Письмо с подарочным HR-паком уже ждёт вас в почте. Если не нашли его, проверьте категорию «Промоакции» или «Спам».
В условиях кадрового голода и обострившейся конкуренции за таланты сложно представить, что компания может успешно нанимать новых сотрудников без автоматизации подбора. Особенно популярными в последний год стали технологии искусственного интеллекта.
Согласно исследованию «Яндекса» и компании «Яков и Партнёры», в России искусственный интеллект в управление персоналом внедрили уже 16% опрошенных. Активнее всего его используют работодатели из банковской сферы, электроэнергетики и добывающей промышленности. Их догоняют представители ритейла, FMCG, IT и телекоммуникаций. Похожие данные приводят и аналитики HRlink, которые утверждают, что достижениями ИИ для решения HR-задач пользуются уже 24% работодателей. Ещё 71% собираются внедрить новые ИИ-инструменты в 2024 году. А 67% опрошенных уверены, что к 2050 году искусственный интеллект позволит полностью автоматизировать подбор, уточняют в HeadHunter.
В этой статье эксперты «Потока» подробно разобрали, как различные технологии искусственного интеллекта уже сейчас применяются на разных этапах воронки подбора:
- HR-аналитика для предсказания потребности в кадрах
- Генеративные сети для описания и распространения вакансий
- ИИ для поиска и оценки кандидатов
- GPT для персонализированного общения с соискателями
- Чат-боты и аватары для собеседований
Вы узнаете, как искусственный интеллект не только автоматизирует рутинные задачи, но и помогает рекрутерам принимать более взвешенные и точные решения при поиске и найме сотрудников. А чтобы не пропустить и другие полезные материалы, обязательно подпишитесь на нашу рассылку.
1️⃣ Предсказание потребности в кадрах
«Надо срочно нанять ещё 20 курьеров. Неужели нельзя было предупредить об этом заранее?». Рекрутерам часто приходится сталкиваться с задачами из категории «нужно было ещё вчера», и это тот ещё стресс. Помимо слаженной работы с бизнес-заказчиками, избежать таких ситуаций поможет продвинутая HR-аналитика.
Предиктивная HR-аналитика применяется для предсказания будущих событий на основе исторических данных. Для этого используются технологии машинного обучения. Например, основываясь на текущих трендах и историчности в бизнесе и поведении клиентов, компания может использовать предиктивную аналитику, чтобы предсказать, сколько сотрудников, какой специализации, с какими навыками и компетенциями потребуется в будущем. Это позволит заранее спланировать подбор персонала и обеспечить наличие необходимых специалистов в нужное время. Его, кстати, тоже можно рассчитать похожим образом, проанализировав, как быстро может быть закрыта та или иная вакансия. Всё это особенно важно при массовом найме.
Однако использование ИИ в предиктивной аналитике требует большого объема данных и их тщательной подготовки. Что же делать? Ответ прост — как можно быстрее переходить на data-driven подход и внедрять метрики, чтобы копить сведения, например, о колебаниях спроса и темпах масштабирования бизнеса. Чем раньше компания начнет автоматизировать и «оцифровывать» бизнес-процессы, тем больше вероятность построить действительно работающие модели. Со сбором и аналитикой данных на уровне HR-процессов поможет «Поток».
2️⃣ Определение профиля кандидата и описание вакансии
«Каким должен быть идеальный кандидат на эту должность?». Ответить на этот вопрос тоже можно с помощью HR-аналитики, но теперь уже описательной. При наличии достаточного объёма накопленных данных искусственный интеллект проанализирует, какое образование, навыки и опыт работы были у тех кандидатов, которых вы приняли на работу, а какие — у тех, кто не прошёл отбор.
Если же таких данных конкретно о вашей компании недостаточно, можно обратиться к помощи GPT. Это семейство больших языковых моделей, которые используют глубокое обучение для работы с естественным языком. Нейросеть может обработать ваш запрос и выдать результат, опираясь как на собственные знания, так и на тот контекст, который вы обозначите. Возможностей GPT достаточно для того, чтобы определить профиль кандидата, составить текст для объявления о вакансии и решить множество других HR-задач.
«Поток Рекрутмент» первым в России добавил возможность создавать тексты вакансий с помощью искусственного интеллекта прямо внутри системы. Для этого подключили большую языковую модель YandexGPT. Чтобы сгенерировать наиболее точное описание вакансии, ИИ попросит ответить на несколько уточняющих вопросов о требованиях к кандидатам. А дополнительные инструкции позволят придать тексту tone of voice, который подходит вашей компании. Например, креативный и с эмодзи или сухой и официальный.
Магия в том, что вы получаете действительно уникальное описание вакансии, а не безликий копипаст любого другого объявления с hh.ru. Искусственный интеллект помогает наиболее точно сформулировать, какой сотрудник требуется компании. Это значительно упрощает подбор для начинающих рекрутеров и тех бизнес-заказчиков, которые впервые столкнулись с необходимостью опубликовать объявление о вакансии. А более опытным коллегам ИИ поможет сэкономить время на написании и переписывании текстов.
3️⃣ Распространение объявления о вакансии
Когда объявление о поиске нового сотрудника готово и опубликовано на джоббордах, можно приступить к дальнейшему распространению вакансии. Адаптировать текст под рекламный пост, e-mail-рассылку, сообщение в корпоративном мессенджере и любые другие форматы помогут нейросети. В России это YandexGPT и GigaChat от «Сбера», а за границей — ChatGPT и, например, Gemini. Если у вас нет корпоративных фото, а стоковые изображения надоели, можно также сгенерировать иллюстрацию для вакансии. Здесь на помощь придут «Шедеврум», «Кандинский», Midjourney, DALL-E или Stable Diffusion.
Промт для GPT, который поможет написать пост о поиске нового сотрудника:
Представь, что ты опытный SMM-менеджер. Проанализируй текст вакансии. Напиши пост для социальной сети «ВКонтакте» о поиске сотрудников на эту должность. Добавь немного юмора. Используй смайлики и хэштеги. Текст объявления: <...>
4️⃣ Поиск и оценка резюме
При массовом найме рекрутерам приходится обрабатывать десятки, а иногда и сотни резюме. Самое обидное, что зачастую — нерелевантных. Решить эту проблему можно, поручив поиск и скрининг резюме искусственному интеллекту. Для этого используется мэтчинг на основе технологий обработки естественного языка (NLP). ИИ преобразует текст из объявления о вакансии и текст из резюме в числовые векторные представления и сравнивает их между собой. Результаты сравнения становятся основой для скоринга кандидатов.
В «Поток Рекрутменте» прямо внутри системы доступен робот для холодного поиска кандидатов, а также универсальная скоринговая модель оценки резюме. Её точность составляет 92%. Это вероятность того, что искусственный интеллект правильно выберет более подходящего кандидата из двух имеющихся. Наши тесты показывают, что с этой работой ИИ справляется даже с большей точностью, чем человек.
Если подключить модель, то она сравнит текст резюме с описанием вакансии и покажет процент его релевантности рядом с карточкой кандидата в «Поток Рекрутменте». Это позволит рекрутерам сэкономить десятки часов работы, не отвлекаясь на нерелевантных кандидатов. Можно сразу приступать к общению с теми, кто получил высокую оценку.
При оценке резюме с помощью искусственного интеллекта в «Поток Рекрутменте» применяется не просто мэтчинг текстов, а умная онтология навыков. ИИ понимает, что «дружелюбный» и «клиентоориентированный» — это близкие по смыслу характеристики. Такой системе не составит труда определить, что подходящим кандидатом на роль менеджера по продажам может быть, например, рекрутер — специалист, который регулярно занимается поиском подходящих контактов, поддерживает с ними связь, работает с ожиданиями и возражениями и «продаёт» вакансии и компанию как потенциального работодателя. А в системе Skills Cloud от Workday эти данные используются не только внутри модели для скоринга резюме, но и выводятся наружу — как дополнительная характеристика кандидата.
Стоит отметить, что искусственный интеллект может оценивать резюме не только из внешних источников и активных откликов, но и из накопленной базы кандидатов. Это повышает её ценность, значительно упрощает работу с кадровым резервом и позволяет компании сэкономить время и деньги.
На этапе поиска подходящих кандидатов рекрутерам также могут пригодиться сервисы, которые занимаются веб-скрапингом. В отличие от парсеров они могут обрабатывать и неструктурированную информацию. Для сорсинга и обогащения базы данных о соискателях они собирают из открытых источников сведения об образовании и опыте работы, контакты и другую информацию. Например, российский «Подбор» таким образом формирует базу кандидатов на IT-позиции — и даже выявляет конкретные навыки специалистов, сканируя GitHub. ИИ-ассистента в Covey Scout можно научить отбирать подходящих специалистов, несколько раз уточнив требования к выборке. А Human Circles AI значительно упрощает поиск по LinkedIn.
5️⃣ Общение с кандидатами и продвижение по воронке
Искусственный интеллект в рекрутинге активно используется и для выстраивания коммуникаций с соискателями. Особой популярностью в этом направлении пользуются различные HR-боты. Это могут быть привычные всем текстовые чат-боты, голосовые роботы и даже видеоаватары.
Помимо канала взаимодействия, HR-боты различаются и по тому, насколько сильно в них задействованы ИИ-технологии. Некоторые идут по заранее прописанному скрипту и могут выбирать между разными сценариями диалога, опираясь на ответы вроде «Да/Нет». Такой подход, например, используется в «Поток Рекрутменте», и этого достаточно для уточнения интереса к вакансии и базовых требований к кандидату на этапе прескрининга. Получив дополнительную информацию, бот может продвинуть кандидата по воронке на следующий этап отбора: например, выслать тестовое задание, пригласить на собеседование или отметить в системе, что кандидат не подходит. Пока человек-рекрутер делает один звонок, робот успевает обработать 100 соискателей.
Кажется, что ботам доступны только шаблонные сообщения, но искусственный интеллект можно использовать и для персонализированных коммуникаций. Например, задействовав уже упомянутые выше технологии GPT. Можно попросить нейросеть проанализировать профиль кандидата и составить приветственное сообщение с учётом его опыта. Допустим, такое: «Хотим пригласить вас на интервью. Особенно интересно, как вы решали похожие задачи в компании Х в 2018 году». Такие отсылки повышают вероятность того, что диалог продолжится. Не говоря уже об экономии времени.
Например, так создание персонализированных писем реализовано в сервисе Kula AI. Вместо подстановки параметров в шаблон теперь текст полностью сочиняет ИИ:
Помимо написания текстов для e-mail и мессенджеров, ИИ можно использовать и для подготовки к более детальному общению с кандидатом. Попросите нейросеть проанализировать резюме и выявить в нём интересные моменты и «красные флаги». Полученный совет может быть, например, таким: «Обязательно спросите у Алексея, почему после обучения на музыканта он решить работать в IT».
6️⃣ Оценка потенциала кандидатов
Помимо оценки резюме, при подборе персонала применяются и другие способы определить, подходит ли кандидат под требования вакансии. Искусственный интеллект может помочь и в этом случае. Например, возможности GPT можно использовать для формирования листов оценки под конкретные должности. Также нейросеть может не только сгенерировать тестовое задание для кандидата, но и проверить его выполнение. А это может сэкономить время уже не только рекрутерам, но и нанимающим менеджерам.
Промт для GPT, который поможет составить тестовое задание:
Представь, что ты опытный специалист в сфере маркетинга. Составь тестовое задание для кандидата на должность менеджера по интернет-рекламе. Пусть это будет выдуманный кейс из практики онлайн-школы дизайна, который можно решить за 1 час.
Промт для GPT, который поможет проверить тестовое задание:
Представь, что ты опытный специалист в сфере маркетинга. Оцени тестовое задание кандидата на позицию менеджера по интернет-рекламе. Укажи его плюсы и минусы. Сделай вывод о компетентности кандидата.
Тестовое задание: <...>
Ответ кандидата: <...>
Кроме того, для оценки потенциала кандидатов можно задействовать предиктивную HR-аналитику. На основе накопленных данных о том, как закрывались похожие вакансии, а также о топ-перформерах в компании, можно создать модель машинного обучения, которая будет предсказывать, подойдет ли кандидат на эту должность.
7️⃣ Проведение собеседований
Казалось бы, такой важный этап в отборе персонала, как собеседование, надо проводить лично, не полагаясь на помощь машин. Но на самом деле искусственный интеллект может упростить процесс интервью и для рекрутеров, и для нанимающих менеджеров, и для соискателей.
Благодаря голосовым и видеоботам кандидаты могут пройти собеседование в любое удобное для них время, ведь подключение специалистов из компании для этого не требуется. ИИ может расшифровать ответы соискателя и оценить их на соответствие требованиям вакансии. А некоторые продвинутые системы анализируют не только содержательную часть разговора, но и эмоции и поведение соискателя. Например, ИИ-ассистент в HRBLADE следит за мимикой кандидатов, а на платформе myInterview делают акцент на оценке soft skills по модели Big5.
При проведении собеседований вживую искусственный интеллект тоже может быть полезен. Вы сможете на 100% погрузиться в общение с кандидатом, не отвлекаясь на то, чтобы делать попутные заметки. За вас выжимку по итогам интервью составит нейросеть. Например, недавно для этого в сервис видеоконференций SberJazz внедрили GigaChat. Также функция суммаризации доступна в Humanly, Metaview и многих других сервисах видеоинтервью. Потребуется всего минута, чтобы перечитать и, возможно, дополнить заметки от ИИ — и можно делиться фоллоу-апом с нанимающим менеджером и другими членами команды.
И конечно, ещё один способ упростить проведение собеседований — использовать генеративные нейросети для подготовки вопросов для кандидатов.
Промт для GPT, чтобы составить список вопросов для собеседования:
Представь, что ты опытный рекрутер со специализацией в массовом найме. Тебе необходимо провести собеседования и оценить кандидатов на позицию менеджера торгового зала для работы в крупном продуктовом супермаркете. Какие вопросы ты им задашь, чтобы оценить их компетентность?
8️⃣ Выставление оффера
Скоринг резюме прошел успешно, войсботы уточнили базовые требования у десятков кандидатов, нейросети проверили тестовые задания и сделали заметки по итогам интервью, и вот вы определились с финальным кандидатом. А примет ли он оффер? Оценить вероятность можно, используя уже хорошо знакомую нам предиктивную аналитику. А если данных недостаточно, поможет GPT. Попросите нейросеть проанализировать все накопленные артефакты и посоветовать, как составить персонализированный оффер, от которого кандидат не сможет отказаться.
👉 Как внедрить искусственный интеллект в подбор персонала
Приведенные примеры наглядно демонстрируют, как искусственный интеллект может эффективно применяться буквально на каждом этапе в воронке подбора: будь то описание вакансий, оценка резюме или выставление офферов. Технологии ИИ позволяют быстро анализировать большие объемы данных, выстраивать персонализированную коммуникацию с кандидатами и более точно прогнозировать их успех на конкретных позициях.
Если вы тоже хотите, чтобы искусственный интеллект помог вашей компании вывести подбор персонала на новый уровень, сэкономить время и деньги и обойти конкурентов в борьбе за таланты:
🔹 Оставьте заявку на знакомство с «Поток Рекрутментом». В системе есть встроенные возможности для описания вакансий и оценки резюме с помощью искусственного интеллекта.
🔹 Попробуйте активнее использовать возможности генеративных нейросетей. Они помогут быстрее решать как рутинные, так и креативные задачи. Мы уже делились готовыми промтами для рекрутеров и рассказывали подробнее про использование нейросетей для генерации образовательного контента.
🔹 Обязательно подпишитесь на нашу рассылку, чтобы не пропустить новые полезные материалы и вебинары о современных подходах к работе с кандидатами и сотрудниками.
🔥 Кстати! Возможности GPT доступны прямо внутри системы для автоматизации найма «Поток Рекрутмент». Рекрутеры могут в пару кликов генерировать максимально точные описания вакансий, даже не задумываясь о том, как правильно составить запрос к нейросети. Чтобы узнать о возможностях системы еще больше, оставьте заявку на бесплатную консультацию.
Предыдущая статья
Письмо с подарочным HR-паком уже ждёт вас в почте. Если не нашли его, проверьте категорию «Промоакции» или «Спам».
