Робот вместо отдела кадров: когда машины заменят людей?

Хотите стать таксистом, секретарем, продавцом в сети быстрого питания или курьером? Еще раз хорошенько подумайте. Рано или поздно эти профессии падут жертвой цифровой трансмиссии. Такая работа слишком шаблонна, и ее с легкостью может выполнять машина. Еще одна работа, о которой нужно перестать думать, — менеджер по подбору персонала. Ведь меняются не только рабочие процессы, но и про­цедуры поиска вакансий и приема на работу — все начинает переходить в цифровую форму.

Рынок подбора персонала

Началось все с сервисов, которые переносили в Интернет объявления работодателей и соискателей, публикуемые в газетах. Хорошим примером можно назвать портал HeadHunter. Затем появились LinkedIn, Xing и другие социальные сети для поиска и установления деловых контактов, где можно рассказать о своих профессиональных навыках. Эта сфера приносит большую прибыль: оборот на рынке подбора персонала по всему миру в общей сложности составляет около 415 млрд евро.

На мысль о перспективности единого цифрового рынка услуг наводит и пример корпорации Google. В 2017 году IT-ги­гант из Маунтин-Вью создал собственный портал Hire, предназначенный для облегчения компаниям процесса поиска подходящих кандидатур. Hire позволяет работодателям управлять полученной информацией о кандидатах, в том числе контактами, резюме и расписанием встреч с соискателями в календаре.

Другие компании тоже ощущают наступление изменений. По данным исследований аналитического агентства Deloitte, оказывающей услуги в сфере финансового консалтинга, 40% компаний по всему миру планируют в течение следующих нескольких лет основательным образом модернизировать свою сис­тему управления персоналом. Расчет, очевидно, на экономию средств, поскольку на услуги кадровых агентств в качестве комиссии уходит до 30% годового оклада. Кроме того, системы, основанные на ИИ, манят обещаниями увеличить охват и за короткий промежуток времени добиться прозрачности даже при большом количестве соискателей — например, в результате отслеживания успеха размещения вакансий.

К тому же нужно еще правильно подобрать персонал под требования. С помощью ИИ кадровое агентство может согласовать тысячи навыков, уровней профессиональной подготовки и местонахождений с сотнями тысяч объявлений, ежедневно собираемых агрегатором, — ни один отдел кадров в мире не смог бы справиться с такой задачей. Между тем системам ИИ нужно всего несколько секунд после публикации вакансии, чтобы предложить кадровику самого подходящего соискателя, в том числе потенциальную кандидатуру из этой же компании. Такое кадровое агентство еще раньше самого соискателя знает, что тот в принципе ищет работу.

С помощью алгоритма подбора — к работе мечты

Как же кадровые агенты на самом деле получают личные данные человека, чтобы собрать содержательное трудовое досье о соискателе? Как правило, они анализируют информацию бирж труда, профессиональных социальных сетей, данные, выложенные в открытый доступ, а также данные, предоставленные самими работодателями. Сюда же относятся сведения, полученные в ходе собеседования и тестирования кандидатов.

Алгоритм подбора соединяет компании и соискателей, которые подходят друг другу лучше всего, — совсем как виртуальное брачное агентство. Но при этом создается далеко не только список дипломов и рекомендаций, а очень подробный индивидуальный профиль, который охватывает как профессиональные навыки, так и личностные характеристики.

Компаниям сегодня интересно знать и личные качества претендентов. Чтобы понять, на что способен соискатель, традиционно проводится собеседование. Однако в соответствии с требованиями цифровой эпохи оно тоже видоизменилось, и при этом исчезла обычная для него стрессовая ситуация. Некоторые рекрутеры в ходе вопросно-ответной беседы уже используют программное обеспечение, распознающее речь; за беседой следует анализ, в процессе которого в той или иной мере исследуется личность соискателя. Такие черты характера, как любознательность, общительность, работоспособность, эмоциональная стабильность, уживчивость, самодисциплина, готовность идти на риск, измеряются и представляются в графическом исполнении.

Искусственный интеллект лишает процесс отбора персонала человеческого облика.

Стефан Фишер, дипломированный психолог.

Европейский стартап Precire основывается как раз на технологии анализа речи. Чтобы оценить совокупность личностных качеств, коммуникативных навыков и особенностей поведения, программа использует речь и текст. Цель состоит в том, чтобы составить реальный образ сотрудников, клиентов, соискателей и других собеседников. Специалисты по компьютерной лингвистике продвигают идею автоматизации исследований психологических основ человеческого языка.

Основатель Precire Дирк Гратцель верит, что его программа способна на многое: «Сегодня мы на таком уровне, когда можно сказать: это работает надежно». При анализе речи ее содержание, как это ни удивительно, совершенно не имеет значения: программа измеряет такие индивидуальные особенности, как высота и сила голоса, модуляция, скорость, ритм. Большую роль также играет то, какие слова в каких комбинациях произносит говорящий. Исходя из этого, Precire выявляет речевую модель человека и сопоставляет ее с сохраненными в памяти моделями ­референтной группы. Эта группа включает в себя профили 5000 человек, ранее прошедших психологические тесты, с которыми связаны соответствующие образцы речи.

Эксперимент

Хотите знать, к какому типу личности вы относитесь? Тогда пройдите простой тест. Исследование 16Personalities основано на предположении, что каждый человек на Земле обладает всего одним типом личности из шестнадцати. Если вам любопытно, заполните анкету из 60 утверждений, указав, насколько они вам соответствуют. В ходе испытания освещаются пять сфер: разум, энергия, натура, тактика, идентичность. Ответив на вопросы, вы в итоге узнаете свой тип личности — «Стратег», «Полемист» или «Борец».

В настоящее время в базах данных среднестатистических кадровых агентств хранится до 500 000 резюме, у крупных организаций — более 1 000 000. И из такого огромного количества данных нужно выбрать самых подходящих кандидатов. В процессе обычного подбора чаще всего осуществляется поиск резюме только по названию вакансии и образованию.

В России и Европе до сих пор многие кадровики золотым стандартом оценки пригодности считают внушительную коллекцию дипломов и сертификатов. Итальянский технологический стартап Algorithmiko применяет другой, более обширный подход с использованием ИИ, чтобы справиться с необъятной информацией и углубиться в суть: навыки, способности и опыт человека сводятся в уникальную «профессиональную ДНК».

Речь не о том, какие должности человек занимал ранее, а о том, что он умеет делать, — комментирует руководитель и основатель проекта Раффаэле Эспозито. — Благодаря своим навыкам и способностям он может получить и другую работу.

Поиск с помощью обычных приложений, говорит он, сложен и малоэффективен, поскольку выполняется по простым предварительно заданным ключевым словам и по многим ступеням: отраслям, сферам деятельности, карьерным уровням, — и для каждого поиска нужно вручную задавать большое количество критериев и фильтров. Самообучающаяся система Algorithmiko, по словам Эспозито, все выполняет сама и одновременно, то есть ввода вручную не требуется.

Коварная логика: действительно ли ИИ безупречен?

Весомость критериев зависит от потребностей рынка. Чтобы их определить, приложение Algorithmiko ежедневно изучает крупные веб-порталы по поиску работы и в описании вакансий выявляет требуемые знания и способности. Чем чаще требуемый навык встречается в сопоставимых вакансиях, тем выше его «рыночная весомость», а значит, и важность. Чем больше важных навыков соискатель представляет в резюме, чем дольше он их приобретал, тем лучше его «соответствие» и положение в рейтинге.

В настоящее время ИИ не только занимается обработкой анкетных данных соискателя, но и помогает развивать персонал — поощрять уже работающих в компании сотрудников и повышать их квалификацию с учетом их психологического настроя. Системы ИИ, например, могут выяснить, какая ценная для компании сотрудница недовольна работой и в скором времени уволится; у кого большие задатки, которые нужно развить, отправив сотрудника на курсы повышения квалификации; или кто страдает отсутствием мотивации и с кем нужно поговорить, четко дав понять, что с таким отношением к работе у него нет будущего в этой компании.

ИИ: лучше, чем о нем говорят

Для каждой пятой компании из области электронной экономики искусственный интеллект является актуальным вопросом. Почти 80% представителей разных отраслей считают положительным влияние использования ИИ на расходы по части оплаты работы персонала и затраты рабочей силы на производстве. Но это ожидание мало связано с перспективой замены человеческого труда автоматизированным. Так, в сфере производства автомобилей речь идет о значительном сокращении форм утомительной и опасной деятельности с помощью интеллектуальных систем-помощников. То есть отношение к ИИ как к убийце рабочих мест, по мнению представителей компаний, не соответствует действительности.

Но возможность получить большую удовлетворенность от работы для сотрудников и самой компании скептики могут воспринимать как антиутопическое сочетание надзора и контроля. Кто-то будет жалеть о недостатке человеческого общения, а кто-то, наоборот, приветствовать исчезновение раздроб­ленных групп внутри коллектива и интриг — неизбежных побочных эффектов человеческих взаимоотношений в крупной организации.

Но как бы четко алгоритм ни следовал вроде бы строгим логическим правилам и ни принимал решений по ним, он всегда будет находиться под чьим-то влиянием. Каждый алгоритм хорош ровно настолько, настолько хорош его создатель. В зависимости от заданных критериев полученные результаты могут быть даже менее корректными, чем результаты, полученные вследствие принятия решения человеком.

Вся суть в мелочах. Результат во многом будет зависеть от применяемых критериев и параметров. А что, если для проверки соответствия применяются такие категории, как этническое происхождение, семейное положение или место жительства? Это же может привести к массовым искажениям и множеству несправедливых оценок! Бюро кредитных историй Schufa — самый известный пример развития в таком ошибочном направлении: если неверно указать место жительства, уже только это приведет к снижению рейтинга кредитоспособности.

Роботы ищут роботов? Да нет же!

Возможно, в будущем вы избежите стресса во время собеседования, если его будет проводить программаЗначит ли это, что на смену людям придут машины и программы, которые работают по таким загадочным критериям? Не получится ли в конечном счете так, что роботы будут искать других роботов, чтобы принять их на работу, чтобы создавать еще больше роботов? Мрачные прогнозы исследователей из университетов и крупных компаний предупреждают о возможной потере до половины рабочих мест, занимаемых людьми, только в США в течение ближайших 20 лет.

Но, как следует из метаанализа, проведенного «Центром Европейских Экономических Исследований», в большинстве исследований представлены последствия автоматизации, которые не должны отождествляться с влиянием на занятость населения. Однако даже если автоматизация приведет к потере рабочих мест, изменения на рынке тут же потребуют появления новых рабочих мест.

Изменения коснутся многих видов деятельности с однообразными процессами в секторе с низкой заработной платой. Автоматизация полностью поменяет или даже практически уничтожит некоторые профессии, в том числе в области финансов, управления, логистики, транспортировки, производства. В то же время, в связи с постоянным появлением и развитием новых технологий, высокая квалификация и непрерывное обучение будет играть гораздо более важную роль.

По расчетам философа Клауса Майнцера из Мюнхенского технического университета, из-за постоянного появления инновационных технологий непрерывное обучение станет неотъемлемой частью новой профессиональной деятельности.

Сведения о квалификации станут ключевым вопросом будущего. Сотрудники должны будут учиться и еще раз учиться.

С учетом усложнения алгоритмов, Майнцер поднимает вопрос критериев, по которым программы оценивают эффективность работы сотрудников. Пока что эти стандарты задаются людьми, но ведь самообучающиеся алгоритмы могут быстрее оптимизировать принятие таких решений, чем человек, за счет большего объема данных и большего количества примеров из опыта. «И в таком случае ситуация станет опасна. В таком случае нам нужно, прежде всего, внимательно рассмотреть стандарты и критерии, по которым будет происходить оптимизация», —предупреждает Майнцер.

Так победит ли человек машину?

У психолога Штефана Фишера, работающего в компании по предоставлению психологических консультаций в области подбора персонала, эта тенденция тоже вызывает озабоченность. В ИИ как конкуренте кадровикам дипломированный психолог видит палку о двух концах. Системы ИИ, безусловно, могли бы обеспечить хорошие методы получения первоначального обзора рынка, где сил одного только человека для обработки большого количества объявлений недостаточно. Но окончательное решение о том, насколько соискатель подходит под требования вакансии, по-прежнему должно приниматься в результате личного собеседования.

Фишер работает в основном в сфере государственных работодателей, которые испытывают большие трудности с привлечением высококвалифицированных сотрудников, чем частный сектор, ввиду размера оклада. Тут наметилась тенденция, которая все четче проявляется и на частном рынке занятости: нехватка высококвалифицированных кадров. Работники все чаще сомневаются в выборе, когда вопрос касается получения работы. И потому Фишер не уверен в том, что эта тенденция к «подбору персонала, лишенному человеческого облика», является правильным путем развития отрасли. Ведь для потенциального сотрудника заранее важно, как потенциальный работодатель проявит себя по отношению к соискателю, а личное общение существенно увеличивает вероятность успеха.

Читайте также:

• Подмена лиц с помощью нейросетей: стоит ли опасаться?
• Искусственный интеллект уже среди нас: когда ждать первых атак
• SSD в цифрах: интересные факты о накопителях

Фото: компании-производители; Andreas Heddergott; hoozone, mapodile, pop jop; fizkes, WavebreakMediaMicro/Fotolia.com; ShutterStock/Fotodom.ru