Цифровизация и внедрение искусственного интеллекта в отдельные HR-процессы стали трендом последних нескольких лет. Во многом на это повлияла тенденция на дистанционный или смешанный формат работы, когда возникла необходимость регулирования трудовых отношений с удаленными сотрудниками. С другой стороны, курс на цифровизацию был задан и самим государством в рамках программы «Цифровая экономика Российской Федерации» и ряда Федеральных законов и экспериментов по переходу на электронный документооборот. 

Разбираемся в том, чего HR-ам ждать от нейросетей, какие есть риски и возможности, с Натальей Краснобаевой, CEO цифровой лаборатории Hopper IT.

ИИ в мире

Интересно, что в России процесс цифровизации идет даже несколько быстрее, чем в других развитых странах. В среднем по миру искусственный интеллект внедряют 22,3% компаний, а в России – 30% (глобальное исследование Microsoft «Бизнес-лидеры в эпоху ИИ»). По данным Tadviser, уже в 2020 году более 85% российских компаний использовали ИИ для оптимизации бизнес-процессов и решения рутинных задач. А опросы HeadHunter показали уверенность большой части представителей российских предприятий в том, что уже к 2050 году искусственный интеллект изменит роль кадровой службы в компаниях, а подбор персонала станет полностью задачей для роботов. 

Получается, что обходить вопрос о цифровизации и внедрении ИИ в HR-процессы – значит не использовать преимущества развивающихся технологий и тормозить развитие бизнеса в целом. 

Искусственный интеллект в HR: области применения

Подбор персонала

Это одна из основных и сложных задач любого HR. Здесь, пожалуй, самое большое количество рутинных задач, с которыми отлично справится ИИ. Например, поиск кандидатов в социальных сетях и профессиональных сообществах, диалог с кандидатом и оценка его потенциальной эффективности. AI может проводить первичные собеседования и дать оценку в заинтересованности кандидата, а затем переключить на HR-менеджера. 

Самый большой плюс ИИ в этом направлении — возможность вести сразу огромное количество диалогов, что отлично подходит для массовых вакансий. Для этого создаются чат-боты на базе ИИ, платформы с тестами, которые отличаются беспристрастностью и могут анализировать огромное количество информации за короткий временной промежуток. Один из примеров такого применения ИИ – массовый найм в агрегаторе такси, где количество нанятых в месяц часто переваливало за 20 человек. А это около 50 собеседований и примерно по 3 часа затраченного времени HR на поиск каждого кандидата. После подключения сервиса ИИ массовые собеседования стали проводиться удаленно, по видеоинтервью. Бот находит и оценивает кандидатов, используя алгоритмы машинного обучения. Итог: втрое сократилось время, которое тратили менеджеры на звонки и письма соискателям. А кандидаты были не против проходить отбор таким образом, о чем говорили уже на втором этапе собеседования. 

Анализ и прогнозирование производительности сотрудников

Здесь речь не просто об отслеживании эффективности сотрудника, но и о построении прозрачных планов для конкретного сотрудника, формировании работающей модели компетенций. ИИ также может помочь в прогнозировании: выделить возможных наиболее и наименее успешных работников, а также определить факторы, которые влияют на развитие карьеры. 

Формирование зарплат

Учитывать множество факторов, от средней суммы по рынку до отдельных качеств и заслуг конкретного работника,  современному HR-у больше нет необходимости. Система ИИ устанавливает закономерность в организации системы зарплат и формализует ее. Множество составляющих – оценки руководителя, сложности работы, профессиональной сертификации, пройденном повышении квалификации и др. – обрабатываются ИИ и  представляются в виде понятной и четкой системы оплаты труда. 

Реальный пример: компания из сферы IT регулярно сталкивалась с текучкой квалифицированных кадров. Как правило, причиной была более высокая зарплата у конкурентов. Примененные алгоритмы AI помогли выстроить руководству четкую и прозрачную систему оценки работы каждого сотрудника и начисления зарплаты, а также дополнительных стимулирующих выплат по итогам работы. Как результат, текучка сократилась на 30% в первые же полгода тестирования системы ИИ. 

Анализ состояния сотрудников

HR-специалисты  применяют интеллектуальные механизмы анкетирования, основанные на ИИ, для выяснения настроения сотрудников. Подобные опросы занимают гораздо меньше времени. а значит охотнее выполняются сотрудниками и дают более эффективные результаты. Система ИИ может выполнять анализ данных из корпоративной переписки сотрудников, тоже оценивая вовлеченность. 

Реальный пример: руководство крупного портала недвижимости с помощью ИИ  решило изучить поведение работников в корпоративных каналах коммуникации Тревожные отклонения фиксировались, и по итогам  14% из 500 сотрудников оказались на последнем уровне выгорания. Руководством были приняты меры, что позволило сохранить ценных менеджеров, а по общей оценке внедрение AI поможет компании заработать до 100 млн рублей в год. 

Оценка сотрудников

Алгоритмы ИИ помогают беспристрастно и эффективно проводить оценку сотрудников, их производительности, а также определять, что могло повлиять на работу каждого отдельного члена команды. Работа с персоналом становится более прозрачной и понятной. 

Среди других областей, где ИИ уже сегодня может существенно облегчить работу HR-а, можно назвать построение карьерного пути, увольнение, организация процессов обучения. В последнем, например, ИИ анализирует потребности в обучении каждого сотрудника, создает персонализированный план обучения и даже оценивает результаты по итогам. Кроме того, нейросети способны самостоятельно создавать программы, различные интерактивные формы обучения. 

Преимущества и риски 

Технологии ИИ обладают рядом преимуществ перед традиционными во всех HR-процессах. 

Во-первых, повышается эффективность и скорость подбора кандидатов, что особенно актуально при массовом найме. Во-вторых, значительно снижается предвзятость и субъективная оценка – как при приеме, так и при определении зарплаты, определении эффективности сотрудников. В-третьих, AI существенно помогают в аналитике персонала. Например, на основе больших данных искусственный интеллект делает выводы о динамике процессов, необходимости их оптимизации, а также об эффективности сотрудников. ИИ успешно применяется и в предиктивной аналитике (прогнозировании успешности, выгорания, увольнений). И даже больше: на основе поведенческой аналитики нейросети даже могут оценивать уровень счастья и благополучия удаленных сотрудников. И, наконец, что немаловажно для руководителей бизнеса – уменьшаются затраты на рекрутинг, на обучение и аналитику. 

С другой стороны, распространение технологий ИИ сопровождается рядом опасений и вероятных рисков. Одно из них – закрепление ошибочных алгоритмов или несбалансированный набор данных, которыми оперирует ИИ. Кроме того, искусственный интеллект не способен учитывать эмоциональные и культурные составляющие, а это уже вопрос этики. 

Еще одна сторона применения ИИ в HR-процессах касается вопроса защиты данных. Здесь важно учитывать все юридические аспекты и нормы конфиденциальности. Ну и пресловутый человеческий фактор до сих пор является камнем преткновения в активному внедрению систем ИИ: сотрудники зачастую сопротивляются цифровизации и роботизации процессов, потому что опасаются потерять работу и сталкиваться с ошибкой в задачах. Впрочем, этот аспект решается грамотной просветительской работой с персоналом и обучающими программами. 

Наталья Краснобаева, CEO&Founder Hopper IT