Dmytro Rodenko explains how AI is changing hiring: finding candidates, evaluating soft skills, automating first interviews. He covers what's already happening and the ethical questions it raises.
Всем привет. Меня зовут Дмитрий Роденко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам IT-компаний находить новых крупных клиентов с помощью лиды генерации в LinkedIn. Сегодня мы поговорим об очередных успехах искусственного интеллекта. Сейчас это тема номер один. Как бы новости про искусственный интеллект у нас доносятся из каждого утюга. И искусственный интеллект и его практическое применение Инструменты искусственного интеллекта действительно изменят каждую сферу нашей жизни. Давайте сегодня поговорим о том, как искусственный интеллект повлияет на сферу HR и рекрутинга. Что происходит? Искусственный интеллект уже сейчас помогает менеджерам по найму и рекрутерам быстрее находить таланты и сокращать время на адаптацию сотрудников в компании. Согласно исследованиям, в этом году уже порядка 40% компаний будут использовать программное обеспечение, которое базируется на основе искусственного интеллекта для поиска потенциальных кандидатов и их адаптации. То есть это не будущее, это уже сейчас. Платформы по найму на основе искусственного интеллекта будут находить более разносторонних кандидатов и предлагать более точный подход к их квалификации. Для этого используется так называемая оценка соответствия, в которой будут, с одной стороны, заданы определенные показатели для сопоставления квалификации кандидата, с другой стороны, с вакансией. То есть есть кандидат, есть вакансия, и существует набор критериев, которые необходимо сопоставить. Более того, если вы посмотрите внимательно на работу рекрутера, она во многом состоит в том, не только в подготовке вакансии, в ее размещении, в подборе запросов, но большую часть времени уходит на то, чтобы оценить правильно, подходит данный кандидат на эту вакансию или нет. Соответственно, искусственный интеллект здорово очень поможет рекрутерам в заполнении вакансий. AI-платформе, кроме этого, еще умеют планировать собеседование, управлять процессом заявок кандидатами, оказывать помощь рекрутерам в последующих действиях и управлением потоком кандидатов. Опять же, если есть возможность записать удаленное видео, это также поможет автоматизировать раннее интервью с кандидатами. Наверное, одним из наиболее интересных талантов искусственного интеллекта, которые будут использованы в данной сфере, это умение прояснять soft skills кандидата. То есть мотивация, способность учиться, работать в команде, наличие творческого подхода и наличие эмпатии. Ну вот, например, компания Paradox, которая специализируется на искусственном интеллекте, выпустила программное обеспечение Chatify, которое обеспечивает кандидата, которое оценивает кандидата по пяти параметрам. Открытость, добросовестность, экстраверсия, покладистость и невротизм. Соответственно, кандидатам дается тест, который занимает около 10 минут. В рамках этого теста выбираются изображения. на которых потенциальный кандидат выбирает, я это или не я, насколько это соответствует своим образом, ну и, соответственно, программа дает некий психологический портрет потенциального сотрудника и соотносит его с требованиями вакансии, подходит этот человек или нет. Замечу, что у рекрутера та же самая история заняла бы гораздо больше времени. Выслать тест, его обработать, если все это встроено, это ускоряет процесс многократно. Кроме того, для предварительных опросов в формате чат-бота искусственный интеллект задает определенные вопросы. Более того, это можно назвать некой предквалификацией, неким предсобеседованием, потому что искусственный интеллект на основании чата GPT 3 или 4 версии уже может поддерживать диалог и в принципе он уже может эмулировать работу рекрутера. для того, чтобы составить базовый портрет кандидата. В целом, влияние искусственного интеллекта на процесс поиска новых кандидатов респонденты Forrester оценивают положительно. 74% считают, что AI оказывает прямо положительное влияние на весь процесс найма, 25% пока называет процесс нейтральным. С другой стороны, нужно понимать следующее, что искусственный интеллект Основная проблема с искусственным интеллектом не в том, что он может или не может. Проблема в том, как он эти данные обрабатывает с точки зрения этики. Я имею в виду не как эти данные распространяются, а какие закладываются в модели искусственного интеллекта параметры для оценки и как эти параметры потом интерпретируются. То есть, условно говоря, результаты работы инструмента зависят не только от того, насколько хороший инструмент, но и от того, какие намерения вложили в данный инструмент его разработчики. Соответственно, параллельно с технологической составляющей, которая действительно стала гораздо мощнее, для адаптации подобных инструментов в компании нужно внедрять ответственную практику использования искусственного интеллекта и тестировать его на этичность, на высокую этичность, на соответствие этическим нормам компании, этическим нормам рекрутинга и так далее. Потому что, скажем так, инструмент хорош настолько, насколько хорош человек, который сможет его использовать. Да, мы можем делать с помощью искусственного интеллекта больше. быстрее, чётче и сэкономим время. Но при этом этот инструмент должен быть правильно заточен, а поскольку, когда мы говорим про рекрутинг, это общение с людьми, нам нужно сделать так, чтобы в компанию и вообще в принципе в индустрию приходили наиболее мотивированные люди, независимо от их пола, возраста, других каких-то личных предпочтений и так далее. Поэтому человеческое взаимодействие и построение отношений до сих пор незаменимы. Искусственный интеллект пока помогает нам сократить первые наиболее трудоемкие шаги, связанные с первичным подбором кандидатов, возможно с первичным опросом кандидатов, первыми какими-то базовыми рекомендациями, но следующие шаги пока невозможны без участия человека, потому что в дальнейшем же сам же человек и будет взаимодействовать с тем человеком, которого отобрали. Поэтому начинаем максимально использовать искусственный интеллект в рамках готовых платформ для упрощения процесса, но финальные решения мы как фаундеры должны всегда оставлять за собой и с другой стороны наблюдать, чтобы Скажем так, на этапах первичного собеседования, первое, мы избегали некорректных настроек, это первое, и смотрели, чтобы, грубо говоря, с водой не выплескивали ребенка. В том смысле, что если у системы на этапе становления есть какие-то недостатки, чтобы эта система не отсеивала тех кандидатов, которые по формальным признакам не подходят, хотя по ряду других являются наилучшими кандидатами. Поэтому внимательно изучаем, как это работает, начинаем использовать для упрощения процесса найма, но и настраиваем так, чтобы эта история работала в плюс, упрощала нам работу и выстраивание отношений с людьми, но ключевые решения, естественно, оставляем за собой. На этом все. Спасибо за просмотр. Следите за следующими выпусками моих обзоров и подписывайтесь на SaaS Founders в социальных сетях.
Лайфхак "Какие ошибки в лидгене убивают ваши шансы на сделку по IT разработке"
