Максим Корниенко - коммерческий директор HR-платформы для автоматизации рекрутмента «Юнион» рассказывает где сегодня находится предел возможностей использования ИИ в процессе найма.
Четыре пользы от ИИ
Последние несколько лет активно говорят о применении искусственного интеллекта в подборе персонала, но лишь недавно в сфере HR оно вошло в практику. Технология используется фрагментарно и вряд ли полностью сможет заменить рекрутера на горизонте двух-пяти лет, зато делает его труд эффективнее.
Выделим четыре направления, где ИИ используется уже сегодня:
1. Помощь в прохождении первого этапа отбора. Чат-бот с искусственным интеллектом под капотом может провести базовое интервью, чтобы помочь заполнить профайл кандидата на массовые позиции: опросить, есть ли судимость, медицинская книжка, где проживает потенциальный сотрудник и так далее. Та же механика работает для поиска и отбора стажеров.
На базе ответов система собирает отчет по кандидату и определяет соответствие формальным требованиям вакансии. Например, в «Юнион» в пилотном формате интегрировали ИИ-помощник Polina AI. Он может за час провести собеседования и оценить 300 кандидатов, а также составит шорт-лист наиболее подходящих.
Это экономит много времени рекрутеру и упрощает его работу. Также ИИ помогает избегать ошибок из-за человеческой усталости и потери концентрации, особенно при большом объеме однотипных задач.
2. Составление уникальных описаний вакансий. Искусственный интеллект способен создавать чёткие, привлекательные и SEO-оптимизированные описания, которые также адаптированы под целевую аудиторию. Это снижает нагрузку на рекрутеров и повышает отклик соискателей.
Генеративные нейросети могут учитывать особенности вакансии, стиль компании, требования и пожелания к кандидатам, что делает описание более персонифицированным. Кроме того, ИИ умеет быстро адаптировать тексты под разные платформы — будь то job-сайты, каналы в Telegram или внутренние порталы.
Но проверять сгенерированные тексты вакансий за нейросетями всё равно обязательно — ИИ может галлюцинировать, заполняя пробелы наиболее вероятными словосочетаниями и предложениями по смыслу. Но не всегда их содержание соответствует действительности.
3. Оценка соответствия и прогноз успешности. ИИ помогает соотносить опыт кандидатов с требованиями вакансий и оценивает вероятность прохождения испытательного срока. Это особенно ценно при «рынке работодателя», когда вакансий намного меньше, чем кандидатов — в большом потоке резюме ИИ выделяет потенциально успешных сотрудников, а дальше рекрутер продолжает работать с ними.
Также искусственный интеллект на основе больших данных текущих и бывших сотрудников может оценить, насколько велика вероятность, что человек с определенным профайлом доработает испытательный срок до конца.
4. Программы онбординга. ИИ может автоматически формировать персонализированные онбординг-программы: подбор обучающих материалов, напоминания, интерактивные инструкции, вводные видео и чек-листы.
Кроме того, ИИ помогает создавать HR-контент: внутренние рассылки, FAQ для новых сотрудников, обучающие тесты и даже индивидуальные рекомендации по развитию на основе профиля и карьерных целей. Это ускоряет вовлечение новых сотрудников, снижает нагрузку на HR и делает процесс более системным.
ИИ может быть полезен как в крупных компаниях — про массовый наем сотрудников на должности синих воротничков мы говорили выше, — так и в небольших организациях. Например, в малом бизнесе человека обычно собеседует сам собственник, а штатного рекрутера в компании нет. ИИ может частично его заменить — это просто дешевле.
Недостатки ИИ для HR-направления
Несмотря на перспективность, ИИ пока не способен заменить человека в принятии ключевых решений. Сегодня ни одна система не дает финальный вердикт — подходит кандидат или нет. Это большой этический вопрос, поэтому решение остается за людьми: руководителями, HR-менеджерами, нанимающими менеджерами. Так что дальше первого этапа воронки ИИ обычно не применяется.
Человеку нужен человек. Это касается как кандидата, так и рекрутера. Последний всё ещё эффективнее справляется с подбором высококвалифицированных специалистов, топ-менеджеров и других редких кадров. Здесь важны личные качества, мотивация и интуитивное «чтение» кандидата — то, что пока невозможно алгоритмизировать. А с учетом текущей нехватки кадров во многих отраслях разницу в эффективности между человеком и системой игнорировать нельзя.
В этих случаях автоматизация скорее мешает: живое общение является частью привлекательности вакансии и компании. Для потенциального кандидата, который планирует какую-то часть своей жизни связать с организацией, может быть неприятно, что HR-отдел не выделил ресурсы для работы с ним вживую.
Также присутствуют недоверие и опасения, что система несправедливо вынесла решение и не увидела понятные живому человеку вещи. Существуют и объективные причины для таких опасений: системы опираются на исторические данные, где могли быть гендерные или возрастные особенности подбора сотрудников на определенные вакансии. Они не всегда репрезентативно отражают реальность. Следить, чтобы такого не случалось, должен человек.
Рекомендации компаниям
Компаниям, которые планируют внедрять в HR-практику ИИ, можно дать несколько советов:
Определить, зачем нужен ИИ. Не стоит внедрять технологию только ради моды. Возможно, использование нейросетей может быть полезно в других направлениях компании — лучше инвестировать ресурсы в них.
Проанализировать процессы. Необходимо четко видеть весь процесс подбора в своей компании и понимать, на каких этапах ИИ может быть полезен.
Быть готовыми к обучению ИИ и заложить ресурсы для адаптации. Компании понадобятся специалисты и ресурсы для доработки системы, чтобы она соответствовала потребностям бизнеса.
Выбрать подходящие решения. Уже сегодня на рынке есть готовые ИИ-продукты, встроенные в экосистемы: от таких глобальных платформ, как hh.ru с встроенными ИИ-элементами автоподбора, до решений, подобных ИИ-помощнику Polina AI, которые интегрируются в CRM-систему и помогают рекрутеру с составлением описаний и оценкой соответствия кандидатов.
Адаптируйте команду к работе с ИИ. Внедрение нейросетей требует дополнительной квалификации сотрудников, которые теперь должны научиться работать с новыми инструментами и сосредоточиться на более стратегических задачах. Проводите ознакомительные встречи, практические митапы, организуйте общую базу знаний для быстрого и эффективного обучения коллег.
Оценивать эффективность внедрения. Перед запуском стоит определить метрики: на каких этапах и по каким показателям ИИ должен показать пользу. Это может быть скорость отклика кандидатов, снижение времени закрытия вакансии, количество отсевов на ранних этапах или снижение нагрузки на рекрутеров.
Совсем скептически относиться к ИИ в работе HR-департамента не стоит. Это важный вспомогательный инструмент, который уже сегодня спасает рекрутеров от рутины и типовых задач, постепенно глубже проникая по всей воронке найма. Вместе с тем технологии совершенствуются, а с улучшением продуктов растет доверие к ИИ как со стороны компаний, так и среди соискателей.
Максим Корниенко - коммерческий директор HR-платформы для автоматизации рекрутмента «Юнион»
Внедрение искусственного интеллекта — это не просто автоматизация, а качественный скачок в подборе персонала. ИИ мгновенно обрабатывает сотни кандидатов, отбирает лучших и экономит время, исключая рутинные задачи. Как показывает опыт «Юнион», с Polina AI можно за час провести 300 собеседований и получить готовый шорт-лист подходящих специалистов.