Искусственный интеллект в HR: помощник или конкурент

Страх «восстания машин» или повторения сценариев из «Черного зеркала» могут тормозить внедрение нейросетей в HR-процессы. Рассказываем, почему ИИ — это классный помощник в работе рекрутеров и как он уже изменил процесс найма сотрудников.

Что ИИ умеет делать

Среди организаций, внедривших ИИ в HR-процессы, привлечение талантов — это основная область его использования (64%), согласно исследованию SHRM. 65% из HR-специалистов обращаются к нейросетям при создании описания вакансий, 42% — для настройки публикаций на работных сайтах, в то время как около 33% используют ИИ для просмотра или проверки резюме кандидатов, для общения с ними в процессе собеседования или для автоматизации их поиска. 

Все вышеперечисленное касается автоматизации рутинных задач эйчаров. Но многих волнует вопрос, сможет ли нейросеть принимать сложные решения: нанимать кандидата на работу или нет, какую заработную плату установить, какой карьерный трек подойдет больше всего. Пока что похожего готового решения на рынке не представлено, но ИИ уже может выполнять много HR-функций:

• отбор подходящих резюме;
• обработка баз вакансий;
• анализ каналов продвижения вакансии и поиск самого релевантного;
• генерация вопросов для собеседования;
• прогнозирование успехов кандидатов;
• проведение и оценка предварительных тестирований;
• ответ на однотипные вопросы соискателей;
• помощь сотрудникам во время онбординга;
• составление саммари по результатам работы;
• выстраивание HR-стратегии;
• помощь менеджерам в предоставлении более полной ОС своим сотрудникам.

Кроме этого, искусственный интеллект — это часто используемый инструмент в корпоративном обучении. 43% рекрутеров встраивают ИИ в обучение и развитие сотрудников. С помощью него HR-специалисты разрабатывают учебные материалы, вопросы для анкетирования, ускоряют проверку устных ответов и анализируют прогресс сотрудников.

Если говорить о кейсах, в подкасте Skillaz «ИИ в HR» мы обсуждали, как работает ИИ на примере конкурса «Лидеры России». С 2020 года в нем используется технология оценки кандидатов на менеджерские позиции при помощи видеоинтервью. Все участники на собеседовании записывали видео, которые потом обрабатывала нейросеть. В речи есть много того, что языковые модели могут достать для анализа: конкретные слова, уровень оригинальности текста относительно повседневной речи, уровень грамотности. На основе этой информации ИИ составляет характеристику кандидата: насколько он логично мыслит и умеет представить себя, сможет ли он продавать услуги и мотивировать клиентов.

Уже сейчас модель может определить степень развития soft skills и карьерного потенциала человека. Рассказывая о себе, человек неосознанно делает акценты, проявляет эмоции, что позволяет ИИ сравнивать кандидатов между собой. Так, нейросеть учится отличать людей с высокой должностью от людей с более низкой, основываясь на том, как они рассказывают о себе. В зависимости от сегмента корпоративной иерархии процент попадания равен 65-70% между соседними участками карьерной лестницы.

У каждой медали две стороны

Искусственный интеллект не опасен сам по себе, но его неправильное использование может привести к негативным последствиям. Почти все реальные риски появились из-за плохой организации работы разработчиков или низкого уровня их квалификации, а также человеческого фактора:

• Конфиденциальность и безопасность персональных данных

ИИ собирает и обрабатывает огромные объемы данных о сотрудниках. Это вызывает опасения по поводу конфиденциальности информации о них. Неправильное обращение с данными может привести к утечкам, несанкционированному доступу или неправильному использованию личной информации. Предприятия должны внедрять надежные политики защиты данных, соблюдать отраслевые нормативы, обеспечивать прозрачность в отношении использования искусственного интеллекта и уведомлять обо всем сотрудников. 

• Предвзятость и дискриминация

Беспристрастность алгоритмов ИИ зависит от данных, на которых они обучаются. Если они содержат какие-то предубеждения, они могут быть усилены и непреднамеренно закреплены в процессах принятия решений. Это может привести к дискриминационной практике найма, предвзятой оценке эффективности и неравным возможностям для сотрудников из разных слоев общества. 

• Отсутствие эмпатии и понимания

Несмотря на то, что ИИ может эффективно справляться с повторяющимися задачами и анализировать огромные объемы данных, ему не хватает способности понимать нюансы человеческих эмоций и поведения. Сотрудники могут чувствовать себя обособленными при взаимодействии с системами, управляемыми ИИ, что приводит к снижению удовлетворенности работой и менее эффективному разрешению конфликтов.

• Универсальные решения для всех

Кадровые системы, основанные на ИИ, могут предлагать стандартные решения для общих проблем сотрудников. Несмотря на повышение эффективности это также может привести к недостатку индивидуального общения и поддержки уникальных потребностей коллектива. Полагаясь исключительно на ИИ для управления производительностью, развитием и благополучием сотрудников, можно пренебречь индивидуальным подходом, необходимым для подлинного понимания и развития талантов.

• Потеря связи с коллективом

Рабочее место — это социальная среда, где человеческие связи играют решающую роль в развитии сотрудничества и сплоченности команды. Чрезмерная зависимость от ИИ может уменьшить взаимодействие между людьми, что приводит к чувству изоляции и разобщенности среди сотрудников. Личное общение с HR-менеджерами позволяет сотрудникам выражать свои опасения и укреплять доверие внутри организации. 

Чтобы бороться с этими рисками, специалисты по персоналу должны тщательно работать над обучением алгоритма, анализировать его и устранять ошибки в дизайне системы ИИ и вводе данных. А для создания рабочей среды, в которой ценятся эффективность и эмпатия, важно найти правильный баланс между технологиями и взаимодействием с людьми. 

Помимо реальных рисков в инфополе появляются мифы об использовании ИИ, которые необходимо разрушать, чтобы не замедлять усовершенствование HR-процессов за счет новых технологий. 

Например, ИИ заменит сотрудников, если будет лучше справляться с текущими задачами. В реальности же такие инструменты предназначены лишь для улучшения человеческих возможностей и могут быть полезны при делегировании задач. Технологии будут проникать во многие виды деятельности сотрудников, а не полностью их заменять.

Также есть миф о том, что руководители отделов кадров воздерживаются от внедрения инструментов на базе ИИ из-за опасений. Но несмотря на конфиденциальность данных, предвзятость и этические проблемы, ИИ внедряется быстрыми темпами. 34% руководителей HR-подразделений, участвовавших в исследовании Gartner в 2024 году, заявили, что они изучают потенциальные варианты использования и возможности, когда речь идет о генеративном ИИ.

Перспективы

По данным Gartner, 76% руководителей HR-подразделений считают, что если их организация не внедрит решения на основе ИИ в течение 1-2 лет, они будут отставать в организационном успехе по сравнению с теми, кто это сделает. Автоматизация, которую компании имеют на данный момент — это лишь начало пути. Пока что есть только небольшое количество процессов, которое можно полностью автоматизировать, но все быстро развивается. 

Мы живем в технооптимистическом обществе. Люди любят технологии, особенно в те моменты, когда традиционные институты работаю плохо. В пример можно привести сервис Госуслуги, который запускает процессы для автоматизации работы с документами пользователей или оформлении записи к врачу. И использование ИИ-технологий будет расти во всех областях, в том числе и в сфере HR.