Искусственный интеллект в HR: что#nbsp;это и#nbsp;как#nbsp;использовать
Искусственный интеллект, или сокращенно ИИ, — одна из самых горячих тем в HR (и особенно в обучении). Он уже значительно влияет на нашу работу и, более того, — становится одним из участников HR-процессов.
Алексей Корольков, генеральный директор Websoft, считает, что на наших глазах происходит революция и нам предстоит адаптироваться к новой технической реальности. А для этого — нужно уметь пользоваться возможностями, но знать и об ограничениях ИИ в HR.
Не только ChatGPT
Прорыв в нашем восприятии искусственного интеллекта произошел, когда мы стали широко использовать большие языковые модели (Large Language Model, или LLM), такие как ChatGPT: они могут разговаривать с нами, почти как люди. Однако возможности AI гораздо шире, и все они уже используются в HR.
Какие технологии востребованы и очень активно развиваются?
Машинное обучение (Machine Learning, или ML). Система обучается на основе данных. К примеру, мы можем загрузить в нейросеть определенные характеристики людей и информацию о том, сколько они проработали в компании, а на выходе получить вероятность увольнения по новым кандидатам.
Технологии распознавания объектов, лиц, эмоций (Computer Vision, или CV).
Технологии распознавания речи (Speech Recognition, или SR).
Языковые модели (Natural Language Processing, или NLP). Они способны извлекать и классифицировать информацию, отвечать на вопросы и генерировать тексты.
Разные виды генеративного ИИ для создания изображений, видео, музыки и так далее (Generative AI, или GenAI).
Как применять ИИ в HR?
На основании проектов клиентов компании Websoft, а также опираясь на наблюдения за опытом разных российских и западных компаний, можно выделить самые популярные сейчас области применения ИИ в HR:
Генерация учебного контента. Скоро не останется авторского средства, в которое нельзя будет, например, вставить текст, нажать кнопку «Сократить» и получить сжатую версию.
Рекомендательные сервисы. Это одна из самых распространенных историй, но подходит она в основном пока средним и крупным компаниям, потому что для корректной работы инструмента требуется большое количество детализированных данных.
Расшифровка речи и генерация содержательного контента. Этим уже занимаются самые разные вендоры.
Какие еще возможности используют компании?
Ранжирование и тегирование кандидатов на основе анализа контента, содержимого резюме
Анализ кандидатов на соответствие по итогам видеоинтервью
Прокторинг — определение аномалий поведения при прохождении тестов (подглядывает ли человек куда-то, слышны ли странные звуки и так далее)
Боты для ответов на вопросы по базам знаний на основе больших языковых моделей, дообученных на корпоративном контексте
Боты поддержки сотрудников/новичков/кандидатов на основе более простых технологий
Анализ конфликтов и выгорания
Мониторинг техники безопасности
Пример сценария Вариантов использования использовании ИИ в HR огромное количество. Приведем хороший и вполне возможный сценарий, в котором HR-процессы на 80% поддерживаются ИИ. Искусственный интеллект:
Формирует индивидуальный план адаптации на основе вводных тестов и резюме новичка
Отвечает на вопросы и поддерживает новичка в процессе адаптации
Готовит для сотрудника рекомендации по развитию
Выявляет потенциальное выгорание сотрудника и информирует об этом руководителя
Отвечает на вопросы сотрудника в области HR и внутренних политик
Предсказывает увольнение сотрудника и рекомендует руководителю варианты карьерного развития для его удержания
Как будут развиваться HR-системы?
Раньше основным участником автоматизированных процессов был HR-специалист, и все системы делались в основном для него.
Сейчас мы строим системы, где основные стейкхолдеры — это не только непосредственно эйчары, но также и сотрудники, и руководители: всё стремится к Zero HR.
Следующий этап развития HR-систем — сотрудник останется, безусловно, главным, но вторым по значимости окажется AI: он будет участвовать в существенной доле HR-процессов от подбора до обучения и развития.
Вопрос будущего для HR: Как интегрировать многочисленные AI-модели в единый бизнес-процесс?
В долгосрочной перспективе нас ждет революция в электронном обучении:
Замена систем корпоративного обучения на «персональных ассистентов»
Обучение в контексте работы
Планирование развития на основе мониторинга ошибок и состояния сотрудников
Давайте представим, что у нового сотрудника в компании появляется автоматизированный личный помощник: отличный «наставник», который предвидит ошибки, всегда рядом, проактивен, отвечает на любые вопросы. Ценность этого очевидна. Такой инструмент может появиться уже в течение ближайших 3−5 лет, и тогда доля SCORM-курсов и LMS-систем в elearning значительно уменьшится.
Опасность?
Нейросеть не умеет того, чего не умеет человек, который с ней работает. Не имея контекста, ИИ будет «глючить». Поэтому, знакомясь с ИИ и пробуя внедрить новые технологии в свои HR-процессы, необходимо помнить об их ограничениях.
Какие могут возникнуть сложности?
Предвзятость. Эффективность инструмента зависит от того, в чьи руки он попадет. Известны случаи, когда ИИ обучили на основе рекомендаций рекрутеров, нейросеть переняла ценности этих рекрутеров и их предрассудки и оказалась предвзятой по отношению к кандидатам.
Непрозрачность решений. Нейросеть не может ответить, почему сработала именно так, на основании чего приняла решение по тому или иному кандидату.
«Галлюцинации». Да, нейросети «галлюцинируют». Невозможно использовать полученные ответы без контроля человеком.
Искусственный интеллект — это набор ценных инструментов и технологий. Пробуйте, используйте их, но не забывайте об этих ограничениях.
С чего начать?
В завершение несколько наших рекомендаций о том, как начать использовать ИИ:
Сформируйте приоритеты по применению ИИ в HR-процессах: инструментов много, нужно понять, что для вас важнее — прогноз увольнений, генерация должностных инструкций, бот для адаптации или рекомендательный сервис?
Интегрируйте ИИ в стратегию HR-автоматизации.
Спрашивайте своих вендоров про их опыт с ИИ.
Следите постоянно за рынком и кейсами.
Двигайтесь небольшими шагами в соответствии со своей стратегией.
Учитесь создавать ИИ-решения и интегрировать их в процессы: выбирайте ИИ в зависимости от задачи, ничего не бойтесь и учитесь новым технологиям.