Как искусственный интеллект помогает в работе с кадрами

Искусственный интеллект уже давно внедрён во многих компаниях, но в HR-отрасли он может прогнозировать сложные ситуации и принимать правильные управленческие решения.

Как понять, что пора подключать искусственный интеллект (ИИ), рассказывает CEO (Chief Executive Officer, главный исполнительный директор) HCM-платформы (HCM – Human Capital Management, управление кадровыми ресурсами) TalentTech Эльза Егорова.

ИИ невозможно использовать в организации, которая не накопила достаточно данных. Для точной аналитики и достоверного беспристрастного прогнозирования нейросетям нужны десятки тысяч точек данных.

Когда подключать автоматизацию

Отсутствие нужного объёма информации связано со степенью зрелости HR-процессов, которые условно можно разделить на 3 типа.

На первоначальной стадии работа ведётся преимущественно на бумажных носителях, отсутствует автоматизированная система постановки целей и фиксации результатов, модули HR-администрирования, система ATS и т.д. Работа с персоналом находится на ручном управлении, требует больших человеческих и временных затрат на обработку и систематизацию информации.

Затем бизнес вырастает или приходит к пониманию необходимости автоматизировать процесс управления человеческим капиталом и таким образом оптимизировать бизнес-процессы. На этой стадии, как правило, внедряется коробочное решение и появляется возможность хранить данные и работать с ними. Создаются предпосылки к тому, чтобы собирать и накапливать большое количество сведений.

Дальше начинается период формирования глобальной информационной экосистемы или хранилища данных, где собирается вся информация о персонале. Вот теперь пора задуматься о том, как использовать этот массив на благо бизнеса, потому что условия для внедрения искусственного интеллекта обеспечены.

Большие данные – то, с чего начинается машинное обучение и искусственный интеллект. Дообучить, переобучить модели или настроить их на самообучаемость – это уже вопрос времени и техники.

А вот если в компании нет оцифрованных ценных данных, это говорит о проблемах менеджмента – возможно организация не сфокусирована на развитии, наблюдается застой и отставание с точки зрения цифровизации.

Бывает, что компания собирает и хранит данные, которых очень много, но они недостаточно внимательно изучаются. Часто это связано с отсутствием понимания, что делать дальше с результатами аналитики.

А бонусов, тем не менее, немало: увеличение жизненного цикла сотрудника и, соответственно, оптимизация бюджета компании, прокачка навыков персонала и, соответственно, достижение общей бизнес-цели.

Инвестиции в персонал напрямую коррелируются с достижениями компании.

Как ИИ находит сотрудников, которым нужна поддержка

С помощью нейросетей HR-подразделение может едва ли не в реальном времени получать актуальные сведения по оценке эффективности сотрудника, его вовлечённости и лояльности.

Более того, алгоритмы искусственного интеллекта способны определить поведенческие стереотипы, влияющие на снижение продуктивности и разглядеть выгорание сотрудника до того, как этот факт станет очевидным. HR-специалисту остаётся только выработать план мероприятий по оказанию поддержки специалисту.

Инструментов на рынке немало: от чат-ботов до систем видео- и голосового интервью. Чат-боты, основанные на ИИ, умеют вести диалог с кандидатом и по итогам беседы формулировать прогноз его потенциала внутри компании.

Причём в отличие от запрограммированных чат-ботов, ИИ способен дать оценку, даже если собеседник даёт неоднозначные, непрямые ответы.

Исследование можно вести активно, взаимодействуя с персоналом, и пассивно, когда искусственный интеллект может анализировать переписку в корпоративной почте и мессенджерах и выделять наименее вовлечённых и удовлетворённых сотрудников.

Важно подчеркнуть, что применение ONA (Organizational network analysis, организационный сетевой анализ) не нарушает личных границ и этических норм. Система не изучает контент, не складирует где-то в отдельную папку «компромат» на сотрудника. Она «смотрит» сообщения обезличено, фокусируясь на таких параметрах как объём и регулярность задач в тасктреккерах, частота коммуникаций, объем кросс-функциональных связей в течение рабочего времени, анализ систем таймтрекинга и фиксации экрана, записи видеопереговоров и т.д.

Такое исследование поведения персонала, по сути, может стать причиной обнаружения зон потерь и, соответственно, улучшений. Где-то, к примеру, «подсветится» наличие децентрализованной коммуникации и это сигнал для HR скорректировать роли в команде так, чтобы повысилась общая продуктивность.

Уволить, потому что так сказал ИИ – нельзя. Прежде всего потому, что искусственный интеллект решает совсем другие задачи, предоставляя, в первую очередь, прозрачную информацию, прогнозируя варианты развития, и, возможно, предлагая рекомендации.

Однако окончательное решение – это функция человека. Дальше есть два пути: простой и трудоёмкий.

В первом случае можно сказать человеку «спасибо за время, уделённое компании», и попрощаться. Во втором начать организационные изменения, с помощью которых будет прорабатываться причина «угасания» сотрудника, а не следствие.

Искусственный интеллект может указать на того, кто находится в группе риска и, с большой долей вероятности уже проматывает в голове мысли об уходе, но не раскрывает причин, которые подтолкнули человека к решению об увольнении.

В данном случае, эксперты рекомендуют выстраивать более глубокие коммуникации с теми, кто не демонстрирует открыто лояльность к компании, часто игнорирует просьбы пройти опрос, дать обратную связь. Именно эти сотрудники могут пролить свет на причины текучки.

Если эти данные сопоставить с показателями увольнений, возможно, обнаружатся зоны потерь, о которых ни HR-подразделение, ни топ-менеджмент, даже не догадывались.

Вернуть чувства «остывшего» сотрудника никогда не поздно

ИИ не только помогает найти членов команды со стабильно снижающимися вовлечённостью и продуктивностью, он стал незаменимым помощником в вопросах удержания сотрудников, подсказывая, какие «плюшки» мотивируют их оставаться и развиваться в компании.

ИИ помогает сформировать так называемый цифровой профиль сотрудника и спрогнозировать предназначение человека в конкретной организации. Эта задача достигается путём комплексного анализа данных, собранных из различных источников: резюме, должностных инструкций, результатов оценки эффективности и видов деятельности специалиста (проекты, которые он реализовал, где выступал инициатором и лидером, пройденное обучение, тесты, корпоративные мероприятия, в которых принимал участие, брал ли на себя дополнительные функции).

Накладывая друг на друга факты активности, которые проявлял сотрудник, искусственный интеллект формирует рекомендации по дальнейшему карьерному движению и применению его способностей. И это объективная оценка, основанная на конкретных действиях человека.

К примеру, искусственный интеллект поможет выявить поведенческие характеристики, свойственные сотрудникам с высоким потенциалом или лидерскими навыками. По итогам такого исследования проводится коррекционная работа над стратегией по мотивации талантов: развиваются проекты с компаниями-партнёрами, на площадке которых сотрудники с высоким потенциалом могут реализовать свои амбициозные цели, внутреннее предпринимательство в рамках которого инициативным членам команды предоставляются полномочия и корпоративные ресурсы для развития нового бизнес-направления, укрепляется культура поощрения и публичной благодарности и т.д.

ИИ успешно применяется и в обучении персонала. C помощью этих технологий HR может оценивать существующие навыки, выявлять «узкие» места в компетенциях и составлять индивидуальный план развития (ИПР).

Корпоративные образовательные продукты на основе машинного обучения и ИИ помогают сотрудникам постоянно совершенствовать свои навыки и постоянно отслеживать свои цели.

Как ИИ помогает работать над ошибками?

Впрочем, если специалист всё-таки принял решение покинуть команду, ИИ может пролить свет на истинные причины его ухода.

Например, с помощью чат-бота, когда проводится опрос при уходе и оперативно выдаётся аналитика по тексту ответов (положительная/отрицательная тональность, желание вернуться, причина ухода и т.д.).

HR в этом случае получает ответы на самый важный вопрос – почему прервался путь сотрудника в компании. А понимая истинные причины расставания с ним, компания может трансформировать стратегию управления персонала.

Например, при наборе новых сотрудников ИИ позволяет не только сократить время закрытия вакансии, но и качественно улучшить наём. Согласно отчёту Dice по автоматизации подбора персонала, многие кадровики тратят до 30 часов в неделю на поиск и анализ резюме. А чтобы закрыть одну позицию около 23 часов уходит на фильтрацию резюме и составления короткого списка кандидатов, которые впоследствии будут приглашены на встречу.

Искусственный интеллект с этим же объёмом работы справится гораздо быстрее. Благодаря ему скорость обработки резюме увеличивается на 94%.

Использование искусственного интеллекта позволяет подбирать кандидатов с максимально подходящим опытом. Выборка осуществляется непредвзято и объективно.

Эксперт по талантам Джош Берсин говорит, что рекрутер принимает решение о соответствии кандидата в первые 60 секунд после начала собеседования с ним, основываясь преимущественно на интуитивном, эмоциональном уровне.

HR «считывает» информацию с внешнего образа соискателя, невербальных проявлений, речи и мыслей, которые собеседник транслирует в процессе интервью. Конечно, не каждый рекрутер сможет отличить правду от образа, который кандидат формирует, желая успешно пройти собеседование.

По данным исследования Deloitte, несмотря на использование различных тестов и анкет, процент ошибок в подборе персонала составляет 40%.

Выходит, что почти половина инвестиций в привлечение, адаптацию, развитие и мотивацию сотрудников оказывается неоправданной. Но эти потери можно избежать, если делегировать отбор кандидатов нейросетям.

В частности, Джош Берсин рассказывает, что компания, внедрившая ИИ в процесс подбора персонала в отделы маркетинга и продаж, смогла улучшить показатели успешного закрытия вакансий более чем на 30%. Таких результатов удалось достичь в том числе благодаря устранению предвзятости на этапе оценки резюме.

Технологии улучшают также качество адаптации персонала. Например, многие российские компании используют чат-боты на базе ИИ, чтобы ускорить и облегчить вхождение новичков в компанию.

Такие решения успешно используют в НИПИГАЗе, Сбербанке и т.д. Искусственный интеллект помогает управлять культурой вовлечённости, формировать командную среду, предупреждать стресс и выгорание.

ИИ, кругом ИИ

Активное внедрение инструментов искусственного интеллекта в ближайшие 5 лет будет усиливаться. И чем раньше компании встанут на путь использования в бизнес-процессах инноваций, тем стабильнее будут чувствовать себя на конкурентном рынке в будущем, так как, благодаря технологиям смогут накопить данные для глубокой экспертизы в области изучения и понимания внутреннего потенциала членов команды, что, в свою очередь, даст возможность принимать грамотные управленческие решения и создать комфортную среду для продуктивности персонала.