Так, например, в компании "Арнест ЮниРусь" ИИ и автоматизацию используют в подборе, обработке резюме и кадровых операциях. Как рассказала "РГ" заместитель HR-директора компании Яна Вдович, численность сотрудников при этом выросла с 2,8 до 3,5 тысячи человек. Подбор в компании сведен в единую систему, к которой подключены боты для обработки резюме, а также внедряется ИИ, который анализирует кандидатов по стандартам лидерства компании.
ИИ применяется и для оценки сотрудников. Например, партнер компании Zetic Надежда Иоффе рассказала о проекте для крупного банка, где систему протестировали на подразделении розничных продаж численностью около 3,5 тысячи человек. Раньше оценка такого числа сотрудников занимала примерно год, с использованием нового инструмента ее провели за две недели, еще около недели потребовалось на сбор статистики.
Основатель "Адаптивной стратегии" и ассоциации OKRRussia Константин Хохрин отметил, что компании, которые уже перешли от отдельных экспериментов к ИИ-агентам, ускоряются быстрее остальных. "Мне кажется, через год-два этот разрыв станет настолько большим, что компаниям будет сложно его сократить", - уверен Хохрин.
При этом эксперты отмечают, что для ИИ-рекрутинга не важна отрасль применения как таковая. "Важна не сфера, а сама задача. Автоматизация окупается, когда есть большой поток откликов, вакансия повторяется из месяца в месяц, а требования можно внятно сформулировать еще до старта подбора и потом проверить в разговоре. Если хотя бы одного из этих условий нет, инструмент превращается в дорогой способ получить красивую цифру, за которой ничего не стоит", - считает AI-инженер, приглашенный преподаватель Высшей школы экономики, специалист по автоматизации производственных и бизнес-процессов Павел Исаев. Он добавляет, что инструмент усиливает то, что в него заложили. "Заложили размытые критерии или старые решения о найме - получите старые ошибки, только теперь с уверенным видом. Amazon на этом обжегся: их система, обученная на резюме за десять лет, выучила исторический перекос, и проект пришлось закрыть", - добавил эксперт.
Так, экспериментальный ИИ-рекрутер Amazon дискриминировал женщин. Алгоритм обучался на исторических резюме, отражавших гендерное неравенство в IT-сфере, что привело к систематическому отсеву женских резюме.
Есть и свежая проблема: кандидаты сегодня массово пишут резюме нейросетями и готовят ответы на типовые вопросы заранее. Резюме как источник данных, по сути, умерло: оно описывает не человека, а его аватар, промо-версию, добавляет эксперт. По его мнению, без общения с кандидатами все равно сложно давать им оценки.
А там, где нет потока, ИИ-рекрутинг вообще не нужен, уверен Исаев. "Финансового директора или главного инженера выбирают из пяти-десяти человек, автоматизировать тут нечего. ИИ-рекрутинг также недопустим на позициях, где цена ошибки - здоровье и жизнь человека: когда речь идет о подборе, например, врачей, пилотов, машинистов поездов", - добавляет Исаев.
Директор по персоналу компании "Практика" Мария Калистратова полагает, что ИИ-рекрутинг лучше всего работает в сферах общепита, сервиса, продаж. "Потому что там профиль кандидата в целом средний, нет каких-то суперузких или редких навыков. Поэтому алгоритм может очень быстро отсеивать тех, кто совсем не подходит под портрет, и не тратить время рекрутера на заведомо слабые резюме. В этих сферах он дает максимальную эффективность", - подчеркивает она.
А вот в строительстве, к примеру, подбор кандидатов при помощи искусственного интеллекта мало эффективен. "Мы пробовали внедрять ИИ-рекрутинг в строительство. Но когда проанализировали, что было на входе и что получилось на выходе, то заметили интересную вещь: алгоритм отбраковал резюме, которые нам на самом деле могли бы подойти, просто потому, что там не было какого-то конкретного ключевого слова, которое он искал. Из-за этого он не продвинул их дальше", - рассказала Калистратова.
Поэтому в строительстве такой инструмент, по ее мнению, можно использовать либо с очень тщательной и детальной настройкой, либо для массовых позиций, где требования максимально простые и понятные, - например, разнорабочие или кладовщики. В таких случаях формализовать критерии несложно, и алгоритм справится.
Однако ИИ категорически не подходит для подбора топ-менеджеров и руководителей высшего звена. "Алгоритмы не способны оценить харизму, эмпатию, устойчивость в кризисных ситуациях или способность вдохновлять команду. Также ИИ неэффективен при подборе на творческие и нестандартные позиции - здесь алгоритмы часто не в состоянии корректно оценить навыки или соответствие резюме. Работодатели уже фиксируют ошибки алгоритмов, из-за которых теряют подходящих кандидатов", - добавляет руководитель информационного отдела независимого профсоюза "Новый Труд" Мария Коледа.
Отдельное направление - платформенная экономика. Вот здесь алгоритм уже не просто помогает рекрутеру закрыть вакансию, а может выполнять часть функций, традиционно связанных с организацией труда: распределять заказы, рассчитывать рейтинг, влиять на размер вознаграждения и доступ исполнителя к заданиям. "Говорить, что алгоритм становится "работодателем", юридически некорректно, однако зависимость человека от автоматизированных решений действительно растет. Обеспечение их прозрачности - ключевой вызов для платформенной занятости. У исполнителей должно быть понимание, как работает система, и возможность обжаловать ее решение", - подытоживает Коледа.