Как ИИ трансформирует найм: новые горизонты для бизнеса

Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков. Сегодня мы поговорим о том, как искусственный интеллект (ИИ) меняет подход к рекрутингу и помогает компаниям находить лучших кандидатов, сокращая время и усилия на найм.

Эволюция ИИ в рекрутинге: от алгоритмов к нейронным сетям

ИИ в рекрутинге прошел путь от простых алгоритмов к сложным нейронным сетям, что открывает новые возможности для сокращения субъективного bias в процессе найма. Как отмечает редактор HR Tech Ан Хюйен, наличие эффективной политики и этических практик позволяет ИИ решать проблемы бессознательного предвзятости и оценивать всю цепочку кандидатов — что зачастую невозможно для команд, работающих только с человеческим ресурсом из-за временных ограничений.

Как ИИ поддерживает опыт кандидатов?

ИИ может поддерживать опыт кандидатов множеством способов, включая:

• Автоматизацию рекрутинга;
• Персонализированный подход к кандидатам;
• Инициативы по поддержке разнообразия, равенства и инклюзии (DEI).

Например, рекрутеры тратят в среднем 15 часов в неделю на поиск кандидатов на одну вакансию. ИИ может значительно сократить это время, автоматизируя начальный отбор, позволяя рекрутерам быстро просматривать тысячи резюме с помощью технологий, таких как системы отслеживания заявок (ATS).

Кейс Unilever: сокращение времени найма

Международная компания Unilever использует ИИ в виде программного обеспечения для видеоинтервью, чтобы оптимизировать процесс рекрутинга. ИИ помогает планировать интервью и анализировать ответы кандидатов, учитывая такие факторы, как выбор слов, язык тела и мимику. Это позволило сократить процесс найма с четырех месяцев до всего лишь четырех недель, демонстрируя значительные преимущества использования ИИ.

Качество рекрутмента на новом уровне

С помощью ИИ можно не только сократить трудоемкие и повторяющиеся задачи, но и улучшить качество рекрутинга, придавая приоритет опыту кандидатов. Например, рекрутинговые чат-боты используют разговорный ИИ и аналитику интервью для предварительного отбора качественных кандидатов в реальном времени, обеспечивая единый опыт интервью для всех соискателей, независимо от их местоположения или часового пояса.

Расширение талантливых пулов

Еще одно значительное преимущество ИИ заключается в его способности расширять пул талантов. Традиционные методы рекрутинга часто ограничивают поиск кандидатов определенными географическими регионами или отраслями. Однако решения на базе ИИ, такие как CRM для рекрутинга и инструменты поиска кандидатов, могут перенаправлять лучших специалистов (включая пассивных кандидатов) из разных мест и отраслей туда, где они наиболее необходимы. Это особенно актуально в условиях конкурентного рынка, где найм разнообразных кандидатов становится все более важным.

Проблемы и вызовы использования ИИ

Несмотря на все преимущества, растущее использование ИИ в рекрутинге вызывает дискуссии о потенциальных недостатках. В то время как ИИ может упростить процесс найма, он также ставит перед нами такие задачи, как необходимость человеческого участия, потенциальная предвзятость алгоритмов ИИ и проблема конфиденциальности и безопасности данных.

Каждый процесс, управляемый человеком, подвержен влиянию бессознательной предвзятости. Способность ИИ анализировать язык, слова, изображения, видео и аудио может оказаться решающей для инклюзивных процессов найма. Например, ИИ может анализировать описания вакансий, выявляя предвзятый язык, который может отпугнуть определенные группы соискателей. Некоторые программы для видеоинтервью могут даже анализировать записи соискателей, оценивая язык тела, тон голоса и другие невербальные сигналы, что дает более полное представление о кандидате.

Как избежать предвзятости в ИИ?

Тем не менее, как отмечает Полли, потенциальные возможности ИИ по устранению предвзятости при найме не лишены трудностей. Основной источник предвзятости в ИИ — это предвзятый набор данных, на котором тренируется алгоритм. Если данные, использованные для обучения ИИ, предвзяты, ИИ неизбежно будет воспроизводить эти предвзятости. Поэтому крайне важно использовать разнообразные и репрезентативные наборы данных для обучения алгоритмов ИИ.

Кроме того, ИИ должен разрабатываться с учетом определенных благоприятных спецификаций. Практики в области ИИ уже работают над принципами, которые сделают ИИ этичным и справедливым. Одним из основных принципов является необходимость аудирования ИИ и возможности устранения предвзятости. Это можно сравнить с безопасным тестированием нового автомобиля перед его запуском в производство.

Будущее ИИ в рекрутинге

Ожидается, что использование ИИ в рекрутинге продолжит расти, и компании должны стратегически и вдумчиво подходить к его внедрению, чтобы гарантировать, что их процессы найма и инструменты не исключают традиционно недопредставленные группы. Важно также придавать первостепенное значение конфиденциальности и безопасности данных и сохранять человеческое участие в найме, чтобы компенсировать потенциальные предвзятости в алгоритмах ИИ.

ИИ в рекрутинге — это быстро развивающаяся область с потенциалом революционизировать то, как команды по набору кадров находят, отбирают и нанимают таланты. Чтобы эффективно использовать ИИ, рекрутеры должны следовать лучшим практикам, проводить тщательные исследования и обеспечить соблюдение юридических и этических стандартов.

Как внедрить ИИ в рекрутинг?

Первым шагом должно стать привлечение ключевых заинтересованных сторон, включая команду по рекрутингу, менеджеров по найму, специалистов по HR и кандидатов. Убедитесь, что все вовлеченные лица понимают преимущества и ограничения ИИ, чтобы избежать недопонимания и сопротивления в дальнейшем.

Рекрутерам важно понимать функционал ИИ и как его можно применять к своим задачам. Это включает понимание возможностей генеративного ИИ в поиске кандидатов, сканировании резюме и социальных медиа, а также в персонализированных задачах outreach.

Однако важно помнить, что ИИ — это инструмент, а не замена человеческому взаимодействию. Кандидаты являются людьми, принимающими решения на основе большего, чем просто данные, и никакая автоматизация не может заменить влияние общения с реальным человеком.

Чтобы внедрить ИИ в рекрутинг, следуйте поэтапному процессу:

1. Изучите возможности и ограничения ИИ для вашего бизнеса.
2. Включите ключевых участников в процесс принятия решений.
3. Проведите обучение для команды по рекрутингу о принятых подходах к использованию ИИ.

Мы все время исследуем постоянно меняющийся ландшафт HR и программного обеспечения для рекрутинга. Наши руководства по выбору помогут вам сэкономить время и деньги при поиске новых инструментов для вашей организации. Наша надежда заключается в том, что наши списки поставщиков и советы станут мощной поддержкой для вашего собственного исследования.

Заключение

Будущее ИИ в рекрутинге выглядит многообещающе. Одной из ключевых тенденций в автоматизации рекрутинга является переход к онтологии навыков и архитектуре рабочих мест. ИИ может просматривать резюме и ранжировать кандидатов, классифицируя их в системе ранжирования для рекрутеров. Это позволяет проводить более эффективную и точную оценку навыков и квалификаций кандидатов, уменьшая время, затрачиваемое на отбор, и позволяя быстрее принимать более точные решения о найме.

ИИ имеет потенциал поддерживать инициативы по разнообразию и инклюзии, предоставляя сотрудникам больше возможностей и возможностей для карьерного роста. Обеспечивая сотрудников информацией о карьерных траекториях и навыках, необходимых для различных ролей, ИИ может помочь им контролировать свое развитие и принимать обоснованные решения о своем будущем.

Мы находимся на пороге значительных изменений в рекрутинге благодаря достижениям в ИИ, сосредотачиваясь на онтологии навыков, архитектуре рабочих мест и стратегиях DEI. Используя эти технологии, компании могут создать более эффективный, инклюзивный и персонализированный опыт рекрутинга, что в конечном итоге приведет к лучшим результатам найма и повышению удержания сотрудников.

Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: https://inovatson.ru/