Битва машин: как ИИ изменил поиск работы 

Tinder для трудоустройства

В Европе 72% компаний используют ИИ в работе HR-отдела, а американское Общество по управлению человеческими ресурсами (SHRM) прогнозирует, что количество компаний, которые нанимают людей с помощью ИИ, с каждым годом будет становиться на 6% больше, поскольку это снижает стоимость найма на 30%.

Это касается поиска через специальные платформы. Каждую минуту более 11 тысяч человек откликаются на вакансии через LinkedIn, но кто в итоге их отбирает — человек или робот? Тот же вопрос актуален и для тех, кто ищет вакансии через российский сервис по подбору персонала hh.ru.

Так, HeadHunter еще в 2018 году запустил умный поиск, который сортирует резюме «по соответствию». «Умный поиск по резюме способен “догадаться”, какого сотрудника вы ищете, и предложить самого подходящего кандидата. Он анализирует базу резюме с помощью нескольких сотен параметров и оценивает вероятность приглашения, чтобы вы могли быстрее закрывать вакансии», — указано на сайте сервиса. Также HeadHunter предлагает компаниям «виртуального рекрутера» — автоматизированного помощника при массовом подборе кандидатов. 

— Если раньше рекрутер вручную расставлял фильтры: какой опыт, какие навыки, какая локация нужна, то сейчас ты просто закидываешь вакансию, и встроенный ИИ-поиск у LinkedIn сам понимает, какие тут ключевые слова. Это тот же самый булев поиск, только ты делаешь его не своими руками, — рассказал «Новой-Европа» Федор, занимающийся рекрутингом в ИТ для международных компаний (здесь и далее имена спикеров изменены в целях безопасности).

Современные платформы для поиска работы всё больше становятся похожими на Tinder, где поиск происходит не по ключевым словам, а по соответствию между кандидатом и нанимателем. Система управления кандидатами (ATS) существует давно, но благодаря развитию ИИ теперь она может считывать содержание резюме целиком и понимать запрос компании, выходящий за рамки стандартных требований вроде «навыки» и «опыт».

О том, что резюме теперь надо создавать не для человека, а для машины, говорит Натан Сото, карьерный эксперт Resume Genius, платформы на базе ИИ, которая помогает соискателям в поиске работы. По его словам, «чем скучнее выглядит резюме для человеческого глаза, тем больше оно нужно ATS».

— Есть три основных вида подбора персонала: массовый, экспертный и executive, — комментирует Максим, эксперт по HR и коммуникациям. — Если говорить про «революцию в рекрутинге», то она пока только в массовом наборе. ИИ не умеет «между нот», а в экспертном подборе персонала и тем более в executive очень важна личная химия.

Это не значит, что ИИ полностью заменит рекрутеров или специалистов по работе с персоналом, но это изменит профиль их работы и, как следствие, требования к ним. Так, рекрутеры смогут больше сосредоточиться на стратегии, будут больше понимать потребности сотрудников, улучшится коммуникация и микроклимат компании.

Изменения в секторе HR Максим сравнивает с работой автора:

— С ChatGPT мы стали меньше писать, но больше редактировать.

— ИИ позволит переключиться с постоянного поиска кандидатов на поиск проблем внутри компании и их решений, с поиска новых сотрудников на улучшения условий для уже нанятых. Будет больше человеческого общения между HR-отделом и коллегами, — считает Лана, специалист по внедрению ИИ в HR.

Она уверена: HR-специалистов не станет меньше, но требования к ним поменяются. И в первую очередь они должны будут уметь работать с ИИ-моделями.

Специальный «агент» на службе HR

Крупные компании идут дальше и внедряют отдельные ИИ-модули для отдела кадров, адаптированные именно под свою специфику. Такие ИИ-агенты помогают отделу на разных этапах. Первый — при поиске кандидата на открытую вакансию.

— Допустим, в компании появляется вакансия, — объясняет «Новой-Европа» Лана, специалист по внедрению ИИ в HR. — Рекрутер вбивает в систему: нужен такой-то специалист. И система сама создает описание вакансии, исходя из тех данных о компании, что у нее есть, и знания трендов. Этот текст уходит на сторону нанимающего менеджера, то есть руководителя, кому в отдел ищут сотрудника, он проверяет и по необходимости редактирует. Дальше система сама размещает текст вакансии на тех площадках, которые в нее интегрированы, — LinkedIn, какие-то региональные площадки по подбору персонала.

После того как кандидат откликается на вакансию, его резюме попадает в эту систему, и она их сама оценивает и ранжирует.

— Это черный ящик, — уверена Лана. — Рекрутер даже не видит, что туда приходит. Раньше надо было самому прочитывать или хотя бы бегло просматривать. Сейчас рекрутер видит топ кандидатов, которые, по мнению алгоритмов, больше всего соответствуют этой вакансии.

Однако ручная работа всё равно есть: рекрутер отсматривает выбранных ИИ кандидатов и решает, кого хочет позвать на интервью.

Нечто подобное внедряет и LinkedIn: Hiring Assistant, который упростит работу рекрутеров. Так, программе можно будет задать не только ключевые слова, но и описать цели работодателя, портрет идеального кандидата, а также можно указать на нынешнего сотрудника и попросить найти похожего. Представитель LinkedIn говорит, что Hiring Assistant в настоящее время используется несколькими сотнями клиентов LinkedIn Recruiter и будет развернут более широко этой осенью.

LinkedIn планирует упростить процесс и для соискателей, чтобы можно было искать не конкретную должность, а общие пожелания. Как отметил Хари Шринивасан, вице-президент по продукту LinkedIn, можно будет вбить в поиск «Найдите мне работу, где я могу работать над миссией по отправке в космос», и система будет отображать соответствующие результаты. Пока что такой инструмент тестируется среди подписчиков LinkedIn Premium.

Интервью с роботом

Собеседование — это следующий этап найма, в который внедряется ИИ. Сама идея асинхронного интервью (или AVI, asynchronous video interview) не нова: наниматель отправлял вопросы, а кандидат в удобное ему время записывал видео с ответами. Но сейчас к этому формату подключился ИИ.

— Во многие системы интегрирована и часть вторая, когда подгоняются вопросы для рекрутера, адаптированные под каждого отдельного кандидата, — рассказывает Лана. — Вопросы могут быть самыми разными и по навыкам, и по опыту, и по соответствию корпоративной культуре. Рекрутер в своей ATS-системе видит эти вопросы и может прямо по ним вести интервью.

Более того, есть модули, где ИИ «слышит» ответы кандидата, анализирует их и дает свою оценку, автоматически рассылая ее необходимым людям в компании: рекрутеру, менеджеру и так далее.

Существуют ИИ-помощники, встроенные в Zoom, которые в реальном времени подсказывают, если кандидат отклоняется от темы или делает неловкие паузы.

— Думаю, скоро скрининг и первое интервью будет делать робот, я знаю такие кейсы. Тебе звонит робот, и ты даже не можешь это понять, это не очевидно, — заключает эксперт.

Автоматизированные платформы для собеседований стали настолько популярны, что в СМИ появились рекомендации, как подготовиться к «интервью с роботом». Например, Forbes публикует советы соискателям.

Удобно, но есть вопросы

Искусственный интеллект активно меняет не только процесс найма, но и другие области HR, от сбора обратной связи до обучения.

Так, по словам Ланы, если раньше HR-отделу приходилось самостоятельно вычитывать и систематизировать все комментарии работников, то сейчас это делает машина.

Появляются ИИ-решения для новых сотрудников, которые помогают им адаптироваться и быстро войти в колею: система автоматически формирует «онбординг-лист» для новичков, дает им нужные доступы, знакомит с процедурами и политиками.

Также много сервисов для обучения персонала.

— Ты можешь загрузить любой текст, и он превратится в тренинг. Система перегруппирует информацию в нормальный курс или презентацию, можно сделать свой аватар, который будет всё показывать-рассказывать, твой голос будет подстроен в нужном темпе, — продолжает эксперт.

Помимо этого, ИИ предоставляет возможность видеть тренды в больших объемах данных и выявлять ошибки, помогать рассчитывать зарплату и налоги в разных странах, что особенно актуально для международных экспансий.

Автоматизация многих процессов снимает с HR-специалиста огромный пласт рутинной работы, освобождая время для решения выявленных проблем и качественной коммуникации с сотрудниками.

Предвзятость — это еще одна из проблем, которую должен решать робот. Правда, сейчас он справляется с ней лишь частично.

— У HR-специалиста бывают любимчики, они могут их продвигать, закрывать глаза на что-то. ИИ не предвзят. Но есть проблема: мы не знаем, что за ИИ стоит. Бот работает так, как ты его научил, и, внедряя новый бот в работу, мы не всегда знаем, на каких данных он обучен, — замечает Лана.

Например, алгоритм, который тестировался в качестве инструмента для подбора персонала онлайн-гигантом Amazon, уличили в сексизме: он отбирал преимущественно мужчин, так как обучался на данных, большая часть которых была получена от мужчин.

Согласно современным исследованиям, робот с большей вероятностью ассоциирует чернокожих мужчин с преступниками, женщин — с домохозяйками, а в случае найма отдает предпочтение белым мужчинам. О гендерной и расовой предвзятости ИИ говорят и специалисты, изучающие технологии видеоинтервью: например, алгоритмы распознавания лиц ошибаются на 35% меньше, если в кадре белый мужчина.

Другие проблемы — это безопасность данных и ответственность за решения, принятые машиной. Частично эти проблемы пытаются решить на законодательном уровне. В августе 2024 года в ЕС вступил в силу Закон об ИИ (AI Act). Документ делит сферы, где используется ИИ, по степени риска и определяет требования к тем, кто использует инструменты ИИ. Управление персоналом с точки зрения Закона об ИИ оценивается как высокорисковая, а ответственность за нарушение прав (в том числе права на равные возможности) возлагается как на разработчика ИИ, так и на того, кто непосредственно использует этот инструмент.

Как ИИ меняет поиск работы

Пока сотрудники отдела кадров автоматизируют свою работу, соискатели автоматизируют свою.

— Количество идеальных резюме увеличилось драматически, — делится Федор.

По его словам, ChatGPT — это хороший помощник для прекрасных специалистов, которые по какой-то причине не могут составить привлекательное резюме. Но есть и обратная сторона медали: ИИ становится помощником и для тех, кто указывает в своем резюме тот опыт, которого на самом деле не было.

Сегодня можно попросить у ChatGPT адаптировать свое резюме под конкретную вакансию.

— Без помощи ChatGPT я этого кандидата бы не рассматривал. А теперь я увижу его резюме, приглашу на интервью и зря потрачу на него время. Так что ИИ в чем-то облегчает жизнь, а в чем-то усложняет, — заключает Федор.

Иногда ИИ настолько улучшает резюме, что кандидаты приходят на позиции, не соответствующие их реальным навыкам.

Федор вспоминает ситуацию, когда по качественным резюме были отобраны кандидаты с сильными soft skills, но они не справились с техническим заданием — и это стало поводом ввести дополнительный короткий тест после интервью, чтобы проверить, насколько кандидат вообще в теме.

— И несколько человек его не прошли! Хотя, если верить их резюме, просто обязаны были всё это знать!

По мнению Ланы, процесс найма уже сейчас превратился в битву машин.

Что учесть кандидату

Если человек говорит, что год ищет работу, отправил сто раз резюме и не получил ответа, — проблема не с ним и не с рынком, а с резюме, уверяет Лана. Это значит, что есть технические препятствия, которые не дают пройти фильтр.

Самая типичная проблема, по словам эксперта, — это несовпадение по ключевым словам: опыт, навыки, локация. Если кандидат хочет найти работу в другом регионе, то необходимо указать желаемое место проживания вместо фактического. Федор объясняет, как это работает со стороны рекрутинга:

Второй момент, который стоит учесть, — это верстка.

— Иногда ATS может просто не распознать некоторые элементы. Иконки, картинки, фотки, странные шрифты, футеры, хэдеры — это всё может не считаться, — поясняет Лана.

Есть и другие нюансы. Как рассказывает эксперт, длительный опыт в нерелевантной сфере может «перетягивать» внимание ИИ-систем, и удаление этого блока поможет резюме попасть в топ. То же самое касается внутреннего роста: если кандидат работал пятнадцать лет в одной компании и развивался там как специалист, то самый долгий опыт система будет учитывать как основной.

Пройти фильтр ATS-системы помогают специальные сервисы для соискателей.

Тем не менее, по словам всех экспертов, с которыми поговорила «Новая-Европа», нетворкинг — по-прежнему самый лучший способ найти работу, и человеческие связи работают лучше, чем алгоритмы ATS.

— Резюме, которые приходят нам по реферальной программе, мы рассматриваем, даже если они не прошли бы робота, потому что у нас есть личный отзыв о человеке. И тогда можем не обратить внимания на какие-то вещи, которые бы не прошли фильтр, — говорит Федор.