Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Искусственный интеллект

Wall Street Journal рассказывает о том, как работодатели используют ИИ в работе современного офиса. Издание пишет о том, что ИИ — это новый босс. Он подключается на этапе набора персонала, потом контролирует эффективность, следит за психологическим состоянием и, если работник не приносит пользы, ИИ может посоветовать уволить его.

Поиск работника

Для потенциального кандидата на свободную должность взаимодействие с ИИ может начаться еще задолго до того, как он придет офис, или ему позвонят от работодателя. Когда у компании появляется потребность в определенном сотруднике, то современные технологи позволяют подать все требования к нему на вход алгоритму, а дальше ждать. Программа проанализирует все возможные источники и сопоставит анкеты с требованиями. Человек мог быть даже не заинтересован в работе в данной компании, возможно, даже не слышал о ней, но алгоритм найдет его.

Крупные компании, в которые поступают тысячи предложений о работе, могут также использовать ИИ, но уже для отсеивания неподходящих кандидатов. Так алгоритм Resume Matcher для обучения читает статьи на Wikipedia, которые описывают ту или иную должность, обязанности, которые должен выполнять человек ее занимающий. После ему подавали тысячи резюме, которые были помечены «принят», «отказать», «попадает в шорт-лист». На этом алгоритм обучался, а после получал резюме уже от реальных кандидатов.

Рекрутеры в среднем читают по 300 резюме, когда ищут подходящие варианты. Но зачем им это делать, если машина гарантированно предложит 10 лучших, считают в компании SAP, создавшей Resume Matcher.

Что делает сотрудник?

Представим, что кандидат преодолел первое столкновение с ИИ. Для него все только начинается. Некоторым работодателям важно знать, что работники делают на рабочем месте: если ИИ уже помог нанять идеального кандидата, то он же поможет сохранить его продуктивность на протяжении всего рабочего дня. Для этого он, как минимум, неустанно начнет следить за тем, что работник делает на своем рабочем компьютере.

Программа Veriato делает вполне стандартный набор действий для ПО такого типа. Она регистрирует все, что происходит на компьютере: нажатие клавиш, движение мышкой, открытие определенных веб-страниц. Через каждый промежуток времени софт фотографирует экран. Но есть и второй аспект работы такой программы. Вместе с данными о нажатии клавиш, программа собирает мета-данные, такие как время и дата отправленных сообщений и других действий. Информация собирается для ИИ, который анализирует ее и определяет общий уровень эффективности офиса. Он сообщит, в какое время офис работает хуже всего и наоборот. Позволит понять причины постоянного падения производительности и предупредит об опасностях: кто-то скопировал базу клиентов, значит хочет покинуть компанию, кто-то проводит кучу времени на посторонних сайтах, а кто-то использует небезопасные пароли.

Где он находится?

Теперь ИИ знает, что делают сотрудники за компьютерами. Но не стоит думать, что, встав из-за компьютера можно избавиться от контроля ИИ. Искусственный босс всегда знает, где находятся его сотрудники.

Вполне ясна ситуация, когда работодатели отслеживают положение, например, своих курьеров. Но сегодня есть возможность отслеживать положение сотрудников прямо в офисе. Существуют специальные радиобейджи, которые выполняют сразу несколько функций. Так, они позволяют разделить офис на зоны, и ограничить перемещение определенных сотрудников. Система также будет точно знать, сколько человек провел времени за рабочим местом, сколько в столовой, а сколько в туалетах. Вместе с анализом активности сотрудников за компьютерами — это дает простор для более глубокого анализа производительности компании.

Что он чувствует?

ИИ взял на себя оценку эмоционального состояния работников. Вышеупомянутая Veriato может анализировать переписку сотрудника. Алгоритм смотрит на слова и фразы, которые употребляет работник и определяет его отношение к работе. Раньше такой глубокий анализ менеджер по персоналу проводил не часто, теперь ИИ делает это автоматически, и только при обнаружении каких-то проблем уже может подключиться HR-специалист.

Программа не только обращает внимание на конкретные слова, но и в целом следит за изменениями в поведении сотрудника. Если раньше человек был доброжелателен, но потом вдруг его тон сменился, то это сигнал для системы, которая оповестит руководство. И уже на раннем этапе будет шанс выяснить причины и предотвратить более серьезные проблемы.

Когда он захочет уйти?

Другой тип программ использует данные о тысячах сотрудников, чтобы предсказать когда из компании уйдет очередной человек. Создатели таких систем ищут общие шаблоны поведения людей, основываясь на исследованиях ученых и больших данных. Например, решение от компании Workday работает на основе данных о 100,000 человек, которые в течение последних 25 лет были приняты на работу, уволены или решили сами уйти.

Программа рассчитывает риск того, что сотрудник покинет свой пост в определенный период. В рассветах участвует 60 признаков. На результат влияет должность, зарплата, наличие проектов. Софт также может предложить советы по сохранению ценных сотрудников. Основываясь на своей базе, ИИ предложит повысить человека, выдать премию или переместить на другую должность.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

На совести информаторов: как громкие скандалы вокруг АНБ, Facebook и Tesla изменили мир
Тренды
NativeOS: нативная реклама в видео без репутационных потерь и терроризма от режиссера короткометражек
Кейсы
Тихий убийца: как микропластик вызывает болезни и останавливает репродукцию живых организмов
Тренды
Гонка для JavaScript-разработчиков: как постоянные обновления мешают работе
Тренды
Big data на страже здоровья: как и зачем медицинские организации собирают и хранят данные
Тренды
Николь Миллс, Booking.com — об инновациях, agile-подходе и индустрии впечатлений
Кейсы
Тренды
Слишком опасный нанопластик: как одноразовые пакеты превращаются в частицы-убийцы
Идеи
Человек и квантовая теория: существует ли то, что мы не наблюдаем
Здесь может быть ваша реклама: НАСА планирует заработать на космосе миллионы
Тренды
Опасный криптотрейдинг: как киберпреступники угрожают виртуальным сбережениям и биржам
Тренды
Как через 20 лет будет выглядеть армия будущего
Тренды
5 финансовых инструментов, которые помогут инвесторам даже после падения криптовалюты
Тренды
Александр Лямин, Qrator Labs: наша задача — выработать у людей цифровую гигиену, чтобы они «не ели с помойки»
Кейсы
Эдуард Фош Вильяронга: люди видят в роботе только внешность, забывая, что он следит за ними
Тренды
Доктор Куэй Во-Райнард, HIT Foundation: если страна требует суверенитета данных, мы построим для нее отдельный блокчейн
Кейсы
Идеи
«Хакинтош»: как собрать свой собственный Mac лучше, чем у Apple
Роботы против мигрантов: какой вклад в ксенофобию и расизм делают технологии ИИ
Тренды
Война скриптов — искусственный интеллект против навязчивой рекламы
Тренды
Как заново изобрести супермаркет: осознанность потребления, этика производства и роботы
Тренды
Каждый человек станет сам себе банком: цифровой мир отказывается от посредников между бизнесом и клиентом
Тренды
Архитектор вычислительной инфраструктуры «Платона» Александр Варламов — о будущем ИТ-индустрии в России, стартапах и разработке
Кейсы
Дмитрий Богданов, капитан сборной России по CS:GO — о стиле жизни киберспортсмена, тренировках и блокировках РКН
Тренды
Идеи
Космос — наш дом: что осталось решить ученым, чтобы поселить человека за пределами Земли
Прайсинг, трекинг, скоринг, биллинг и другие технологии, которые двигают российский бизнес
Тренды
«Педиатр 24/7»: как телемед-стартап подарил родителям спокойствие, а врачам — работу
Кейсы
Вас снова обманули: как человечество учит компьютеры определять фейки в интернете
Тренды
БиСи Бирман, Heavy Projects: ИИ должен иметь несовершенства — это элемент случая
Мнения
Артем Геллер, lab.ag: делая сервис для государства, ты помогаешь своей бабушке
Мнения
Акселераторы и инкубаторы: что выбрать стартапу на раннем этапе развития
Мнения
Вопрос доверия: как и почему изменилось отношение к телемедицине в России
Тренды
Правительственные криптопесочницы: как освободить финтех от давления закона и защитить потребителей
Тренды
Роман Нестер, Segmento: я верю корпорациям больше, чем маленьким компаниям
Кейсы
Суперагенты в недвижимости: как блокчейн и большие данные заменяют риелторов
Тренды
СМИ будущего: вертикальные видео, новости по запросу и смерть сайтов
Тренды
Тренды
Колонизация отменяется: почему терраформирование невозможно на Марсе
Сет Стивенс-Давидовиц: у людей гораздо больше непристойных и скверных мыслей, чем мы думали
Мнения
Умные города подвергают своих жителей опасности из-за датчиков освещения и радиации
Тренды
Мнения
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Биоценоз в фарме: зачем нужна альтернатива антибиотикам и как работают лекарства нового поколения
Тренды
Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи