Майбутнє It роботи: Як ШІ оцінює Senior та Junior талантів і чому людське судження залишається ключовим
Вступ: 5 років спостережень за ринком найму
Пройшло вже 5 років, як один з моїх клієнтів звернувся до мене для створення проекту платформи для фрілансерів. З тих пір мені почало цікавити процеси найму: як наймають, чого наймають і чому наймають. Які метрики є, які КПІ враховуються, і взагалі як кадрова політика впливає на роботу компаній.
При написанні своєї магістерської роботи, я запропонував автоматизацію процесів, але тоді вже було зрозуміло, що не за горами той день, коли щось таке як штучний інтелект розпочне змінювати процеси у наймі, і глибоко проникне в середину багатьох компаній. Сьогодні it вакансії стають головним полем для таких технологічних змін.
Цифровізація та «океан даних»
Чим далі, тим більше ми проводимо час в інтернеті, гортаємо стрічку в телеграмі, і більше і більше часу занурюємося у світ онлайн, в тому числі під час роботи, тоді як більшість компаній в США вже інвестують мільярди у діджиталізацію процесів і цифрових систем, які призначені для збору та аналізу даних, що зберігаються з усього що ми скролимо, читаємо і лайкаєм. Технологія на кшталт ШІ, здатна перетворити цей бездонний океан даних на впорядковані інсайти. І цей процес відбувається вже зараз, адже він був неминучим.
Співпрацюючи з компаніями в США, я частково бачив ці всі великі інструменти, завдяки яким відбувається аналіз кандидатів, побудовані на базі глибоких наукових досліджень вони ставали чимось, що важко впровадити в компанію, важко навчитися працювати і важко потім його масштабувати, і в додаток до цього це все коштувало завжди дорого. ШІ натомість робить найм більш керованим та більш прозорим і неупередженим. Він створює нові цифрові очі, які здатні вишукувати ті самі невловимі ознаки таланту в резюме - чи то senior фахівець, чи junior розробник - і під час співбесіди, від віртуальних інтерв'ю до пасивного збору даних та гейміфікованих оцінювань і об'єктивних нотаток, щоб потім перетворити це все в прогностичні індикатори передбачуваної ефективності вже зараз.
Реальність за ширмою ШІ-рішень
В цілому все, що відбувається зараз з ШІ, мені подобається, і те яку динаміку та роль на ринку найму ШІ починає набирати вже зараз. З іншого боку ми маємо бути реалістами.
За всіма статтями і кейсами, які люди часто публікують в лінкед іні та на інших ресурсах, стоїть реальність, і стоїть вона за ширмою сцени, на яких компанії продають свої ШІ рішення. І якщо прибрати цю ширму, то ми побачимо, що ринки талантів залишаються такими ж неефективними, як і раніше: роботодавці насилу знаходять правильну людину на вакантну роль (наприклад, коли потрібен сильний business analyst), а працівники залишаються розчарованими своїми роботами й кар’єрами. Поряд з автоматизацією, яка часто стає ще більш не гуманною, як для шукачів роботи, так і для менеджерів з найму.
Екосистема взаємного обману
Тепер поговоримо про іншу сторону. Кандидати хочуть отримати роботу і чим швидше, тим краще. Часто люди, які наймають і вже працюють, цього не розуміють, бо у них вже є робота та гроші. А кандидат в цей момент думає як швидше йому закрити орендну плату та оплатити свої рахунки, тому схема розіслати одне і те саме резюме всім і відразу нікуди не зникає, аж поки не з’явилися інструменти, які дозволяють підібрати своє резюме таргетовано під вакансію.
Тож що ми отримуємо. Наймаюча сторона, яка через ШІ пише вакансію, і кандидат, який за допомогою ШІ таргетує своє резюме під цю саму вакансію, і ще одне ШІ, яке буде оцінювати це резюме. На додачу до того ідеально сформований супровідний лист, і заготовлені відповіді для при-скринінгових інтерв’ю, які можна знайти на будь-якому каналі про найм на ютубі, якими рекрутери діляться з вами як з кандидатами, описуючи те, що вони хочуть почути.
Як результат є екосистема, у якій обидві сторони перевантажені, іноді введені в оману, час від часу вражені й переважно виснажені на тлі зростаючої кризи довіри. Хоча it робота має бути прозорою, сьогодні цей процес нагадує цифровий лабіринт.
Про ілюзію ідеальності та застарілі дані
Природа не любить ідеалу, в природі навіть саме ідеальне є неідеальним, і це те що подобається нам. За цей час ШІ створив нові поведінкові сигнали, які заміняють традиційні інструменти оцінювання. Структуровані інтерв’ю під керуванням ШІ, текстові аналізи, оцінювання коду, розмовні чат-боти та ще купа всього, не кажучи вже про пасивний збір внутрішніх і зовнішніх даних кандидатів, які можуть тепер генерувати величезні обсяги даних у масштабі, що перевищує навіть самі сміливі фантазії традиційних процесів під керівництвом людей. Теоретично, це мало б забезпечити глибше розуміння людського таланту й потенціалу, створивши ринок уже оцінених кандидатів, яких можна автоматично розставити по відкритим вакансіям як у середині організацій, так і між ними.
Але що насправді? Деякі інтерв’ю, що були записані рік або три тому, які зберігаються з дозволів, а іноді без дозволів кандидатів, займають місця на хмарних просторах. Час від часу рекрутери сканують ці відео у надії знайти того самого кандидата на вакансію, наприклад, на позицію qa engineer, з метою отримання коштів за найм витративши найменшу кількість зусиль. А що кандидат? Кандидат вже давно не на тому рівні на якому він був тоді, коли його інтерв’ю записували. І це ми говоримо про вдале інтерв’ю, а давайте чесно, навіть коли ми готуємося, скільки з наших інтерв’ю є невдалими?
Тож від кандидатів здебільшого вимагають ідеалу в усьому, натомість компанії сподіваючись на повну автоматизацію процесу найму, сподіваються на те що ШІ має виявити недоброчесних кандидатів, і здешевити вартість найму та швидкість обробки резюме кандидатів, яких може бути і по 600 на одну вакансію. Також є надія на те, що ШІ в оцінці кандидатів буде більш швидкий і об’єктивний ніж рекрутер. Це є величезною помилкою, чому розберемося в цьому далі.
Криза довіри: «Пластиковий» ринок
Ринок праці що є зараз - це те саме що відбувається в голлівуді зараз: всі актори однакові, у всіх ідеальні зуби, ідеальні усмішки, ідеальна шкіра, все відполіроване ідеальне пластикове. З іншого боку вакансії, які нагадують різдвяні серіали нетфлікс, у яких різдвяні банти на стовпах висять на однаковій висоті у кадрі, сюжет ні про що, і не хочеться навіть продовжувати це дивитися, а те, що вже подивився, хочеться забути.
Ідеальність - блеф, що продають і який успішно продається. Роботодавці знають про це і кандидати теж. Але як наслідок дедалі більше не довіряють один одному, продовжуючи помножувати сигнали недовіри. Якщо гарно покопатися в інтернеті то вже можна знайти аватарів, які пройдуть за тебе ідеально співбесіду, а також здатні навчатися на попередніх співбесідах.
Ефективність проти точності: Міняємо шило на мило
Ші вочевидь забезпечує нам швидку обробку даних, що вочевидь мало би привести до ефективності, дозволяючи рекрутерам обробляти великі масиви кандидатів при низькій собівартості. Але зараз немає переконливих доказів того що ШІ перевершує усталені науково обґрунтовані інструменти оцінювання за точністю і прогностичністю валідною системою. Так само за межами вузького набору масованих низькокваліфікованих і сильно стандартизованих ролей. Нереалістично повністю усунути людину з процесу найма. Для більшості важливих посад, таких як project manager, людське судження залишається ключовим.
Проблема відсутності об’єктивних критеріїв
Головним обмеження штучного інтелекту в процесі найму є відсутність рамок або критеріїв, що є об’єктивними. У процесі створення моделі ми в більшості очікуємо як результат отримати тих кандидатів, які здатні внести максимальну цінність в роботу компанії, і звісно справити враження на рекрутера з перших хвилин інтерв’ю. Але гарантій на таку ідентифікацію ми все ще не маємо.
Ми як люди за своєю натурою в силу обставин нашого ставлення і розвитку маємо життєвий досвід який у більшості слугує підґрунтям для упередженості. Тож Ші як інструмент здатний виявляти навички (backend developer, data analyst) або приховані непрямі сигнали того чим саме володіє кандидат, але це не означає що саме цей кандидат здатен внести цінність у компанію. Потрібно багато даних і часу на їх обробку щоб зрозуміти яку дійсно цінність кандидат може надати компанії, якщо ми збираємося будувати моделі на штучному інтелекту які здатні це виявляти. Безперечно ШІ буде кращим у прогнозуванні видимості цих навичок, але він все ще не гарантує того, що кандидат здатен бути продуктивним на посаді, яку він має намір зайняти.
Етичні питання та досвід Hoorya.eu
Наш проект Hoorya.eu почав допомогати впроваджувати АІ рішення які здатні допомогти з наймом працівників, і за останні декілька місяців ми дійсно здобули гарні результати, проте я завжди скептично відношуся навіть до наших успіхів.
Провівши деякі інтерв’ю з рекрутерами які працювали з нашими рішеннями ми помітили, що ті компанії які не отримували належної підтримки та залишили прийняття рішень стосовно найму виключно на ШІ без нагляду, були ще більш упередженими до кандидатів які рекомендувала їм система. Ми навчали нашу модель на даних що були у нас, та на даних що надавали нам компанії вистежуючи тригери які свідчили про вдалий найм або просування, намагалися відстежувати кандидатів які були на гарному рахунку в компанії, і дивилися на тих хто також не вписується в рамки компанії.
Але по суті роблячи підбір кандидатів за однією шкалою, ми створюємо компанію яка не має інших думок, та не є гнучкою у прийнятті рішень, враховуючи те наскільки швидко навчаються моделі і як вони працюють ми зрозуміли що якщо залишити все як є, то ми просто масштабуємо з великою швидкістю упередження щодо людей які прагнуть отримати роботу. І це стосується буквально всього: від дискримінації, черезмірної фільтрації до приватності та непрозорості. Навіть коли пропонуються remote вакансії, невтручання може призвести до підриву бренда роботодавця. Замість зміцнення бренду компанії через інновації ми отримаємо реальну стратегічну загрозу для самого бренду.
Де ШІ справді допомагає?
Попри багато недоліків, якщо застосовувати ШІ вибірково, і обмежено і керуючи ризиками які він несе. Він може допомогти в дисциплінування людського судження. Обмежене його використання призведе до зменшення упередженості щодо кандидата і допомозі структурування даних, та послідовності що до їх оцінки. В цьому випадку ШІ виступає як структурований філтр до того, як у справу вступають суб’єктивні оцінки рекрутера.
Ші дуже чудово накладає структуру там, де люди схильні до імпровізації:
1. Він усім кандидатам поставить однакові запитання.
2. Усуне стрибання по питанням або їх пропуск.
3. Застосує об’єктивну оцінку на кожного з них.
Така стандартизація є важливою. Інтерв’ю з керуванням ШІ - якщо воно правильно спроектовано - зазвичай є чіткішими, більш релевантними до роботи та більш порівнюванними ніж їх людські аналоги. Перевага ШІ полягає не в кращому інсайті, а у нижчому рівні кількості «води», яку зазвичай рекрутери пишуть у звітах.
Найкращий шлях уперед
Власники бізнесу або люди які приймають рішення у компаніях несуть повну відповідальність за використання і провадження ШІ в свої процеси. Ші не є панацея від всіх негараздів і ним не можна замінити людей. Така технологія дуже сильна, але її цінність повністю залежить від того, як її навчають і застосовують. У найкращих кейсах Ші зменшить кількість непотрібних дій, забезпечуючи послідовність і неупередженість. У найгіршому - прискорить деперсоналізацію, посилить упередження та автоматизує однаково погані процесі.
У більшості випадків, найбільш прогностичний алгоритм найму буде складатися з добре продуманого аналізу роботи, структурованого інтерв’ю, науково обґрунтованого оцінювання і змістовних даних про результативність. Ші не здатний замінити людські завдання, які мають найбільше значення: осмислення мотивації, етичне судження, культурну інтерпретацію, та здатність будувати довіру між кандидатами. Навіть якщо це термінова робота у Києві чи Львові, людяність має бути в основі.
Кінцева мета
Тож в чому полягає кінцева мета? Мета не замінити рекрутера і не перебудувати процес найму який буде виключно будуватися на Штучному інтелекті тим самим зменшуючи вартість найму.
Метою є реінвестиція часу, який заощаджує ШІ, у дослідження та глибші розмови, та тестування, кращі оцінювання та більш відповідальні рішення. Внесення та аналізу даних, відслідковування похибок, та збору даних для покращення експертизи. Саме у такий спосіб ШІ допоможе нам усунути наші суб’єктивні оцінки і упередження під час найму, і допоможе нам зробити процес найму найбільш людяним.
Підпишись на наш Telegram-канал та отримуй свіжі статті та вакансії
Свіжі статті щотижня
