Ловкий фокусник: почему нельзя заменить эйчара искусственным интеллектом

Модели машинного обучения основаны на статистических прогнозах. Например, ChatGPT — это чат-бот на базе искусственного интеллекта, который может предсказать следующее слово в предложении или скомпилировать текст из уже существующих данных. Но говорить о том, что он создает что-либо с нуля, было бы неправильно. ИИ — это не интеллект, а предсказание. Сравнивать его с человеческим интеллектом — значит делать ошибку. Единственное важное сходство заключается в том, что эти алгоритмы имеют способность к самообучению — они развиваются и совершенствуются по мере роста объема исходных данных.

HR — одна из областей, в которых наука о данных сейчас активно используется, потому что здесь много повторяющихся и стандартизированных действий: опубликовать вакансии, проанализировать резюме, отправить кандидату письмо. К примеру, раньше рекрутер тратил время на изучение того, содержит ли резюме правильные ключевые слова. Теперь технология автоматического анализа резюме может сделать это быстрее него.

ИИ усиливает HR-специалистов: сочетание искусственного и человеческого интеллекта дает более высокие результаты. Однако мы все еще далеки от идеального хантинга: большинство компаний отмечают, что не могут найти нужных кандидатов, а большинство кандидатов отмечают, что сложно найти подходящую работу.

Рассмотрим, какие недостатки есть у ИИ.

Часто ИИ получает данные из нерепрезентативных источников. К примеру, ChatGPT в основном берет информацию из регионов Европы и Северной Америки. Назвать эту выборку широкой нельзя, так как она не охватывает многие регионы. Почти 40% населения планеты, по статистике ООН, не имеет постоянного доступа к интернету. Как итог, они не могут создавать информацию, которую бы ИИ впоследствии использовал в качестве источников.

Кроме того, встает вопрос об авторском праве. Если мы совмещаем навыки сотрудника и технологии ИИ для написания статей, нельзя быть на 100% уверенным, что получится уникальный материал. Ведь данные берутся из каких-то источников, которые иногда сложно проследить.

Сложно оставаться в стороне, когда каждый день встречаются удачные кейсы использования ИИ. Но одно дело, когда надо написать текст вакансии, подобрать подходящую картинку, смонтировать видео или придумать забавное поздравление коллегам, — для решения всех этих задач можно использовать программу в интернете. Другое дело, когда нужно интегрировать ИИ в контур компании, где уже есть цифровая платформа для коммуникации, управления стратегией и задачами, автоматизации кадровых процессов и совместной работы. И важно, чтобы все процессы происходили в ней.

Многие стартапы, работающие в области ИИ, имеют лишь частичное представление о функциях HR и внутрикорпоративных коммуникациях. Они предлагают решения в конкретной области (HR), которые не всегда можно быстро интегрировать в экосистему компании.

Внедрение ИИ-решений может занимать до трех лет в зависимости от сложности и стоить компании миллионы рублей. К примеру, ИИ-бота можно интегрировать с облачной системой, но цена будет начинаться примерно от 2 млн руб.

При этом ИИ может быть дорогим не только в разработке, но еще и в использовании. Да, ChatGPT можно начать пользоваться практически бесплатно, но здесь свои подводные камни:

• он работает в России только через VPN;
• у него есть проблема с конфиденциальностью данных (так, в марте произошла утечка данных пользователей).

Есть компании, которые продают программное обеспечение, обещающее предсказать, собирается ли работник уйти с должности. Однако, для того чтобы сделать подобное предсказание, можно использовать и традиционные инструменты, например опросы вовлеченности.

HR-специалисты имеют мягкие навыки, которые позволяют им верно оценивать атмосферу в коллективе. Однако даже профессионалам сложно распознавать настроение и намерения дистанционных сотрудников. Поэтому многие из них с помощью ИИ ищут подтверждение верности решений, которые и так планировали принять. Правда, здесь стоит проявлять осторожность. Допустим, сотрудник даже и не думает об уходе, а ИИ приметил его как потенциально увольняющегося. Это может побудить руководителя изменить свое отношение к нему.

В 2018 году онлайн-гигант Amazon отказался от практики найма с помощью ИИ, когда заметил его предвзятость. ИИ приглашал на собеседование в основном мужчин. При этом он отсеивал резюме женщин, даже если они были идеальными кандидатами. Выяснилось, что в подборке, на которой ИИ обучался, большинство резюме принадлежало мужчинам. И это было логично, потому что мужчин в технологическом секторе больше, чем женщин. Естественно, ИИ сделал вывод, что мужчины были предпочтительными кандидатами. Конечно, проблема была не в самом ИИ, а во входных данных, которые использовала компания. Тем не менее, надзор человека помог бы избежать такой ситуации.

Еще один момент, который может беспокоить сотрудников, — то, что ИИ становится своего рода боссом. Так случилось в американской страховой компании MetLife. Она внедрила приложение Cagito на основе ИИ. Когда сотрудник разговаривает с клиентом по телефону, он должен запускать приложение. Тогда приложение будет посылать сигналы во время разговора — например, мигать иконкой спидометра, если считает, что сотрудник говорит слишком быстро, показывать чашку кофе, если голос сотрудника покажется ему сонным, и значок сердца, если сотрудник будет проявлять недостаточно эмпатии. Такой инструмент по сути выполняет роль «большого брата», который постоянно следит за сотрудниками. Результатом тотального контроля становится выгорание.

Гарвардская школа бизнеса в 2021 году провела исследование и обнаружила: 88% HR-менеджеров столкнулись с тем, что ИИ-инструменты отклоняют квалифицированных кандидатов. Дело было в слишком большой избирательности ИИ. Во-первых, в описаниях вакансий содержалось много требований. ИИ проверял резюме кандидатов на соответствие всем им. В результате он отклонял квалифицированных соискателей, у которых не хватало всего одного-двух навыков. Во-вторых, ИИ отсеивал кандидатов, в резюме которых были пробелы продолжительностью более полугода. Пробелы могли быть связаны с творческим отпуском, декретом, обучением. Однако ИИ это не учитывал.

Сегодня многие компании пользуются программами, которые отфильтровывают резюме еще до того, как рекрутер их просмотрит, — из-за несоответствия требованиям к высшему образованию, опыту и т.д. Если резюме разбирает человек, то он может пригласить на собеседование кандидата, который не удовлетворяет некоторым из требований — наименее значимым. Ведь один-два навыка бывает легко получить. Конечно, ИИ можно настроить более гибко, чтобы он не требовал стопроцентного совпадения. Однако и в этом случае нельзя быть полностью уверенным, что он случайно не пропустит важного кандидата.

ИИ может воспроизводить определенные функции человеческого общения, но он все же не способен проявлять эмпатию и устанавливать связь — и то и другое очень важно, к примеру, когда HR выполняет функции коуча.

Искусственный интеллект плох в задачах, требующих «человечности», таких как:

• «продажа» вакансии: ИИ не всегда может выявить потребности кандидата, чтобы рассказать о компании, упирая на них;
• установление эмоциональной связи: ИИ поможет новому сотруднику адаптироваться в компании, но он возьмет на себя техническую часть — расскажет о структуре отделов и о том, кому и какой вопрос задать. Однако лишь HR сможет донести до сотрудника ДНК организации и помочь установить с ней эмоциональную связь;
• разработка стратегии: ИИ может собрать информацию и помочь провести анализ, но он не способен разработать стратегию найма кандидатов, которая будет положительно влиять на бизнес-результаты. Это под силу лишь HR-бизнес-партнеру.

Отчет Всемирного экономического форума показывает: ИИ заменит около 85 млн рабочих мест в 2025 году. Однако благодаря ему в том же году будет создано около 97 млн рабочих мест. К примеру, в России спрос на специалистов по ChatGPT вырос в 13 раз — с 312 в августе 2022 года до 506 в феврале. Специалистам на такой должности предлагают в среднем оклад 50 тыс. руб.

Способность переучиваться будет иметь важное значение для людей, столкнувшихся с увольнением из-за автоматизации. Но организациям нужно быть осторожнее, чтобы не упускать из виду дополнительную ценность, которую несут сотрудники. К примеру, технологии позволяют внедрить в компании автоинтервью, то есть предлагать кандидату вместо общения с HR ответить на вопросы в формате записи видео. Далее видео проанализирует ИИ. Однако кандидаты могут расценить такой подход как неуважение. В итоге компания получит отказы от людей, которые потенциально могли бы стать сотрудниками.

Если говорить об HR-карьере, то в будущем рекрутеры возьмут на себя многие функции менеджеров по талантам. Компании автоматизируют рутину — например, поиск резюме, рассмотрение портфолио и анкет, отправку сообщений, ведение статистики. HR-специалистам останется самое важное — разобраться в том, чего хотят соискатели и топ-менеджеры компании, и найти баланс между их интересами.