Робот, зарплату повыше: как машинное обучение и новые технологии работы с данными изменят рынок HR | Forbes.ru
$59.03
69.61
ММВБ2131.91
BRENT62.74
RTS1132.45
GOLD1292.57

Робот, зарплату повыше: как машинное обучение и новые технологии работы с данными изменят рынок HR

читайте также
+33 просмотров за суткиЗакат дискриминации. Почему секретарей и ассистентов все реже выбирают по внешности +5 просмотров за суткиОбраз нерукотворный. Как стартап Clarifai успешно конкурирует с гигантами отрасли +12 просмотров за суткиПри прочих равных. Почему не надо бояться брать на работу людей с аутизмом +7 просмотров за суткиРабота над ошибками: 6 самых частых промахов на собеседовании +5 просмотров за суткиЗачем «Яндекс» открыл доступ к своей системе машинного обучения +2 просмотров за суткиУчение — свет: machine learning в индустрии развлечений +9 просмотров за суткиСовременные чат-боты в HR: почему не надо «троллить» роботов +1 просмотров за суткиКак «программатик-потребление» меняет индустрии FMCG и продуктового ритейла? +3 просмотров за суткиЗадушевный друг: почему чат-боты пока не поддерживают свободные беседы и почему это не нужно? +1 просмотров за суткиДиктуй условия: как трое украинцев рассчитывают потеснить Siri и Alexa +1 просмотров за суткиБудущее автоматизации маркетинга и типичные ошибки на пути к ней +2 просмотров за суткиМедицина в цифровую эпоху: сможем ли мы стать более здоровыми в эпоху IT +8 просмотров за суткиМедицина будущего: какие технологии позволят людям победить старость, болезни и смерть? +1 просмотров за суткиРобооккупация: как офис заселяют роботы +4 просмотров за суткиЧто будет, когда беспилотные автомобили будут повсюду? +13 просмотров за суткиМашинное обучение в online travel: смогут ли роботы продавать туры и авиабилеты лучше людей? +3 просмотров за суткиРобот: нанять и простить. Заменит ли автоматизация рабочих в российском машиностроении? +14 просмотров за суткиКак компании в сфере социальной коммерции меняют рынок ретейла Киберпреступления: что противопоставить изобретательным мошенникам? +1 просмотров за суткиИскусственный интеллект санирует бизнес: кому и зачем нужны решения по поиску «слабых звеньев» в компании Романтики в нейронных сетях: что последует за бумом нашумевшей технологии?

Робот, зарплату повыше: как машинное обучение и новые технологии работы с данными изменят рынок HR

 HR-специалисты, которые долгое время не очень-то следили за новшествами  в сфере ИТ-решений, наконец-то заинтересовались технологиями. Как оказалось, в  HR-сфере почва для инноваций и инвестиций очень благоприятна, во многом потому, что рынок, по крайней мере в России, сильно фрагментирован. Появляются все больше компаний, чьи продукты ставят целью сделать общее участников HR-рынка все более эффективным. Неудивительно, что общий объем инвестиций в HR-технологии в мире в 2015 году достиг $2,461 млн (383 сделки) - это на 62% больше, чем в 2014 году. С 2011 по 2015 инвестиции в этом секторе выросли в восемь раз (рост год к году - 707%).

В 2015 году комапнии потратили $26 млрд на поиск и подбор сотрудников, еще $12,2 млрд  на программное обеспечение для нужд HR-подражделений, сверх этого -  $5 млрд на оценку талантов. Благодаря  новым технологиям эти цифры можно уменьшить в разы -  по разным  источникам, новые решения позволяют сократить бюджеты на найм людей до 70%.

Основным трендом в HR станет использование  машинного обучения и технологий искусственного интеллекта для подбора и оценки качеств сотрудников. При этом речь пойдет не только об автоматизации подбора линейных вакансий. Речь идет об изменениях в рекрутменте как в отрасли в целом. HR-бюджеты сейчас переживают то, что когда-то произошло с их маркетинговыми собратьями: в них все чаще появляется графа «технологии». И это не про сайты для поиска работы и доски объявлений о вакансиях и резюме. Сегодня до 10% бюджетных расходов HR приходится на новые инструменты и технологии, при этом средний бюджет HR еще и растет на 4% в год.

Какие векторы движения технологий в сфере HR очевидны уже сейчас?

Во-первых, совершенно точно компании  не будут испытывать проблем с тем,  как найти кандидата. Агрегаторы, парсеры (то есть онлайн-инструменты для синтаксического анализа) уже очень скоро научатся читать резюме и совмещать их с различными профилями вакансий, одновременно используя информацию из профиля человека из разных социальных сетей и из поисковиков по запросу  его фамилии, имени и отчества.  

Например, нам нужно будет найти «специалиста по продажам». Системы на стороне работодателя  будут автоматически  анализировать ключевые слова в профиле вакансии (требования к опыту кандидата и т.д.). На этом основании все вакансии,  которые будут подходить под  запрос работодателя, будет "подтягиваться" с различных  сайтов  с объявлениями.   Каждое из описаний при этом займет место  в списке в зависимости  от  степени соответствия первоначальным критерием.  Одновременнно система пробежится по профилям тех, кто разместил резюме как "специалист по продажам", в социальных сетях, при этом  представитель HR-отдела сможет задать нужные для анализа параметры. Например, алгоритмы прицельно посмотрят, как часто человек использует на "стене" мат, есть ли в его общении слова об экстремизме, какова его политическая позиция и даже смотрит ли он порно.  Но есть и еще один источник информации о  возможных кандидатах -  данные из открытых (и не очень) баз данных. Так,  можно будет проверить, как часто те, кто хочет стать "специалистом по продажам", берут кредиты, получают штрафы или фигурируют в судебных делах. В конечном счете после анализа информации по всем трем категориям, мы получим профиль идеального кандидата  для нашего  «специалиста по продажам». Выглядеть он может, предположим, так:  "мужчина 25-30 лет, с ипотекой, двумя детьми, опытом работы в продажах от двух лет, отсутствием судимости". И именно таких кандидатов будет искать «пылесос» на  сайтах с вывешенными резюме. "Робот", скорее всего, будет искать конкретных кандидатов в социальных сетях или в телефонных базах -  HR-специалистам останется только прозванивать кандидатов, которые оказались самыми перспективными. 

Во-вторых, на рынке HR-технологий появятся программы для типологизаций личностей - опять же, с применением технологий машинного обучения.  В их основе  таких программ могут быть совершенно различные техники, направленные на мгновенное выявление особенностей того или иного человека  -  например, специфических черт его лица и мимики (физиогномика) и, снова, его поведения в соцсетях. Профессиональное типирование кандидата, стоящее на стыке психологии и математики станет своего рода аналогом сегодняшнего психологического тестирования. Заметитьте:  присвоение типа будет проводиться  в рамках привычных процедур работы соискателя и работодателя -  без непосредственного участия кандидата,а зачастую и без его ведома.

Так же легко машины научатся создавать психологические портреты кандидата - здесь тоже главным источником информации станет анализ  его активности в соцсетях: публикаций, участия в различных группах, дружественных связей, комментариев. Чем дальше, тем больше статистики будет собрано, машины научатся разбираться в нюансах, выстраивать поведенческие модели.

В-третьих, разбивку на "типы" получат и компании-работодатели. Например, системы научатся анализировать черты корпоративной  культуры госкорпорации и  то, по каким принципам, работает стартап, - ведь для компании двух этих "профилей" нужны совершенно разные люди. Таким образом, кандидаты смогут получать список компаний, соответствующих именно их типу личности, а компании -  сотрудников, совместимых именно с их HR-брендом.

Последний штрих  -  анализ совместимости личностей нанимающего менеджера и кандидата. Машины смогут делать «мэтч» моментально и выдавать процент совместимости первого и второго. Соответственно, пресловутая "химия", которая так важна при найме менеджеров среднего звена и "топов", будет "оцифрована". Причем многие ждут этого в течение нескольких ближайших лет.

Если уж проблему столь сложных человеческих взаимодействий удастся перевести в автоматический режим, то автоматизация  массового подбора будет происходить еще быстрее.  Например, в  подборе линейного персонала (промоутеры, продавцы в ритейле, телесейлзы, водители, рабочий персонал) все популярнее станут  агрегаторы предложений с  сайтов о работе, наберет обороты использование чат-ботов, автодозвонов до кандидатов,  мессенджеры для назначения соискателей на массовые интервью и ассесменты, а видеоинтервью  все чаще будут заменять личные встречи. Технологии подводят нас к тому, что  кандидат сможет прийти в офис  работодателя  в своей первый рабочий - занести документы в отдел персонала, решить уже совсем процессуальные вопросы оформления. Все предшествующие выходу на работу стадии можно будет перенести в онлайн.

Кстати, именно в сегменте массового набора сотрудников все большее значение приобретут программы по определению вранья кандидатов.  Технологии компьютерного зрения "поймают" кандидата на неестественной мимике,  системы анализа текста - на нелогичности ответов.  Компьютеры станут "докторами Лайтманами" из популярного американского сериала "Теория лжи". 

Все это  означает, что профессия HR-специалиста в каком-то смысле переродится.   Всю автоматическую работу HR-менеджеров заберут машины, люди из HR-отделов и рекрутинговых агентств будут конкурировать с искусственным интеллектом. О чем это говорит на практике? Теперь просто отсиживать "от звонка до звонка",  пить кофе раз в час, обсуждать разводы голливудских звузд  с "девчонками из бухгалтерии" не получится. Точно так же не пройдет  раз в месяц брать больничный, хамить кандидатам, не перезванивать, участвовать во всевозможных "тредах" в соцсетях в рабочее время. Человеческий фактор все больше и больше будет уходить из HR-практик. 

В профессии останутся только те, кто умеет не просто искать и анализировать резюме, а те кто умеет очень грамотно курировать процесс работы с кандидатом,  справляться с  нетипичными ситуациями (например, правильно реагироватьна  контроффер или формировать мотивацию будущего работаника) работать с возражениями, «вести» кандидата на протяжении всего конкурса. Другими словами, HR-специалистам будут платить за умение строить коммуникацию и управлять всем процессом работы с кандидатами. Ведь  до прорыва такого уровня, когда  машины смогут конкурировать с человеком в эмпатии, в умении выстраивать сложную коммуникацию и умению решать нестандартные ситуации, - до него все еще далеко.

Закрыть
Уведомление в браузере
Будь в курсе самого главного.
Новости и идеи для бизнеса -
не чаще двух раз в день.
Подписаться