Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Мнения

Нанять правильного сотрудника — дело важное и достаточно дорогостоящее. Когда речь идет о найме нескольких сотен сотрудников, входная «воронка» кандидатов доходит до нескольких тысяч откликов. Всех должен отсмотреть HR-специалист и чаще не один — это большие трудозатраты. Но цифровые технологии позволяют компьютеру не только правильно фильтровать кандидатов, но и проводить с ними собеседования, уличать их во лжи и отказывать немотивированным соискателям. Павел Гужиков, CEO и основатель мобильного сервиса для поиска работы Worki, собрал 7 инновационных технологий в HR, которые уже экономят время и деньги крупным корпорациям.

Корпорациям уже ясно, что почти все функции HR можно автоматизировать и сделать более эффективными. По данным исследования рекрутинговой компании Antal, 81% российских компаний автоматизирует свои кадровые процессы. По оценкам американского агентства Grand View Research, объем мирового рынка инновационных технологических решений для управления персоналом (HR-tech) в 2017 году достиг $14 млрд. Компания прогнозирует, что к 2025 году он удвоится и достигнет $30 млрд. Большая часть инвестиций на этом рынке идет на инструменты для автоматизации рекрутинга, как самой затратной части найма сотрудников. Некоторые технологии переворачивают представления об HR, о других — крупные корпорации пока только мечтают.

1. Искусственный интеллект

В крупных компаниях «воронка» кандидатов исчисляется сотнями, если не тысячами кандидатов. Чем крупнее бизнес, тем больше сил и времени у него отнимает рекрутинг. Обработка таких массивов требует больших трудозатрат. Но если упорядочить данные, с которыми работает кадровик, четко прописать алгоритмы и критерии поиска и первичного отсева, эту задачу можно передоверить компьютеру.

Существуют платформы, которые ищут активных и пассивных кандидатов в заданных каналах — на сайтах с вакансиями, в соцсетях, на досках объявлений и т.д. Они рассылают им приглашения на интервью, проводят предварительную онлайн-оценку с помощью опросников и заданий. Элементы искусственного интеллекта формируют «умную» систему скоринга кандидатов. Компьютер подскажет кадровикам конкретные типажи сотрудников, подходящих под ту или иную задачу. А соискателям система даст рекомендации по профессиональному обучению, если им не хватает компетенций.


В 2017 году банк «Открытие» нанял с помощью сервиса более 100 сотрудников колл-центра. Компьютер за одну неделю нашел больше кандидатов, чем пятеро профессиональных рекрутеров за месяц. Трудозатраты на поиск оказались ниже на 45%. Альтернативой подобным дорогостоящим HR-системам сегодня являются мобильные сервисы (к примеру, приложение Worki). С помощью алгоритмов они подбирают кандидатов компаниям и вакансии соискателям по определенным признакам, например, по геолокации.


2. Машинное обучение

Технологии ИИ и машинного обучения действуют сообща. Компьютер может не только выполнять рутинные задачи вроде проверки образования и опыта работы кандидата. Он может научиться анализу предыдущих контактов с соискателями, видеть свои ошибки и удачи.

Алгоритмы машинного обучения использует российский сервис по подбору ИТ-кандидатов AmazingHiring. Машина склеивает в единую «карточку профиля» кандидата разрозненную информацию о нем из открытых источников. Затем определяет профессионализм кандидата, анализируя его программный код и рейтинг на профессиональных сайтах, где «тусуются» айтишники. И, наконец, оценивает соответствие человека корпоративной культуре работодателя и решает — впишется ли он в команду. Сервисом пользуются многие международные и отечественные ИТ-компании — от «Лаборатории Касперского» до Yota. Кадровики последней заявляют, что процесс подбора персонала теперь занимает на 30% меньше времени.

3. Чат-боты

«Цифровые» помощники незаменимы в случае массового подбора линейного персонала. В этом сегменте высокая текучесть, и компании постоянно ищут новых сотрудников. Поскольку счет идет на десятки тысяч контактов, для работодателей самое главное — снизить себестоимость общения с каждым из них.

Помогают «созревшие» до нужного уровня технологии распознавания речи и обработки естественного языка. Отбором кандидатов, приглашением на собеседование, предоставлением обратной связи занимаются чат-боты. XOR (среди клиентов — X5 Retail Group) общается с кандидатами через Facebook Messenger, Telegram и Slack. «Робот Вера» от компании Stafory или «Сан Саныч» от «Персонального решения» задают унифицированные вопросы при звонке по телефону, в Skype или через SMS-сообщения. Чат-боты демонстрируют неплохую конверсию.

В розничных сетях «Пятерочка» и «Перекресток» чат-бот XOR за четыре месяца доставил свыше 30 тыс сообщений о вакансиях. Около 25% базы отреагировало на рассылку, а работу подобрали себе более 3 тыс кандидатов.

4. Виртуальная реальность

Многие компании используют шлемы и очки виртуальной реальности на ярмарках вакансий, чтобы привлечь внимание молодых кандидатов, ориентированных на инновации. Так поступил немецкий железнодорожный оператор Deutsche Bahn. Большая часть штата компании — люди старше 50 лет. В 2015 году он предложил соискателям с помощью VR-шлема почувствовать себя машинистом поезда. Количество входящих заявок по вакансиям с каждого промо-мероприятия увеличилось в 5 раз.

Другой оригинальный способ использования VR/AR-технологий применяет компания «KFC Россия». Она проверяет работоспособность и быстроту реакции кандидатов с помощью интерактивной VR-игры. В ней нужно безупречно приготовить жареную курицу руками легендарного основателя фастфуд-сети полковника Сандерса.

А компания Jaguar Land Rover создала игровое приложение на основе технологии дополненной реальности для поиска талантливых программистов. В нем кандидатам предлагается — зайти в виртуальный гараж, заглянуть под капот автомобилей и разобраться — как работают современные электрокары. После «ликбеза» и квеста возникает вторая задача: взломать определенный код. За два месяца приложение установили 41 тыс. пользователей из 35 стран, 500 человек справились со всеми заданиями, а некоторые из них получили приглашение на работу.

5. Блокчейн

Технология блокчейн позволяет не только хранить большие объемы информации, но и обеспечивает ее достоверность. В будущем работодатели смогут с помощью блокчейна верифицировать данные о соискателе — детали его трудовой биографии, сведения об образовании, наличии судимостей и пр. Еще одно применение блокчейн-платформ — уплата налогов и пенсионных взносов. Если синхронизировать бухгалтерию компании с системой учета кадров, пенсионным фондом, налоговыми службами и другими органами, процессы можно автоматизировать и сделать более прозрачными.

Австралийский ChronoBank помогает работодателям нанимать временных работников через смарт-контракты. Их труд оплачивается с помощью токенов, которые обмениваются на товары и услуги. В России использовать блокчейн начала компания SuperJob. В прошлом году она разработала на основе этой технологии электронную трудовую книжку. В ней автоматически появляются записи о приеме на работу, увольнении, переводе сотрудника. Эта информация будет доступна широкому кругу работодателей.

6. Видеоинтервью

Через несколько лет видеоинтервью станут обычным форматом общения между кандидатом и рекрутером или искусственным интеллектом. Общаться в режиме реального времени необязательно. Короткие ролики на заданную тему кандидат записывает заранее, а кадровик отсматривает их, когда ему удобно. Во-первых, это экономит время на интервью. Во-вторых, отсеивает немотивированных соискателей, которым лень записывать видео. В-третьих, передовые технологии распознавания лиц, эмоций и голоса рассказывают о характере и способностях человека то, что скрывает письменная речь: его коммуникабельность, заинтересованность в работе, уверенность в себе. И даже могут стать своеобразным «полиграфом», сигнализирующим о вероятности того, что кандидат лжет.

Российская компания «Декатлон» в 2017 году включила видеоинтервью (через сервис VCV) в обязательный этап отбора сотрудников для всех вакансий в 49 магазинах сети. До этого из 150 человек она в среднем нанимала пять, при этом рекрутеры тратили по 2 часа на очное собеседование и более 20 минут — на телефонное. В результате более жесткого предварительного отсева кандидатов на основе видео за два месяца удалось высвободить 24 часа чистого времени HR-специалистов. Другой полезный сервис «Формула успешного собеседования» с помощью нейросетей анализирует видеозапись с самопрезентацией кандидата. Он дает советы — как лучше подать себя кадровику и что говорить, чтобы повысить шансы на трудоустройство.

7. Роботы-рекрутеры

Если все технологии «упаковать» в презентабельный корпус, получится «вечный» робот-рекрутер. При этом кандидатов он заинтересует больше, чем живой HR-специалист. Такого антропоморфного робота сконструировала, в частности, российская компания Fora Robotics. Ее двухметровый Трубот проводит тестирование и собеседования, заменяя одновременно HR-специалиста и сотрудника службы безопасности. Он сидит в кресле перед кандидатом на вакансию, следит взглядом за человеком, самостоятельно задает вопросы.

Благодаря специальному ПО он определяет правдивость ответов и психологический профиль отвечающего и распознает — нет ли у кандидата увлечения наркотиками или алкоголем, склонности к воровству или промышленному шпионажу. В день машина осуществляет до 10 интервью. Стоимость робота сопоставима с годовой зарплатой столичного HR-специалиста, зато прибавки через год он точно не попросит.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

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
Слишком опасный нанопластик: как одноразовые пакеты превращаются в частицы-убийцы
Тренды
Здесь может быть ваша реклама: НАСА планирует заработать на космосе миллионы
Тренды
Идеи
Человек и квантовая теория: существует ли то, что мы не наблюдаем
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
Кейсы
Роман Нестер, Segmento: я верю корпорациям больше, чем маленьким компаниям
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
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Мнения
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
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Тренды