Слово «нейросети» стало одним из главных слов последних полутора лет. Одни рассматривают ИИ как угрозу замещения человеческого труда, другие же видят в нем инструмент, способный значительно повысить эффективность работы сотрудников.
Уже сегодня российский бизнес активно внедряет различные решения на основе нейросетей в HR-процессы. От крупнейших корпораций, таких как Сбербанк и Северсталь, до амбициозных стартапов — все стремятся извлечь максимум из новой технологии. Однако у ИИ есть границы применения. Поэтому не стоит переоценивать его возможности. Александр Гостищев, founder Up To Grade, рассказывает о реальных кейсах использования нейросетей в HR и анализирует области, которые пока остаются вне досягаемости для искусственного интеллекта.
Какие виды ИИ существуют?
Классификации искусственного интеллекта бывают разные: по уровню развития, по выполняемому функционалу или по решаемым задачам. В данной статье мы будем опираться на классификацию по решаемым задачам, поскольку она наиболее четко демонстрирует возможности применения ИИ в HR.
Генеративный ИИ
Этот ИИ способен создавать новый контент: тексты, изображения, аудио и видео, на основе вашего запроса. Вы наверняка уже слышали про такие модели, как ChatGPT, DALL-E, MidJourney и другие. Это и есть генеративный ИИ.
В HR генеративный ИИ может использоваться для генерации текстового контента, например, описаний вакансий, писем кандидатам, вопросов для интервью и даже должностных инструкций. Кроме того, с его помощью можно создавать изображения и графику для обучающих материалов или презентаций.
Классифицирующий ИИ
Этот тип ИИ предназначен для распределения данных по категориям на основе заданных критериев и признаков. Например, он может автоматически классифицировать резюме кандидатов по релевантности для конкретной вакансии. Или распределять поступающие запросы сотрудников по определенным темам.
Предиктивный ИИ
Предиктивные системы ИИ способны прогнозировать будущие события или результаты на основе имеющихся данных и статистического анализа. В HR-сфере они могут использоваться для прогнозирования увольнений сотрудников, оценки вероятности успешного прохождения кандидатом испытательного срока или прогнозирования эффективности программ обучения.
Рекомендательный ИИ
Он анализирует данные о поведении пользователя и предоставляет ему персонализированные рекомендации. Алгоритмы многих соцсетей и сервисов вроде Нетфликса являются ярким примером рекомендательного ИИ.
В контексте HR такие системы могут рекомендовать релевантные вакансии соискателям, подбирать программы обучения для сотрудников на основе их профессиональных интересов и целей развития, а также предлагать подходящие курсы повышения квалификации.
Как ИИ помогает в HR отделах крупных компаний РФ: от Сбера до Северстали
Привлечение талантов
Авито использует систему AmazingHiring на основе ИИ для автоматизации подбора кандидатов на вакансии, чтобы ускорить первичный отбор резюме и сэкономить время HR-специалистов.
В рекрутменте компании активно применяют генеративный ИИ для создания описаний вакансий, формулировки вопросов для интервью, составления писем и других коммуникаций с кандидатами. Так, в Северстали HR-специалисты используют нейросети, чтобы писать должностные инструкции, подготавливать презентации, создавать рекомендательные письма для сотрудников.
А в Сбере внедрена своя система поиска кандидатов с использованием ИИ. Вместо стандартного отбора по фильтрам, нейросеть анализирует успешных сотрудников компании и подбирает кандидатов с похожими характеристиками и компетенциями. Например, если нужен человек, похожий на действующего сотрудника Ивана Иванова, то используют ИИ именно для поиска похожего на него кандидата.
Онбординг
ИИ способен значительно упростить и автоматизировать процесс приема новых сотрудников на работу. Например, нейросети могут использоваться для проверки документов кандидатов, проведения вводного инструктажа в интерактивном формате с использованием чат-ботов или голосовых ассистентов.
Прогнозирование увольнений
В Ростелекоме разработана и внедрена модель на основе ИИ, которая с высокой точностью (около 80%) предсказывает вероятность увольнения сотрудника по собственному желанию. Данные о потенциальных увольнениях интегрированы в HR-дашборды для руководителей и HR-бизнес-партнеров. Эта информация используется для двух основных целей:
- Удержание ценных кадров благодаря своевременному выявлению причин потенциального увольнения и принятия соответствующих мер;
- Минимизация затрат компании при увольнениях сотрудников, которых компания не планирует удерживать.
Помощь в обучении
Нейросети могут использоваться для создания и ведения онлайн-курсов, генерации текстового, графического и аудио контента для обучающих материалов, а также для обработки обратной связи от обучающихся.
В Ростелекоме ИИ использовали в корпоративном чат-боте, который подключен к базе знаний компании. Такой виртуальный ассистент способен оперативно отвечать на вопросы сотрудников, касающиеся внутренних процессов, политик и регламентов организации.
А в Сбербанке, например, используют ИИ для формирования персонализированной ленты рекомендаций по обучению для каждого сотрудника. На основе анализа профиля человека, его целей, должности, интересов и предпочтений нейросеть подбирает релевантные статьи, книги, курсы и видео из внутренней базы знаний и внешних источников. Это значительно упрощает поиск и выбор материалов для самообразования в масштабной корпоративной системе с 45 тысячами единиц контента.
В системе 300 тыс. человек и 45 тыс. единиц контента, который в том числе забирается из внешних источников (например, Хабр). В этом случае существует большая вероятность, что человек не найдет все то, что ему может быть полезно или интересно. Поэтому рекомендации строятся на основе анализа профиля человека, его целей, рода занятий, должности, профиля работы, оценок, запросов и избранного контента.
Человек заходит в платформу – на главной странице у него уже личная подборка: статьи, книги, курсы, вебинары, видео. Она каждый день обновляется, и люди с удовольствием читают, смотрят, проходят курсы.
Сам контент тегируется либо провайдером контента, либо вручную, либо при помощи ИИ, который самостоятельно может перетегировать или добавить свои теги к контенту на основании его содержания.
Что пока не под силу ИИ
Несмотря на впечатляющие достижения искусственного интеллекта в области HR, существуют определенные задачи и аспекты управления персоналом, которые на данный момент остаются вне зоны возможностей нейросетей. Рассмотрим наиболее значимые из них.
Полное замещение человеческих навыков
Одним из ключевых ограничений ИИ является невозможность полного замещения целого ряда человеческих навыков и компетенций, особенно в сфере межличностного взаимодействия и оценки социальных аспектов.
Например, на сегодняшний день нейросети не способны в полной мере оценивать такие важные для HR-специалистов качества кандидатов, как коммуникативные навыки, эмоциональный интеллект, лидерский потенциал и умение работать в команде. Эти компетенции гораздо эффективнее выявляются в процессе личного собеседования, где человек может непосредственно взаимодействовать с кандидатом и получать обратную связь.
Принятие стратегических решений
Искусственный интеллект отлично справляется с обработкой больших массивов данных, выявлением закономерностей и построением прогнозных моделей. Однако принятие стратегических решений, особенно в условиях высокой неопределенности и нестандартных ситуаций, по-прежнему остается прерогативой человеческого ума.
Дело в том, что ИИ основан на заложенных в него алгоритмах и обучающих данных, которые не всегда могут учесть все возможные факторы и сценарии развития событий. Человек же способен принимать решения, опираясь на опыт, интуицию и системное мышление.
Креативность и нестандартные задачи
Генеративные нейросети могут создавать контент, заданный в рамках определенных параметров и стилей. Однако они не обладают истинной креативностью в понимании человека. Для выполнения уникальных, нестандартных творческих задач, требующих оригинального подхода и “выхода за рамки”, пока необходим человеческий разум.
Эмоциональная поддержка
В процессе управления персоналом нередко возникают ситуации, требующие эмоциональной поддержки и сопереживания со стороны HR-специалиста. Будь то консультирование сотрудников по личным вопросам, разрешение конфликтных ситуаций или просто умение выслушать и подбодрить человека – здесь компьютерные алгоритмы пока не способны полностью заменить живое человеческое участие.
Этические и моральные дилеммы
При принятии кадровых решений нередко возникают этические и моральные коллизии, которые требуют глубокого анализа и взвешенного подхода с учетом ценностей, принципов и культуры конкретной организации. Искусственный интеллект, функционирующий на основе заложенных в него правил и моделей, может столкнуться с трудностями в таких ситуациях.
Таким образом, несмотря на широкие возможности применения ИИ в HR-сфере, полная автоматизация управления персоналом в обозримом будущем вряд ли возможна. Человеческий фактор по-прежнему остается крайне важным, особенно в задачах, требующих эмоционального интеллекта, креативности, стратегического мышления и нестандартных решений. Искусственный интеллект должен рассматриваться как инструмент, помогающий HR-специалистам повысить эффективность своей работы, но не как полноценная замена человека.
