отслеживать, хочет ли сотрудник покинуть компанию или когда ему требуется отдых. На основе данных можно предусмотреть изменения среди ключевого персонала и вовремя предпринять меры для улучшения ситуации.
Например, руководитель может задавать системе вопрос: «Покажите мне 10% лучших торговых представителей за этот квартал, включая их доход с начала года, стаж и уровень должности сверху вниз». Затем менеджер может сказать «пожалуйста, отсортируйте этих людей по полу» или «покажите мне их географическое расположение», и система может смешать данные из CRM с данными о зарплате, должности и другими данными о сотрудниках из мастер-системы и выдать отчет.
Навыки персонала на первом плане
Согласно прогнозам Korn Ferry, к 2030 году 85 миллионов рабочих мест по всему миру останутся незаполненными из-за нехватки квалифицированных рабочих. Все сотрудники должны будут так или иначе работать с ИИ, быть знакомыми с большими данными, это станет базовым навыком.
На фоне этого становится популярным целевой коучинг с использованием ИИ. Любой может пройти осмысленную оценку, получить наставника и начать сеанс коучинга за считанные минуты. Анонимные данные, собранные с помощью оценок, доступны для анализа, чтобы компании могли находить очаги стресса в организации. Можно просматривать оценки по командам, стажу, уровню и другим факторам.
Индустрия обучения также переживает существенные перемены под влиянием новых технологий. Роли в обучении и развитии полностью изменятся, так как ИИ разрушает традиционную парадигму предоставления обучения, автоматизируя создание контента и персонализируя процесс обучения. Потребление знаний становится гиперперсонализированным, а обучение и управление знаниями сливаются воедино.
ИИ уже стал важной частью работы HR-специалистов. Фокус рекрутеров направлен на самые острые вызовы:дефицит кадров, стремление к data-driven подходу в управлении персоналом и удержание персонала. В ближайшие годы спрос на них будет только расти, а вместе с этим — меняться сам подход к автоматизации.
Интересное:
Все новости:
Публикация компании
Профиль
Контакты
Социальные сети