12 декабря 2024 г.
Отозвались на вакансию, оставили телефон, и вот этот миг наступил: вам звонит рекрутер... правда, не факт, что живой. Это не хоррор: сегодня, как показали «евангелисты» ИИ из Стэнфордского университета, около 80% организаций, внедривших искусственный интеллект, используют его для таких работ как поиск кадров и прочих стандартных процессов. Так что на том конце провода вполне может оказаться робот. Хорошо это или плохо?
Хорошо: меньше работы, выше результат
Уже сейчас правильно и квалифицированно написанный «промпт» — описание задачи для ИИ-системы — позволяет настраивать практически 100% точность отбора по желаемым критериям. С соответствующим ускорением процесса и снижением его трудоемкости. Особенно это заметно в сферах подбора высококвалифицированного персонала.
По данным компании Selecty, специализирующейся на рекрутинге и аутсорсинге ИТ-персонала, чтобы найти разработчика middle-уровня в ИТ, рекрутер должен рассмотреть резюме десятков соискателей, оценить их первично и решить, как действовать дальше. На такую рутину уходят часы HR-специалиста. И «отбраковка» по формальным причинам на начальном этапе может доходить до 80%. Если в это уравнение добавляется нейросеть, время выдвижения оффера сокращается на 50%, причем экономится до 30% бюджета на подбор — таков опыт использования ИИ-системы рекрутинга Humart, «заточенной» на специфику ИТ.
К похожим выводам пришли в Университете Карнеги — Меллона (США): большинство электронных резюме — 75% — сразу попадают в генеративный искусственный интеллект, используемый для написания вакансий, поиска и сортировки соискателей. И делается это за несколько дней или даже часов по сравнению с неделями, которые требовались еще недавно.
Сомнительно: есть этические проблемы
Недавно в одной из крупнейших соцсетей огромную популярность набрал тред о голосовом общении с ИИ-ассистентом, который до мелочей имитировал человека, включая покашливание и акцент. Девушка-топикстартер была неприятно удивлена и посчитала это неэтичным.
Но обязан ли работодатель предупреждать, что общение идет с роботом? А если соискатель в принципе не хочет общаться с «бездушной железкой»? Пока на эти вопросы ответов не хватает.
Например, как выяснили при опросе в крупном международном рекрутинговом агентстве Hydrogen Group (кстати, он был проделан с помощью чат-бота), более 80% респондентов не понравилось бы общаться при первичном собеседовании с ИИ.
Причина — пока люди искусственному интеллекту доверять полностью не готовы: например, в США, по данным Pew, 52% американцев испытывают больше беспокойства, чем восторга по поводу искусственного интеллекта по сравнению с 38% в 2022 году. Даже в России, которая является одним из лидеров в осведомленности граждан об ИИ, согласно недавнему исследованию «Ромир» (рис. 1), 14% его опасаются, а 48% считают, что нейросети нуждаются в комплексном регулировании государством.
Риск есть, но выгод больше
Проблемы с ИИ-системами, которые проявляют то сексизм (скандал в компании «Амазон» в 2018 г.), то расизм (Midjourney и Gemini в 2023 г.), заставляют задуматься о дальнейших путях развития и необходимых ограничениях. Они лежат в сфере качества машинного обучения и разумном подходе к участию «настоящих» людей на разных этапах отбора.
Действительно, искусственный интеллект генерирует только ту информацию, на которой он обучен, поэтому входные данные напрямую влияют на принятие решений в алгоритмах. Например, разница в оплате труда мужчин и женщин может достигать в ИТ 30%, причем женщины составляют менее 25% специалистов по ИИ (данные США).
Поскольку эта информация подчеркивает гендерные предубеждения в индустрии, есть риск, что алгоритмы будут воспроизводить их при принятии решений. Следовательно, с учетом, что круг негативных шаблонов намного шире вопросов женского неравенства, отдавать всю власть машинам по меньшей мере преждевременно. И очевидно, что ключом к любому ответственному решению в кадровых вопросах должен быть человек.
«AI и ML могут помочь в подборе кандидатов на вакансии по заданным параметрам, — считает Олег Мохов, руководитель блока „Привлечение и развитие“ компании „Яндекс“. — Так же, как они помогли автоматизировать огромный пласт рутины в медицинских технологиях, где AI-системы подсказывают врачам диагноз. Но человеческое общение всё еще лучше, а чтобы обучить модели различать важные эмоциональные нюансы, требуется очень много времени».
Источник: Михаил Круподеров, бизнес-аналитик ГК Selecty
