Станет ли искусственный интеллект ключом к модернизации рекрутинговых процессов? Каким будет следующий шаг в эволюции рекрутинга?
Долгое время основой процесса приема на работу служили резюме, в которых соискатели перечисляли факты из своей профессиональной истории, должности и связанные с ними обязанности в хронологическом порядке. Сегодня кандидаты мучительно выбирают бумагу, которая произведет на рекрутера наилучшее впечатление, и шрифт, который продемонстрирует "не только творческое начало, но и умение соблюдать сроки", однако содержание резюме остается прежним.
С точки зрения рекрутеров процесс тоже практически не поменялся. Описания вакансий теперь публикуются не в газетах, а в Интернете, но по сути своей остались прежними. Некоторые компании добавляют в свои объявления видеоролики, ссылки и прочие мультимедийные материалы, но сами описания представляют собой скучное перечисление обязанностей (если повезет, то немного измененное с момента предыдущей публикации).
Поменялась ли процедура подачи заявки? Да не слишком. Конечно, рекрутеры активно пользуются системами отслеживания соискателей вместо того, чтобы рыться в кипах резюме, распечатанных на принтере или принятых по факсу, но при этом на отбор кандидатов, которые могут подойти компании, по-прежнему влияет человеческий фактор. Это означает, что рекрутеры выносят суждения и принимают решения, основываясь на стереотипах и предубеждениях, пусть даже подсознательных.
В среднем на чтение одного резюме рекрутер тратит 6 секунд. Как правило, этого достаточно, чтобы определить, заслуживает ли кандидат внимания. Только подумайте! За это же время обычный человек решает, стоит ли ему подлить себе еще газировки, а рекрутер решает судьбу кандидата! Само собой, при таком подходе даже лучшие рекрутеры с огромным опытом нередко пропускают стоящие варианты. Почему? Потому что в наши дни карьеры бывают нелинейными.
Устаревший подход к "готовым" кандидатам
В большинстве компаний подбором кадров занимаются рекрутеры, но при этом все ответственные решения принимаются руководством, а руководство, как правило, хочет сделать больше меньшими средствами. Именно поэтому оно заставляет рекрутеров искать кандидатов, которые полностью соответствуют заявленным требованиям, то есть обладают "правильным" образованием, опытом работы в нужных компаниях и всеми необходимыми навыками, готовы совершить вертикальный переход и мгновенно достичь успеха в новой должности.
Всему виной ожидания, сформировавшиеся в далеком прошлом. Раньше карьеры были линейными, то есть люди могли двигаться по карьерной лестнице только вверх. Сегодня все обстоит иначе.
В своей книге "Редкая находка" Джордж Эндер пишет о так называемых "зубчатых" резюме и поясняет, чем они отличаются от резюме из прошлого. Карьерные лестницы давно превратились в карьерные решетки, то есть в них есть место для поворотов, пауз и перестроек. Вертикальный путь, о котором все мечтали раньше, превратился в цепочку коротких сроков пребывания в должности, "эластичных" ролей, предпринимательских проектов, продолжительных отпусков и других особенностей сдельной экономики. Эти изменения уже произошли, а мы еще не успели поменять свое мышление и ожидания.
Добро пожаловать в будущее!
Представьте, что в будущем описания вакансий и резюме не будут иметь никакого значения. Профили кандидатов будут создаваться путем анализа огромных массивов данных (оценок самых производительных сотрудников, ожидаемых результатов, информации о потоке заявок в прошлом и так далее). Параметры, необходимые для достижения успеха в определенной должности (опыт, профессиональные качества, черты характера, карьерный путь и прочее), будут определяться при помощи алгоритмов машинного обучения.
Изменится и процедура подачи заявок. Вместо того, чтобы отправлять потенциальным работодателям резюме, кандидаты будут проходить персонализированные тесты, призванные вычислить их основные характеристики и соотнести их с имеющимися вакансиями Результаты будут обрабатываться искусственным интеллектом, и в итоге кандидаты смогут узнать, с какой вероятностью они достигнут успеха в той или иной должности.
Вам кажется, что я пересказываю фантастический фильм? Вовсе нет!
В прошлом году компания Unilever отказалась от привычного подхода к обработке резюме в пользу алгоритмов искусственного интеллекта для найма бывших выпускников.
Инструмент под названием Pymetrics лег в основу особого проекта по рекрутингу в университетах. В нем использовалась принципиально новая модель оценки кандидатов с помощью искусственного интеллекта. Результаты выглядят впечатляюще:
- За первые 90 дней реализации проекта количество заявок увеличилось в два раза.
- Компании удалось нанять самых разных специалистов из этнических меньшинств.
- Также отмечалось огромное социально-экономическое разнообразие, то есть кандидаты приходили из университетов, в которые представители Unilever обычно не заглядывали.
- Время на заполнение вакансии сократилось с 4 месяцев до 4 недель.
В описываемом случае представители компании подключались к процессу общения с кандидатами только после начальной оценки, полученной от искусственного интеллекта. Само собой, такой подход не исключает влияние стереотипов полностью, однако он значительно расширяет зону поиска, в том числе и по "зубчатым" резюме, которые обычно выпадают из стандартного процесса отбора.
Пример Unilever, несомненно, вдохновляет, но вряд ли с него начнется закат эры резюме. Скорее всего, такой подход будет использоваться в найме бывших выпускников и массовом найме для ускорения процесса оценки и получения необходимой информации. Подойдет ли он высокотехнологичным компаниям - к примеру, из Сан-Франциско? Пока нет, но ведь никто не знает, что будет дальше.
Будущее рекрутинга всегда останется за людьми, но развитие новых инструментов и технологий, несомненно, принесет огромную пользу - как рекрутерам, так и соискателям.
Станет ли искусственный интеллект ключом к модернизации рекрутинговых процессов? Каким будет следующий шаг в эволюции рекрутинга?
Долгое время основой процесса приема на работу служили резюме, в которых соискатели перечисляли факты из своей профессиональной истории, должности и связанные с ними обязанности в хронологическом порядке. Сегодня кандидаты мучительно выбирают бумагу, которая произведет на рекрутера наилучшее впечатление, и шрифт, который продемонстрирует "не только творческое начало, но и умение соблюдать сроки", однако содержание резюме остается прежним.
С точки зрения рекрутеров процесс тоже практически не поменялся. Описания вакансий теперь публикуются не в газетах, а в Интернете, но по сути своей остались прежними. Некоторые компании добавляют в свои объявления видеоролики, ссылки и прочие мультимедийные материалы, но сами описания представляют собой скучное перечисление обязанностей (если повезет, то немного измененное с момента предыдущей публикации).
Поменялась ли процедура подачи заявки? Да не слишком. Конечно, рекрутеры активно пользуются системами отслеживания соискателей вместо того, чтобы рыться в кипах резюме, распечатанных на принтере или принятых по факсу, но при этом на отбор кандидатов, которые могут подойти компании, по-прежнему влияет человеческий фактор. Это означает, что рекрутеры выносят суждения и принимают решения, основываясь на стереотипах и предубеждениях, пусть даже подсознательных.
В среднем на чтение одного резюме рекрутер тратит 6 секунд. Как правило, этого достаточно, чтобы определить, заслуживает ли кандидат внимания. Только подумайте! За это же время обычный человек решает, стоит ли ему подлить себе еще газировки, а рекрутер решает судьбу кандидата! Само собой, при таком подходе даже лучшие рекрутеры с огромным опытом нередко пропускают стоящие варианты. Почему? Потому что в наши дни карьеры бывают нелинейными.
Устаревший подход к "готовым" кандидатам
В большинстве компаний подбором кадров занимаются рекрутеры, но при этом все ответственные решения принимаются руководством, а руководство, как правило, хочет сделать больше меньшими средствами. Именно поэтому оно заставляет рекрутеров искать кандидатов, которые полностью соответствуют заявленным требованиям, то есть обладают "правильным" образованием, опытом работы в нужных компаниях и всеми необходимыми навыками, готовы совершить вертикальный переход и мгновенно достичь успеха в новой должности.
Всему виной ожидания, сформировавшиеся в далеком прошлом. Раньше карьеры были линейными, то есть люди могли двигаться по карьерной лестнице только вверх. Сегодня все обстоит иначе.
В своей книге "Редкая находка" Джордж Эндер пишет о так называемых "зубчатых" резюме и поясняет, чем они отличаются от резюме из прошлого. Карьерные лестницы давно превратились в карьерные решетки, то есть в них есть место для поворотов, пауз и перестроек. Вертикальный путь, о котором все мечтали раньше, превратился в цепочку коротких сроков пребывания в должности, "эластичных" ролей, предпринимательских проектов, продолжительных отпусков и других особенностей сдельной экономики. Эти изменения уже произошли, а мы еще не успели поменять свое мышление и ожидания.
Добро пожаловать в будущее!
Представьте, что в будущем описания вакансий и резюме не будут иметь никакого значения. Профили кандидатов будут создаваться путем анализа огромных массивов данных (оценок самых производительных сотрудников, ожидаемых результатов, информации о потоке заявок в прошлом и так далее). Параметры, необходимые для достижения успеха в определенной должности (опыт, профессиональные качества, черты характера, карьерный путь и прочее), будут определяться при помощи алгоритмов машинного обучения.
Изменится и процедура подачи заявок. Вместо того, чтобы отправлять потенциальным работодателям резюме, кандидаты будут проходить персонализированные тесты, призванные вычислить их основные характеристики и соотнести их с имеющимися вакансиями Результаты будут обрабатываться искусственным интеллектом, и в итоге кандидаты смогут узнать, с какой вероятностью они достигнут успеха в той или иной должности.
Вам кажется, что я пересказываю фантастический фильм? Вовсе нет!
В прошлом году компания Unilever отказалась от привычного подхода к обработке резюме в пользу алгоритмов искусственного интеллекта для найма бывших выпускников.
Инструмент под названием Pymetrics лег в основу особого проекта по рекрутингу в университетах. В нем использовалась принципиально новая модель оценки кандидатов с помощью искусственного интеллекта. Результаты выглядят впечатляюще:
В описываемом случае представители компании подключались к процессу общения с кандидатами только после начальной оценки, полученной от искусственного интеллекта. Само собой, такой подход не исключает влияние стереотипов полностью, однако он значительно расширяет зону поиска, в том числе и по "зубчатым" резюме, которые обычно выпадают из стандартного процесса отбора.
Пример Unilever, несомненно, вдохновляет, но вряд ли с него начнется закат эры резюме. Скорее всего, такой подход будет использоваться в найме бывших выпускников и массовом найме для ускорения процесса оценки и получения необходимой информации. Подойдет ли он высокотехнологичным компаниям - к примеру, из Сан-Франциско? Пока нет, но ведь никто не знает, что будет дальше.
Будущее рекрутинга всегда останется за людьми, но развитие новых инструментов и технологий, несомненно, принесет огромную пользу - как рекрутерам, так и соискателям.