Эффективность работников будет оценивать искусственный интеллект

Искусственный интеллект в HR

Шумиха и ожидания вокруг искусственного интеллекта (ИИ) сейчас очень высоки. Скоро мы будем разговаривать с нашими компьютерами; дроны будут доставлять наши продукты; наши машины будут ездить сами; и большинство белых воротничков будут заниматься тем, что будут следить за машинами. Что из этого правда, и что из этого действительно будет?

Будучи аналитиком и инженером, который десятилетиями следил за технологиями в отрасли, я бы сказал, что мы находимся в интересной фазе: с одной стороны, шумиха намного опережает реальность; с другой стороны, потенциал роста может быть намного больше, чем мы думаем сейчас. Возможности применения технологий в HR огромны.

Хотя сегодня каждый поставщик HR-решений строит команду по работе с ИИ, и все мы в целом хотим, чтобы наши системы были более интеллектуальными и полезными, я считаю, что этот рынок все еще очень молод. Поэтому я хочу указать в этой статье на некоторые вещи, которые следует учитывать.

Обратите внимание

На прошлой неделе я присутствовал на конференции по автоматизации подбора персонала, и мы слушали Билли Бэйна, генерального директора Oakland A’s, который говорил о Moneyball.

После замечательного обсуждения истории Sabermetrics и того, как данные изменили игру в бейсбол, он сказал нам, что у него теперь шесть инженеров по компьютерному обучению со степенью PhD, а “команду, в которой большинство кандидаты наук трудно победить”. Это то, что происходит в бизнесе.

Роль ИИ в HR и менеджменте

Давайте начнём с того, что ИИ — это не волшебная компьютерная личность; это широкий спектр алгоритмов и средств машинного обучения, которые могут быстро объединить данные, определить шаблоны, а также оптимизировать и предсказать тенденции.

Системы могут понимать речь, идентифицировать фотографии и использовать сопоставление образцов, чтобы распознать сигналы, говорящие о настроении, честности и даже качествах личности.

Эти алгоритмы не используют “интуицию”, как люди, но они быстры, поэтому могут анализировать миллионы битов информации за секунды и быстро определять корреляции с шаблонами.

Статистически системы ИИ могут “предсказывать” и “учиться”, построив кривые возможных результатов, а затем оптимизируя решения, основанные на многих критериях.

Таким образом, вы можете представить себе систему искусственного интеллекта, которая рассматривает демографические данные, историю работы и интервью с кандидатами, а затем “предсказывает”, насколько хорошо они будут выполнять свою работу. (HiredScore, Pymetrics, HireVue, IBM и другие работают над этим.)

Хотя это сложнее, чем кажется, это важное и нужное дело. Когда меня спросили об этом несколько недель назад, я ответил: “Большинство управленческих решений, которые мы принимаем сегодня, делаются исходя из нашего опыта. Если эти системы сделают нас немного умнее, мы сможем значительно улучшить наши действия”.

Да, есть много рисков и препятствий, но потенциал очень велик.

Каких приложений нам следует ожидать?

Позвольте мне перечислить лишь некоторые из областей, в которых мы могли бы увидеть по-настоящему прорывные результаты.

В рекрутинге мы принимаем много решений на основании “я так чувствую”. Одно из исследований показало, что большинство рекрутеров принимают решение о кандидате в течение первых 60 секунд встречи с ним, часто основываясь на взгляде, рукопожатии, одежде или речи.

Действительно ли мы знаем, какие характеристики, опыт, образование и личностные качества гарантируют успех в данной роли? Нет, мы этого не знаем.

Важно

Менеджеры и специалисты по персоналу используют оценки, тесты, симуляции и игры на миллионы долларов, чтобы нанимать людей, но многие говорят, что они все еще ошибаются в 30-40% своих кандидатов.

Алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, могут отбирать резюме, находить хороших внутренних кандидатов, профили высокоэффективных сотрудников и даже декодировать видео-интервью и давать нам информацию о тех, кто, вероятно, преуспеет.

Один из наших клиентов теперь использует оценку от Pymetrics, основанную на ИИ, для отбора кандидатов на роли в маркетинге и продажах, и уровень успеха отбора вырос более чем на 30%, при этом устраняя “предвзятое отношение во время интервью” и “предвзятое отношение к образованию”, присущее этому процессу. Роль ИИ в рекрутинге будет огромной.

Кстати, пока мы все интересуемся в основном навыками работы (навыки работы с программным обеспечением, навыки продаж, математические навыки и т.д.), большинство исследований показывают, что hard-навыки составляют небольшую часть успеха человека.

В нашем последнем исследовании, посвященном высокоэффективному Talent Acquisition, мы обнаружили, что компании, находящиеся на 4 уровне и имеющие наивысшую финансовую отдачу от найма, выделяют почти 40% критериев при найме на эмоциональные и психологические черты, такие как амбиции, умение учиться, увлеченность, чувство цели. Будет ли ИИ определять это тоже? Возможно.

(Поставщиками на этом рынке являются LinkedIn, Pymetrics, Entelo, HiredScore, IBM, Textio, Talview, Unitive, PredictiveHire и другие).

В том, что касается развития и обучения сотрудников, мы пока не знаем в совершенстве, как “обучать” людей.

Глобальная индустрия L&D насчитывает более 200 миллиардов долларов, и большинство специалистов по обучению говорят нам, что по крайней мере половина из них потеряна (неправильно использована или время разработчиков просто тратится). Но мы не знаем, какая именно половина!

Источник: https://hr-portal.ru/article/iskusstvennyy-intellekt-v-hr

Искусственный интеллект меняет сферу управления персоналом

Приложения помогают рекрутерам искать кандидатов не по резюме, а по открытой информации о них в сети интернет

Владимир Смирнов/ТАСС

Технологии искусственного интеллекта, позволяющие онлайн-ритейлерам делать клиентам спецпредложения на основе данных о предыдущих покупках, а водителям – добираться до цели по оптимальному маршруту, вскоре могут преобразить и управление персоналом.

Уже сейчас они помогают кадровикам. Например, рекрутер может составить описание вакансии, а программа соберет и проанализирует множество данных из разных источников и предложит ему кандидатов, обладающих оптимальным набором качеств.

Другая программа может анализировать переписку сотрудников по электронной почте и определять уровень их удовлетворенности работой.

Искусственный интеллект можно использовать и для выявления сотрудников, которые с большой вероятностью покинут компанию.

Совет

Но у технологий есть и слабые стороны. Искусственный интеллект может отдавать предпочтение кандидатам, обладающим тем набором навыков, с которым программа уже знакома.

Чересчур полагаясь на технологию, менеджеры могут отказываться выносить собственные суждения.

А желание собрать о сотрудниках как можно больше данных, необходимых системам искусственного интеллекта, может побудить работодателей нарушить границы приватности.

Программы, помогающие рекрутерам подбирать персонал, либо выбирают из множества резюме самые многообещающие, либо анализируют данные из многих источников и составляют широкий список кандидатов, из которого менеджеры сами выбирают тех, с кем стоит пообщаться.

Программа Resume Matcher, разработанная SAP, обращается к статьям в Wikipedia, чтобы понять описания вакансий, требуемых навыков и т. д.

Кроме того, у нее есть база из нескольких десятков тысяч анонимных резюме, предоставленных клиентами компании, с пометками о том, был ли кандидат отобран на вакансию, приглашен на собеседование, принят на работу.

Программа может находить свежие резюме, которые сочтет наиболее соответствующими заданным работодателем критериям.

Компания Entelo использует другой подход: ее приложение помогает рекрутерам искать кандидатов не по резюме, а по открытой информации о них в сети интернет. В приложении можно указать, что предложенные кандидаты не подошли и почему, и в следующий раз настройки поиска будут точнее.

Технологии, помогающие нанять лучших сотрудников, впоследствии следят, чем они занимаются на рабочем месте. Например, программа компании Veriato с определенной периодичностью делает скриншоты, которые в течение 30 дней хранятся на сервере работодателя. Кроме этого она отправляет на сервер Veriato информацию о датах и времени отправки сообщений.

Обратите внимание

Там их анализирует искусственный интеллект и ищет аномалии, свидетельствующие о низкой производительности сотрудника (часы, проведенные на сайтах, не имеющих отношения к деятельности компании), попытках несанкционированного доступа к закрытой информации (повторяющиеся попытки ввода неправильного пароля) или намерении покинуть компанию (копирование базы контактов).

В помощь рекрутеру

Юрген Мюллер, директор SAP AG по инновациям
«Рекрутеры тратят до 60% времени на чтение резюме. Зачем человеку читать 300 резюме, если машина может выбрать из них 10 наиболее подходящих?»

Отслеживать можно и передвижение сотрудников по офису. Bluvision разработала радиобейджи, которые передают информацию о передвижении сотрудника и посылают предупреждение, если, например, он входит в зону, в которую не имеет допуска. С помощью этой же системы можно узнать, сколько времени работник проводит за своим столом, а сколько – в буфете или комнате отдыха.

Искусственный интеллект может помочь менеджерам понять, довольны ли подчиненные работой. Так, алгоритм Veriato может анализировать текст электронных писем, сообщений чатов и сигнализировать, например, о резкой смене тона с позитивного на негативный.

Некоторые системы помогают предсказать уход ценного сотрудника и вовремя предложить повышение или другие меры поощрения, чтобы удержать его. Такие программы есть у Entelo, IBM, Workday и Microsoft.

Например, приложение Workday использует базу данных о 100 000 сотрудников разных компаний за 25 лет и рассчитывает индивидуальный риск ухода для каждого сотрудника компании-клиента по 60 параметрам.

Однако у людей еще недостаточно опыта применения новых технологий в управлении персоналом, чтобы сделать выводы, что машина принимает более правильные решения, чем человек. Ошибки в расчетах могут загубить чью-то карьеру, опасаются исследователи.

Аналитики Forrester Research Дэвид Джонсон и Джей Пи Гаундер указывают, что возможности компаний по сбору данных о своих сотрудниках превзошли способность менеджеров эти данные должным образом интерпретировать.

Важно

Кенни Мендес, менеджер по персоналу компании – разработчика ПО, консультировавший Entelo, считает, что проблемы управления персоналом слишком сложны для нынешнего поколения программ. Основные ограничения, по его мнению, – это трудность построения корректных заключений на неполных данных.

Например, статистика производительности учитывает только работников конкретной компании, но есть компании, где сотрудники ту же работу делают быстрее. К тому же в разных компаниях одни и те же показатели оцениваются по-разному, говорит Мендес.

Перевела Надежда Беличенко

Источник: https://www.vedomosti.ru/management/articles/2017/03/21/682005-iskusstvennii-intellekt-personalom

Искусственный интеллект увеличит эффективность продающих сайтов

Владивостокская веб-студия “Айгер” совместно со специалистом по нейронным сетям Дмитрием Паренским приступила к разработке искусственного интеллекта. ИИ сможет создавать продающие сайты и в разы увеличивать их эффективность.

В процессе работы нейронная сеть будет не только наблюдать за поведением посетителей на сайте, делать выводы на основании миллионов показателей, но и помогать поставщикам товаров и услуг лучше понимать своих покупателей и точно отвечать на их запросы. 

Особенностью работы веб-студии “Айгер” является создание сайтов на основе ценностных карт, являющихся частью трендовой зарубежной модели Business Model Canvas. Вместе с клиентом специалисты определяют страхи и выгоды потребителя, которые решает продукт, и предлагают наиболее эффективную структуру сайта. 

Общий поток посетителей созданных “Айгером” сайтов – 1,6 млн человек в месяц. Этого уже достаточно, чтобы делать выводы о том, как ведет себя аудитория на разных сайтах, какая информация для нее наиболее значимая и что мотивирует ее на целевое действие. Но данных так много, что обобщить и проанализировать их – задача с точки зрения человеческого ресурса просто не решаемая.

Решить эту задачу поможет искусственный интеллект. По задумке разработчиков, ИИ сможет “мыслить” на языке ценностных карт и анализировать поведение миллионов пользователей исходя из того, какие страхи и желания они проявляют в процессе взаимодействия с сайтами.

“Мы делаем сайты на основе ценностных карт и потому знаем, какие выгоды и страхи посетителя были отражены при его создании. Соответственно, мы можем знать, на каких выгодах и страхах человек останавливался при просмотре сайта, что читал, что выделял для себя и после прочтения каких разделов он решил совершить целевое действие.

Важно

Анализируя всю эту информацию с помощью искусственного интеллекта, мы сможем давать рекомендации по структуре сайта для каждого нового клиента, а затем отслеживать, насколько эффективно работает сайт и как он отвечает на запрос аудитории.

Искусственный интеллект будет сопровождать работу сайта, анализировать его эффективность и при необходимости давать рекомендации по его доработке”, – рассказал руководитель веб-студии “Айгер” Роман Бабеев.

Искусственный интеллект поможет заказчику сайта лучше понять своего клиента, его потребности и опасения, расскажет, что является триггером для совершения целевого действия посетителем сайта, где должны находиться мотивирующие элементы главная кнопка заказа.

Совет

Еще один важный плюс такого подхода — ИИ способен следить за поведением людей в момент их абсолютной искренности. В отличии от опросов и фокус-групп, на сайте человек ведет себя естественно, он не задумывается и не анализирует, он кликает на то, что ему интересно и игнорирует то, что для него не является важным.

“Особенность нейронных сетей заключается в их способности к самообучению. Обновление базы данных происходит раз в сутки. Таким образом, с каждым днем наш искусственный интеллект будет становиться “умнее”. Чем больше данных, тем точнее сеть находит зависимость между поведением аудитории и заданной ценностной картой”, – отметил специалист в области искусственного интеллекта Дмитрий Паренский.

Читайте также:  Летающий корабль из беспилотных квадрокоптеров от amazon

На разработку искусственного интеллекта для создания эффективных продающих сайтов у владивостокских разработчиков уйдет около года, на его обучение  —  еще порядка двух лет.

По мнению разработчиков, применение ИИ позволит увеличивать эффективность сайтов в два и более раз, что даст конкурентное преимущество компаниям, чьи сайты будут под наблюдением нейронной сети.

Компания “Айгер” планирует получить патент на свою разработку.

Источник: https://www.comnews.ru/node/115957

Искусственный интеллект проверит эффективность работы инвестиционного блока Подмосковья

МОСКВА, 11 сентября. /ТАСС/. Министерство инвестиций и инноваций Московской области договорилось с IT-компанией Seendex об использовании искусственного интеллекта для анализа эффективности работы ведомства. Тестирование планируется завершить до конца сентября, сообщили во вторник в пресс-службе министерства.

“Робот выявит, какие проекты ведомства были организованы максимально успешно, и сформирует план развития всего инвестиционного блока региона”, – процитировали в пресс-службе заместителя председателя правительства – министра инвестиций и инноваций региона Дениса Буцаева.

По его словам, “цифровой управляющий” также протестирует работу каждого сотрудника министерства и структуры в целом.

“Это позволит найти сильные и слабые стороны ведомства, оценить реальную динамику его работы, понять эффективность и потенциал каждого сотрудника, выявить тренды развития всех подразделений.

Министерство инвестиций и инноваций станет одним из первых, кто пройдет подобную оценку”, – добавил Буцаев.

В пресс-службе пояснили, что искусственный интеллект будет оценивать работу ведомства по 330 метрикам, среди них индекс имитации активности и качество рабочих процессов. Отмечается, что “цифровой управляющий” на базе платформы Seendex – единственное в мире программное обеспечение, которое разработано для управления скоростью развития организации.

В министерстве инвестиций и инноваций добавили, что по итогам исследования будет сформирован отчет по деятельности ведомства, включая поименный рейтинг сотрудников. “Основной упор будет сделан на развитие подразделений и внутренних бизнес-процессов, а также улучшение работы по трем подсистемам – социальной, информационной и алгоритмической”, – говорится в сообщении.

По словам генерального конструктора по системам искусственного интеллекта и стратегическому развитию бизнеса Seendex Екатерины Карелиной, подобный анализ работы государственного органа – “реальная возможность внести позитивные изменения в жизнь целого региона”. “Совместными усилиями мы делаем аппарат чиновников более эффективным.

Наши инструменты позволяют выявить подразделения и сотрудников, блокирующих выполнение ключевых задач, срывающих сроки и убивающих потенциал всей команды.

Роботы Seendex помогают найти болевые точки, предлагают самые адекватные сценарии решения проблем и разрабатывают план развития организации на несколько месяцев”, – привели ее слова в сообщении.

Источник: https://tass.ru/politika/5550810

Искусственный интеллект в HR: прорывное приложение

Перевод статьи AI in HR: A Real Killer App нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор статьи Josh Bersin – и если Вы еще не знаете этого имени, это ваш большой пробел. Проходите по ссылке с имени автора и читайте его статьи.

Перевод выполнила Ольга Смирнова (по ссылке профиль на Линкедине – рекомендую френдиться с профи), менеджер по компенсациям и льготам с 6-летним опытом в международных холдингах, г. Москва. Это за последние две недели это уже третий перевод Ольги. Читайте также Итак, Шумиха и ожидания в отношении  искусственного интеллекта (ИИ) сейчас заоблачно высоки. Скоро мы будем разговаривать с нашими компьютерами;  дроны будут доставлять нам продукты; наши машины будут ездить сами; и большинство белых воротничков будут следить за машинами. Правда ли все это и действительно ли это произойдет? Будучи отраслевым аналитиком и инженером, который десятилетиями следит за технологиями, я бы сказал, что мы находимся в интересной фазе: с одной стороны, шумиха намного опережает реальность; с другой стороны, потенциал роста может быть намного больше, чем мы думаем. И в HR возможности для развития огромны.

В то время как почти каждый поставщик HR услуг выстраивает команду ИИ, и все мы хотим, чтобы наши системы были более интеллектуальными и полезными, я считаю, что этот рынок все еще очень молод, поэтому я хочу указать на некоторые вещи, которые следует учитывать.

На прошлой неделе я посетил конференцию по автоматизации подбора персонала, и мы слушали Billy Beane, General Manager в Oakland A, рассказывающего про Moneyball (Вы смотрели фильм Человек, который изменил все?). После прекрасного обсуждения истории саберметрики и того, как данные изменили игру в бейсбол, он рассказал нам, что среди его работников есть шесть инженеров-докторов философии  по машинному обучению, и «команду, где большинство – доктора философии, действительно трудно победить». Вот  что происходит в бизнесе. Давайте определим, что ИИ – это не волшебная компьютеризированная персона; это широкий спектр алгоритмов и инструментов машинного обучения, которые могут быстро загрузить данные, определить шаблоны, а также оптимизировать и предсказать тенденции. Системы могут понимать речь, идентифицировать фотографии и использовать сопоставление образцов, чтобы понять сигналы о настроении, честности и даже личности. Эти алгоритмы не являются «интуитивными», как у людей, но они быстры, поэтому они могут анализировать миллионы информационных сообщений за считанные секунды и быстро коррелировать их с шаблонами. Статистически, системы ИИ могут «предсказывать» и «учиться», строя графики возможных результатов, а затем оптимизируя решения, основанные на многих критериях. Таким образом, вы можете представить себе систему ИИ, которая рассматривает всевозможные демографические данные, опыт работы, интервьюирует кандидата, а затем «предсказывает», насколько эффективно он будет выполнять свою работу. (HiredScore, Pymetrics, HireVue, IBM и другие работают над этим.) Хотя это сложнее, чем кажется, это важная и благородная  работа. Когда меня спросили об этом несколько недель назад, я ответил: «Большинство управленческих решений, которые мы принимаем сегодня, основаны на интуиции. Если эти системы сделают нас немного умнее, мы сможем значительно улучшить нашу деятельность». Да, существует много рисков и препятствий, но потенциал очень велик. Позвольте мне перечислить лишь некоторые из многих областей, в которых мы могли бы увидеть прорывные результаты.

В рекрутменте мы принимаем много решений интуитивно. Одно из исследований показало, что большинство рекрутеров принимают решение о кандидате в течение первых 60 секунд встречи, часто основываясь на взгляде, рукопожатии, одежде или речи.

Знаем ли мы в действительности, какие характеристики, опыт, образование и личностные качества гарантируют успех в данной роли? Нет, не знаем.

Обратите внимание

Руководители и HR специалисты тратят миллиарды долларов на оценку, тесты, симуляции и игры для найма людей, но многие говорят, что они все же ошибаются в 30-40% своих кандидатов.

Алгоритмы, основанные на ИИ, могут отбирать резюме, находить хороших внутренних кандидатов, составлять профиль высокоэффективных сотрудников  и даже расшифровывать видео-интервью и давать нам сигналы о том, кто, вероятно, преуспеет.

Один из наших клиентов сейчас использует основанную на ИИ геймифицированную оценку Pymetrics  для подбора кандидатов в маркетинг и продажи, и их уровень эффективности вырос более чем на 30%, при этом устраняя «предвзятое интервью» и «предвзятое отношение к образованию», присущее этому процессу. Роль ИИ в рекрутменте будет огромной.

Кстати, пока мы все обеспокоены навыками работы (навыки работы с программным обеспечением, навыки продаж, математические навыки и т. д.), большинство исследований показывают, что технические навыки составляют лишь малую часть успеха человека.

В нашем последнем исследовании, посвященном высокоэффективному подбору персонала (High-Impact Talent Acquisition), мы обнаружили, что компании, достигшие 4 уровня зрелости, получающие наивысшую финансовую отдачу от найма, относят почти 40% критериев найма на эмоциональные и психологические черты, такие как амбиции, умение учиться, страсть и понимание цели. Будет ли ИИ раскрывать и это тоже? Возможно. (Разработчики в этой области рынка –  LinkedIn, Pymetrics, Entelo, HiredScore, IBM, Textio, Talview, Unitive, PredictiveHire, и многие другие.)

В развитии и обучении сотрудников мы в действительности не знаем, как «обучать» людей идеально. Глобально на индустрию обучения и развития тратится более 200 миллиардов долларов, но большинство специалистов по обучению говорят нам, что, по крайней мере, половина из этого потеряна (забыта, неправильно применена или просто растрачивает время людей). Но мы не знаем, какая именно половина!

Вы лично знаете, чему вам нужно «обучиться», чтобы быть лучше на своей работе? У всех нас есть примерное представление, но что, если бы у нас были алгоритмы, которые контролировали и изучали бы навыки, поведение и активность лучших сотрудников  в наших командах, а затем просто рассказали нам, как быть более похожими на них? Эти алгоритмы а-ля «Netflix» теперь входят в мир обучающих платформ, что делает обучение удобным и веселым, как просмотр кабельного телевидения. Опять же рынок молод, но возможности огромны. Наше исследование показывают, что у среднего работника есть менее 25 минут в неделю для обучения; если мы будем использовать это время более продуктивно, все будут работать лучше. (Разработчики в этой области рынка – Degreed, EdCast, Filtered, Volley, Axonify, BetterUp, Clustree, Workday, и многие другие.)

В управлении и лидерстве мы работаем как мастера дзэн. Мы читаем книги, ходим на мастер-классы, копируем боссов, которые нас восхищают, и прославляем успешных лидеров дня. Действительно ли мы знаем науку о лидерстве? Я бы предположил, что это поверхностный подход. В этом году мы сосредоточены на цели, миссии и приверженности. Лишь несколько лет назад это было «служение слуг», а когда я был молодым, это была «исполнительность и финансовая хватка». Большинство исследований показывают, что существуют десятки управленческих и лидерских качеств, которые определяют успех, и в каждом из нас сочетается немного разная и уникальная их комбинация.

Теперь ИИ может помочь расшифровать это. Я знаю трех разработчиков, которые на основе ИИ создали инструменты для коучинга, системы, которые  запрашивают обратную связь, читают комментарии и интуитивно определяют настроение сотрудников и команд.

Они используют данные для противопоставления этих личных и командных особенностей более эффективным командам, а также для того, чтобы дать менеджерам и руководителям «толчок» о том, как работать лучше.

Один из клиентов сказал мне, что всего за 3 месяца использования этого инструмента их команды-лидеры продемонстрировали 25% улучшение корпоративных показателей только на основе небольших корректировок в поведении. (Разработчики в этой области рынка – Reflektiv, BetterWorks, Ultimate Software, Zugata, Humanyze, ADP, Impraise, и многие другие.

)

В области защиты от мошенничества и соблюдении норм, возможности огромны. В одном из исследований было установлено, что сотрудники, которые крадут или совершают преступления, являются «заразными» для своих коллег (люди, которые работают с ними, перенимают вредные привычки).

Важно

ИИ может просмотреть данные сети организации (почтовый трафик, тон комментариев) и выявить области стресса, области возможных этических ошибок и многие другие формы риска несоблюдения норм, а также указать сотрудникам HR или специалистам по внутреннему контролю на «красные зоны», чтобы они могли вмешаться до того, как ненадлежащее поведение будет иметь место.

(Разработчики в этой области рынка – TrustSphere, Keencorp, Volley, Cornerstone, и многие другие.)

В области благополучия и вовлеченности сотрудников ИИ теперь используется для определения поведения, которое приводит к ненадлежащему исполнению обязанностей.

ИИ может безопасно определять поведение и опыт, которые приводят к несчастным случаям.

Новое поколение инструментов исследования может выявлять модели стресса и ненадлежащего поведения, а также информировать HR или линейных менеджеров.

(Разработчики в этой области – Limeaid, VirginPulse, Glint, Ultimate Software, CultureAmp, TinyPulse, Peakon, и многие другие.)

В системе самообслуживания сотрудников и управления кандидатами новое поколение интеллектуальных чатботов может сделать взаимодействие понятным и легким.

(Разработчики в этой области –  IBM, ServiceNow, Xor, Mya, Ideal, Paradox, и многие другие.) Список можно продолжать бесконечно. Все эти приложения являются новыми и кажутся захватывающими, однако есть много рисков, которые нужно учитывать. Самым большим является то, что ИИ не может работать без «данных для обучения». Иными словами, алгоритмы учатся основываясь на данных из прошлого. Если ваши текущие методы управления являются предвзятыми, дискриминационными, карательными или чрезмерно иерархическими, вы можете только усилить закрепление всех моментов, которые вы ненавидите. Нам нужен ИИ, который является прозрачным и «настраиваемым», чтобы мы могли проверить алгоритмы и убедиться, что они работают правильно. Так же, как ранние автомобили не всегда двигались прямо, нашим ранним алгоритмам понадобятся «бамперы» и «кнопки настройки», чтобы мы научились делать их более точными. Системы могут усиливать предвзятость. Предположим, ваша компания никогда не нанимала женщин-инженеров и в ней работает очень мало инженеров – афроамериканцев. Система подбора ИИ естественным образом предполагает, что женщины и чернокожие инженеры с меньшей вероятностью перейдут в управление. Этот тип предвзятости должен быть тщательно удален из алгоритмов, и для этого потребуется время. Существует риск уязвимости данных и их непреднамеренного неправильного использования. Рассмотрим обычное использование аналитики, когда мы пытаемся предсказать вероятность ухода высокоэффективного сотрудника  из компании. Если мы говорим менеджерам, что «высока вероятность ухода этого человека», фактически мы можем вызвать неправильное поведение – менеджер может игнорировать этого человека или относиться к нему/ней по-другому. Нам нужно научиться корректно применять поведенческую экономику, чтобы случайно не превратить ИИ в «HAL» (фильм 2000). ИИ сегодня – это «инструмент» для предложения и улучшения, а не независимая система принятия решений. На этой неделе я разговаривал с одним из лидеров ИИ в Entelo, и мы обсудили необходимость создания «интерпретируемых» и «прозрачных» систем ИИ. Другими словами, всякий раз, когда система принимает решение, она должна сказать нам, почему она приняла это решение, чтобы мы, люди, могли решить, правильные ли критерии она выбрала. Он сказал мне, что это один из самых важных критериев для новых инструментов, и, к сожалению, сегодня большинство систем ИИ – это настоящий черный ящик. Подумайте,  что произойдет, когда беспилотный автомобиль попадет в аварию. Мы потратим много времени на диагностику того, как это произошло, какие визуальные или алгоритмические системы не сработали, и какие условия могли привести к аварии. Что если ИИ дает неправильную рекомендацию по кандидату, или по повышению зарплаты, или по необходимости вмешательства руководства? Выясним ли мы? Сможем ли мы продиагностировать? Заметим ли мы, пока не станет слишком поздно? У нас еще много работы по настройке и пониманию, как «обучать» наши системы управления ИИ для корректной  работы. Сейчас шумиха вокруг ИИ находится на рекордно высоком уровне. Каждый поставщик программного обеспечения для HR хочет, чтобы вы поверили, что у него есть команда машинного обучения и лучшее решение для ИИ. Да, эти возможности чрезвычайно важны для этой отрасли, но не верьте в шумиху. Успех инструмента HR будет зависеть от многих факторов: точности и полноты его алгоритмов, простоты использования его систем, но что важнее всего остального – его способность обеспечивать так называемый «узкий ИИ (Narrow AI)» – то есть конкретные пути решения ваших проблем. Это может быть сделано только тогда, когда у разработчика есть огромное количество данных (для обучения его системы), и он получает много отзывов о том, насколько хорошо система работает. Поэтому я считаю, что барьерами для входа станут фокус, бизнес-стратегия и доверительные отношения с клиентом, а не просто отличные инженеры. И не покупайте систему, которая является черным ящиком, если вы не сможете доказать ее необходимость в своей компании. Решения руководства и людей в каждой компании часто основаны на культуре, поэтому нам нужно будет потратить время, чтобы опробовать эти системы в реальном мире и настроить их для наилучшего использования. Например, IBM потратила годы на оптимизацию своих компенсационных и карьерных решений на основе ИИ для своей компании, культуры и бизнес-модели. Теперь они внедряют эти инструменты корпоративным клиентам и понимают, что каждое новое внедрение учит IBM новым  об алгоритмам, чтобы сделать их лучше для этой отрасли, культуры или организационных потребностей. Несмотря на проблемы и риски, потенциал огромен. Компании тратят 40-60% своего дохода на фонд оплаты труда, и большая часть этих огромных расходов зависит от управленческих решений, которые мы принимаем интуитивно. Поскольку системы ИИ в сфере HR становятся более умными, проверенными и сосредоточенными на конкретных проблемах, я считаю, что мы увидим значительные улучшения в продуктивности, производительности и благосостоянии сотрудников. Мы просто должны быть терпеливыми, бдительными и готовыми инвестировать. __________________________________________________________

Читайте также:  Мини-строители возводят гигантское здание

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Источник: https://edwvb.blogspot.com/2018/07/iskusstvennyj-intellekt-v-hr-proryvnoe-prilozhenie.html

Станет ли искусственный интеллект угрозой человечеству: Мнение экспертов

Исследовательский центр Pew Research Center провел опрос среди тысячи экспертов на тему «Будет ли жизнь человека к 2030 году лучше или хуже — учитывая развитие искусственного интеллекта?». Выяснилось, что почти треть ученых боятся, что жизнь станет хуже. Вот самые интересные мнения экспертов.

Саймон Биггс, профессор Эдинбургского университета:

Я ожидаю, что в 2030 году ИИ будет повсеместно использоваться в войнах и убийствах людей, и он с этим справится гораздо эффективнее, чем мы сейчас. Но общество не будет сильно переживать — ведь воевать и убивать будем не мы.

Дана Бойд, ведущий исследователь в Microsoft, основатель и президент Data & Society Research Institute:

ИИ — инструмент, которым люди будут пользоваться с самыми разными целями, включая борьбу за власть. Будут и прорывы в науке и в гуманитарной деятельности, но злоупотребления этой технологией со стороны власти неизбежны.

К сожалению, причиной масштабной нестабильности, скорее всего, станут определенные факторы, например изменение климата и климатическая миграция.

Это приведет к еще большей дестабилизации в Европе и США, и на фоне этой паники и других геополитических факторов ИИ будет использоваться во вред.

Эми Уэбб, основатель Future Today Institute, профессор стратегического прогнозирования Нью-Йоркского университета:

Нам понадобятся работники смешанных специализаций: фермеры, умеющие работать с Big data, онкологи, разбирающиеся в робототехнике, биологи с инженерным образование… Единственной подготовки будет недостаточно.

По мере развития ИИ нам понадобятся работники, быстро реагирующие на изменения, способные адаптироваться к новым процессам, системам и инструментам. Потребность в этих умениях возникнет быстрее, чем думают наши министерства труда, школы и университеты.

Надо принять непростую истину: со временем ИИ оставит множество людей без работы. Но слишком немногие готовы сказать это вслух.

Эрик Бринолфссон, директор программы Initiative on the Digital Economy Массачусетского технологического института (MIT):

Мы можем уничтожить бедность во всем мире, уменьшить заболеваемость и дать более качественное образование почти каждому на планете. В то же время ИИ и машинное обучение могут быть использованы и для еще большей концентрации богатства и власти в определенных руках или для разработки еще более страшных видов оружия.

Эндрю Маклафлин, исполнительный директор Центра инновационного мышления Йельского университета:

ИИ позволит повысить эффективность во многих областях, но он же создаст и условия для скрытой дискриминации и произвола — в сфере страхования, поиска работы, оценки эффективности сотрудников и т. п.

Майкл М. Робертс, первый президент и гендиректор Корпорации по управлению доменными именами и IP-адресами (ICANN):

Возможности интеллектуальных агентов в дополнении человеческого интеллекта практически безграничны. Проблема в обратной зависимости. Агенту, чем он более удобен, тем больше необходимо знать о человеке — его предпочтениях, расписании, способностях и т. п. — и тем активнее он вмешивается в жизнь.

Марк Серман, исполнительный директор Mozilla Foundation:

ИИ продолжит концентрировать власть и богатство в руках небольшого числа крупных монополий в США и Китае.

Баратунде Терстон, футуролог, сооснователь Cultivated Wit:

Мы не будем выбирать, что съесть на завтрак, какую сделать зарядку и каким путем добраться до работы. Алгоритм сделает выбор за нас — в пользу нашей эффективности (в узком смысле этого слова). К 2030 году мы, вероятно, будем больше успевать и активнее взаимодействовать, но не думаю, что наша жизнь станет лучше.

Роберт Эпстайн, ведущий специалист по экспериментальной психологии в American Institute for Behavioral Research and Technology:

Есть мнение, что нас просто уничтожат, — об этом предупреждали Стивен Хокинг, Илон Маск и другие. Насколько я понимаю, это не предотвратить.

Алан Банди, профессор автоматизации построения логических выводов Эдинбургского университета:

Неквалифицированные кадры постарадают, поскольку выбор вакансий для них окажется очень мал. Это может привести к разладу в обществе, что мы отчасти уже видели с Трампом, Brexit и т. п.

Источник: https://ru.ihodl.com/technologies/2019-01-18/stanet-li-iskusstvennyj-intellekt-ugrozoj-chelovechestvu-mnenie-ekspertov/

Роботы vs рекрутеры. Мнение экcпертов о том, как искусственный интеллект изменит рынок современных вакансий и работу HR #бизнес-решения #СЭД #ECMJ

Служба исследований компании HeadHunter расспросила HR-специалистов о том, как искусственный интеллект изменит рынок современных вакансий и работу HR. Данные исследования показали, что растет число компаний, в которых проблемы рекрутеров уже решаются отчасти за счет ИИ.

Данные исследования показали, что растет число компаний, в которых проблемы рекрутеров уже решаются отчасти за счет ИИ.

В исследовании приняли участие представители российских компаний. Из них 41% из Москвы, 14% из Санкт-Петербурга и 45% из других регионов РФ.

 В основном это были представители средних компаний (20%) численностью от 100 до 250 человек: HR-менеджеры (30%), HR-директора (19%) и менеджеры по подбору персонала (13%).

Также в опросе приняли участие генеральные директора (9%) и руководители отделов (2%).

30% респондентов полагают, что к 2050 году половина профессий будет полностью роботизирована. У каждой сферы есть свой коэффициент риска. Наибольшему (коэф. более 6) подвержены банковская сфера, бухгалтерия и финансы, страхование, логистика и производственная деятельность.

Шанс 50/50 у розничной торговли (5,1), маркетинга, рекламы и PR (4,8), юриспруденции (4,5). Меньше всего искусственного интеллекта боятся творческие профессии: искусство (1,8), дизайн (2,9), СМИ и журналистика (3,2).

При этом 67% респондентов надеются, что новые технологии позволят сосредоточиться на творческой и социальной деятельности.

В случае с рекрутментом 33% опрошенных считают, что искусственный интеллект полностью изменит роль HR в компаниях.

Совет

Специалисты также оценили вероятность того, какие роли рекрутера захватит AI в ближайшие 3-5 лет: скорее всего роботы будут полностью заниматься поиском кандидатов (63%), привлечением соискателей (47%) и обучением текущих сотрудников (47%).

Эти функции искусственный интеллект частично выполняет уже сейчас. Маловероятно (21%), что мотивация сотрудников будет осуществляться без участия человека.

Рекрутеры также перечислили задачи HR, которые с большой вероятностью будут решать технологии:

  • рассылка кандидатам обратной связи после собеседований;
  • распознавание речи и анализ лица кандидата;
  • оценка по цифровому следу;
  • определение эмоций человека по лицу и жестикуляции;
  • проведение exit-интервью перед увольнением.

На вопрос, способен ли искусственный интеллект в вашей сфере снять большинство нынешних обязанностей с рекрутеров, только 11% опрошенных ответили, что этого никогда не произойдет. Этот показатель отличается от данных 2017-го: тогда в потенциал ИИ мало верили 22% респондентов.

Уже сейчас машины выполняют множество задач: они ранжируют резюме и отклики кандидатов, информируют участников рынка труда о компании и широко используют облачные технологии.

Оценка качества резюме, управление брендом через мобильные приложения и социальные сети, автоматизация коммуникации для организационных запросов – эти задачи на сегодняшний день тоже успешно выполняются искусственным интеллектом.

Тем не менее пока не так много компаний внедряют технологии в HR-отделах. Среди опрошенных только 11% уже используют их, 49% – еще нет, но планируют, 40% – нет и не собираются.

У искусственного интеллекта есть как преимущества, так и недостатки.

Например, 81% опрошенных уверены: положительное качество ИИ – освобождение рекрутеров от «рутинных» операций (поиск кандидатов, отбор резюме, приглашения на собеседование и т.д.).

В частности, более 70% опрошенных довольны тем, что технологии помогают оптимизировать и автоматизировать процесс поиска кандидатов, 72% – что ИИ позволяет анализировать большое количество данных за короткое время.

Если говорить о рисках AI для HR, 67% опрошенных опасаются, что решения будут приниматься без учета человеческого фактора и эмоционального интеллекта.

Обратите внимание

49% респондентов среди недостатков искусственного интеллекта отмечают следующее: когда механизм делает выводы, часто сложно понять, на основе чего они сделаны, и найти ошибку.

Кроме того, искусственный интеллект может лишить работы начинающих рекрутеров, которые как раз занимаются «рутинными» процессами: ищут кандидатов, просматривают их резюме и звонят им. Таким образом, конкуренция среди HR-специалистов возрастет.

Мнение Артема Пермякова, R&D-директора компании DIRECTUM

Когда мы говорим о задачах HR, важно понимать, что они включают не только рекрутинг, но и внутренние задачи по управлению персоналом:

●   адаптация новых сотрудников;

●   корпоративное обучение;

●   регулярная оценка;

●   работа над вовлеченностью и лояльностью;

●   управление внутренними коммуникациями и корпоративной культурой;

●   а также кадровый документооборот.

Эти задачи можно решать более эффективно с использованием инструментов анализа данных, в том числе с помощью ИИ. Управляя данными, HR-служба может влиять на принятие управленческих решений в компании и выстраивать успешную стратегию работы.

Если говорить о конкретных HR-функциях, интеллектуальные механизмы могут помочь при анализе напряженности в коллективе – ИИ умеет оценивать эмоциональную окраску коммуникаций (например, переписки в задачах ECM или таск-трекере) и строить прогнозы, предсказывать увольнения или выгорание персонала.

Для погружения новых сотрудников в корпоративную среду можно использовать интеллектуальные подсказки во внутренних системах и чат-бот с возможностью общения на естественном языке.

Рекрутерам будет полезен интеллектуальный анализ резюме – когда ИИ формирует идеальный портрет кандидата на основе набора компетенций большого числа сотрудников, их задач в системе, профилей в социальных сетях, отзывов их коллег и сравнивает входящие резюме с полученным профилем.

Рекрутер получает предварительную оценку кандидата и сокращает затраты на первичный отсев резюме.

На данном этапе развития ИИ не заменит отдел кадров. В первую очередь потому, что интеллектуальные механизмы требуют высокого качества данных для анализа. От входной информации зависит точность прогноза, и ни один продукт не гарантирует, что прогноз сбудется на 100%.

Во-вторых, ключевым сдерживающим фактором остается вопрос ответственности. Руководителям компаний важно установить персональную ответственность за принятые решения, и полностью переложить ее на ИИ невозможно.

В то же время ИИ может избавить HR-специалистов от рутинной работы: трудоемкой обработки входящих документов или проведения стандартных вводных семинаров для новичков. А значит, останется больше времени на нетривиальные задачи и решения.

Читайте также:  Конструкторы mit создали робота, который может двигаться как змея

Источник: Журнал “БИТ”, выпуск №09 (82)

Источник: https://ecm-journal.ru/docs/Roboty-vs-rekrutery-Mnenie-ehkpertov-o-tom-kak-iskusstvennyjj-intellekt-izmenit-rynok-sovremennykh-vakansijj-i-rabotu-HR.aspx

“Айгер” объявил о разработке Искусственного Интеллекта для создания самых эффективных сайтов

Нейронная сеть будет создавать продающие сайты так, как это не сможет сделать человек

Веб-студия “Айгер” совместно с основателем стартапа Prosto.AI и специалистом по нейронным сетям Дмитрием Паренским приступила к разработке искусственного интеллекта. ИИ сможет создавать продающие сайты и в разы увеличивать их эффективность.

В процессе работы нейронная сеть будет не только наблюдать за поведением посетителей на сайте, делать выводы на основании миллионов показателей, но и помогать клиентам “Айгера” лучше понимать своих покупателей и точно отвечать на их запросы.

 

Глобальная проблема при разработке сайтов – это оценка их эффективности 

Есть миллионы советов, как сделать сайт продающим. Можно часами читать рекомендации о том, каким должен быть заголовок, где разместить главную кнопку, что показать на первом экране, что – на втором, как и когда выводить каталог.

Зачастую эти советы противоречат друг другу, какие-то из них основаны на тестировании сайтов в определенных нишах, какие-то транслируют опыт успешно реализованных проектов.

Но никто на самом деле не знает универсальную формулу продающего сайта.

Сейчас секрет эффективности сайтов от “Айгер” лежит в описании проблем и выгод потребителя, которые решает тот или иной продукт 

Специалисты компании фиксируют их, разрабатывая карту ценностного предложения. Если клиент веб-студии знает потребности и страхи своего покупателя, “Айгер” расскажет, как должен выглядеть в итоге продающий сайт. 

Видео с подробностями о методологии ценностных карт

Но вопрос в том, так ли хорошо клиент понимает свою аудиторию?

У компании достаточно данных, чтобы делать выводы о том, как ведет себя аудитория, но для анализа нужен ИИ

Общий поток посетителей созданных “Айгером” сайтов  – 1,6 млн человек в месяц. У компании достаточно данных, чтобы делать выводы о том, как ведет себя аудитория на разных сайтах, какая информация для нее наиболее значимая и что мотивирует ее на целевое действие. Но информации так много, что обобщить и проанализировать ее – задача с точки зрения человеческого ресурса просто не решаемая.

Здесь на помощь создателям сайтов придет искусственный интеллект (ИИ).

Команда “Айгер” в процессе работы над сайтом

Руководитель веб-студии “Айгер” Роман Бабеев: “Мы делаем сайты на основе ценностных карт и потому знаем, какие выгоды и страхи посетителя были отражены при его создании. Соответственно, мы можем знать, на каких выгодах и страхах человек останавливался при просмотре сайта, что читал, что выделял для себя и после прочтения каких разделов он решил совершить целевое действие.

Важно

Анализируя всю эту информацию с помощью искусственного интеллекта, мы сможем давать рекомендации по структуре сайта для каждого нового клиента, а затем отслеживать, насколько эффективно работает сайт и как он отвечает на запрос аудитории.

Искусственный интеллект будет сопровождать работу сайта, анализировать его эффективность и при необходимости давать рекомендации по его доработке”. 

Искусственный интеллект создаст для клиентов веб-студии “Айгер” эффективный сайт и расскажет, какой покупатель продукта на самом деле

Может так получиться, что клиент думал, что самое важное для его аудитории – это, например, скорость доставки товаров, а окажется, что ее больше интересует наличие скидок и акций. 

ИИ расскажет, что является триггером для совершения целевого действия посетителем сайта, где должны находиться мотивирующие элементы и та самая главная кнопка. Искусственный интеллект научится говорить на одном языке с посетителями сайтов и научит этому клиентов, обратившихся в “Айгер”.

Еще один важный плюс такого подхода  —  ИИ способен следить за поведением людей в момент их абсолютной искренности.

Когда человек участвует в опросах или фокус-группах, он подключает сознание и начинает думать над своими ответами, анализировать свое поведение и свой опыт.

На сайте же человек ведет себя очень искренне, он не задумывается и не анализирует, он абсолютно честно кликает на то, что ему интересно и игнорирует то, что для него не является важным.

Дмитрий Паренский, специалист в области искусственного интеллекта

Специалист в области искусственного интеллекта Дмитрий Паренский: “Особенность нейронных сетей заключается в их способности к самообучению. Обновление базы данных происходит раз в сутки. Таким образом, с каждым днем наш искусственный интеллект будет становиться “умнее”. Чем больше данных, тем точнее сеть находит зависимость между поведением аудитории и заданной ценностной картой». 

Как это будет работать на практике 

Шаг 1. Вместе с клиентом веб-студия создает ценностную карту, определяет выгоды и “боли” потребителей продукта клиента, узнает, как продукт на них отвечает.

Шаг 2. Ценностная карта поступает в обработку искусственным интеллектом, который, основываясь на анализе миллионов действий посетителей, предлагает наиболее эффективную структуру сайта. 

Шаг 3. После запуска сайта ИИ отслеживает, насколько составленная ценностная карта соответствует реальному запросу аудитории и при необходимости дает рекомендации по доработке сайта. 

Совет

На разработку искусственного интеллекта для создания самых эффективных сайтов уйдет около года, на его обучение  —  еще порядка двух лет. Однако уже сейчас “Айгер” предлагает клиентам присоединиться к тестированию этой прорывной технологии и принять участие в ее разработке. 

Роман Бабеев: “Применение ИИ позволит кратно увеличивать эффективность сайтов. Создание такой системы может стать прорывом в развитии интернет-маркетинга. Мы сейчас только в начале пути, но по моему прогнозу, когда эта технология будет запущена, компании, обладающими нашими сайтами, получат мощное конкурентное преимущество, в какой бы сфере деятельности они не работали”. 

Источник: https://aiger.ru/blog/post/1-ai-anons

[UPD] Исследование HeadHunter: искусственный интеллект полностью изменит роль HR в компаниях

В конце прошлой недели HeadHunter опубликовал довольно интересное исследования о том, как технологии AI повлияют на рынок современных вакансий и кадровую службу компаний. С различными показателями Вы могли уже ознакомиться ранее.

Сегодня мы решили поделиться собственной точкой зрения по данному вопросу. За комментарием мы обратились к руководителю департамента HR нашей группы “Текарт” Елене Яниной:

«Технологии, основанные на искусственном интеллекте, стремительно меняют сферу подбора и управления персоналом. ИИ-алгоритмы могут отбирать резюме, находить таланты внутри компании, оценивать эффективность работы сотрудников и их потенциал.

Чат-боты позволяют значительно упростить процессы самообслуживания персонала и управление кандидатами. ИИ-системы очень быстры, могут обрабатывать огромные объемы информации. В этом нам с ними невозможно соревноваться.

Тем не менее, страхи о том, что ИИ в скором времени вытеснит рекрутеров из профессии, сильно преувеличены. Технологии ИИ пока находятся в зачаточном состоянии. Кроме того, автоматизировать можно процесс, если имеется массив данных для обучения, логика, закономерности.

Вотчина ИИ — оптимизация существующих процессов, но творческая работа, создание нового — это пока прерогатива человека.

В рекрутинге решения часто принимаются на основе интуиции, в том числе поэтому от ошибок подбора никто не застрахован.

ИИ с одной стороны выглядит более объективным, ведь это машина без эмоций, но с другой стороны, здесь есть свои риски. Алгоритм не может работать без массива данных для обучения.

Обратите внимание

Таким образом, если изначально в системе присутствовала предвзятость, то ИИ может закрепить это искажение.

Серьезное ограничение ИИ связано с невозможностью четко объяснить, как получается тот или иной результат. Большинство технологий работают по принципу «черного ящика».

Пока сфера применения ИИ плохо регулируется, но уже сейчас во многих странах право кандидата на разъяснение решения работодателя закреплено в законе. Таким образом, нужны такие технологии, которые смогут функционировать максимально прозрачно, показывать, на основе каких критериев принимается решение.

Более того, необходима возможность настройки алгоритмов под конкретного работодателя с учетом его корпоративной культуры, модели управления и пр.

Не стоит забывать, что ИИ не способен понимать контекст. Большинство программ узкоспециализированные, поэтому приложение, составляющее график собеседований, может проигнорировать важного высококвалифицированного кандидата, которого нужно пригласить незамедлительно и в первую очередь.

Конечно же, мы не можем исключать, что по мере развития технологий ограничения будут сниматься. Пока же приложения на основе ИИ лишь помогают оптимизировать работу рекрутеров, но заменить их не могут.

В нашей компании при подборе персонала мы отдаем приоритет метакомпетенциям. Мы убедились на собственном опыте, что hard-навыки не являются определяющими в успехе сотрудника.

Смогут ли ИИ-технологии помочь нам в диагностике метакомпетенций? Возможно в будущем.

Важно

Пока же для привлечения и найма талантов нужны живые люди, способные выстраивать человеческие отношения с соискателями, а также анализировать психологическую совместимость для успешной работы в команде».

Напомним, что служба исследований компании HeadHunter поинтересовалась у HR-специалистов, как искусственный интеллект изменит рынок современных вакансий и работу HR. В исследовании приняли участие представители российских компаний.

Из них 41% — из Москвы, 14% — из Санкт-Петербурга и 45% из других регионов РФ. В основном это были представители средних компаний (20%) численностью от 100 до 250 человек: HR-менеджеры (30%), HR-директора (19%) и менеджеры по подбору персонала (13%).

Также в опросе приняли участие генеральные директора (9%) и руководители отделов (2%).

30% респондентов полагают, что к 2050 году половина профессий будет полностью роботизирована. У каждой сферы есть свой коэффицент риска. Наибольшему (коэф. более 6) подвержены банковская сфера, бухгалтерия и финансы, страхование, логистика и производственная деятельность.

Шанс 50/50 у розничной торговли (5,1), маркетинга, рекламы и PR (4,8), юриспруденции (4,5). Меньше всего искусственного интеллекта боятся творческие профессии: искусство (1,8), дизайн (2,9), СМИ и журналистика (3,2).

При этом 67% респондентов надеются, что новые технологии позволят сосредоточиться на творческой и социальной деятельности.

В случае с рекрутментом 33% опрошенных считают, что искусственный интеллект полностью изменит роль HR в компаниях.

Совет

Специалисты также оценили вероятность того, какие роли рекрутера захватит AI в ближайшие 3-5 лет: скорее всего роботы будут полностью заниматься поиском кандидатов (63%), привлечением соискателей (47%) и обучением текущих сотрудников (47%).

Эти функции искусственный интеллект частично выполняет уже сейчас. Маловероятно (21%), что мотивация сотрудников будет осуществляться без участия человека. Рекрутеры также перечислили задачи HR, которые с большой вероятностью будут решать технологии:

  • рассылка кандидатам обратной связи после собеседований;
  • распознавание речи и анализ лица кандидата;
  • оценка по цифровому следу;
  • определение эмоций человека по лицу и жестикуляции;
  • проведение exit-интервью перед увольнением.

На вопрос: “способен ли искусственный интеллект в вашей сфере снять большинство нынешних обязанностей с рекрутеров?” только 11% опрошенных ответили, что этого никогда не произойдет. Этот показатель отличается от данных 2017-го: тогда в потенциал ИИ мало верили 22% респондентов.

Уже сейчас машины выполняют множество задач: они ранжируют резюме и отклики кандидатов, информируют участников рынка труда о компании и широко используют облачные технологии.

Оценка качества резюме, управление брендом через мобильные приложения и социальные сети, автоматизация коммуникации для организационных запросов — эти задачи на сегодняшний день тоже успешно выполняются искусственным интеллектом.

Тем не менее, пока не так много компаний внедряют технологии в HR-отделах. Среди опрошенных только 11% уже используют их; 49% — еще нет, но планируют; 40% — нет и не собираются.

У искусственного интеллекта есть как преимущества, так и недостатки.

Например, 81% опрошенных уверены: положительное качество ИИ — освобождение рекрутеров от “рутинных” операций (поиск кандидатов, отбор резюме, приглашения на собеседование и т.д.).

В частности, более 70% опрошенных довольны тем, что технологии помогают оптимизировать и автоматизировать процесс поиска кандидатов, 72% — что ИИ позволяет анализировать большое количество данных за короткое время.

Если говорить о рисках AI для HR, 67% опрошенных опасаются, что решения будут приниматься без учета человеческого фактора и эмоционального интеллекта.

Обратите внимание

49% респондентов среди недостатков искусственного интеллекта отмечают следующее: когда механизм делает выводы, часто сложно понять, на основе чего они сделаны и найти ошибку.

Кроме того, искусственный интеллект может лишить работы начинающих рекрутеров, которые как раз занимаются “рутинными” процессами: ищут кандидатов, просматривают их резюме и звонят им. Таким образом, конкуренция среди HR-специалистов возрастет.

Мария Игнатова, руководитель отдела исследований HeadHunter:

«Искусственный интеллект полезен тем, что избавляет от рутины. Роль рекрутера меняется, он становится более стратегически важным для компании. Сами рекрутеры понимают это и считают, что технологии помогут им справиться со многими задачами.

Основной страх — искусственный интеллект будет принимать решение без участия человека.

Также многие беспокоятся, что будет сложнее “войти” в профессию, так как не нужны будут обычные рекрутеры, которые разбирают резюме и ассистируют.

Самая популярная задача, которую решает AI, — это просмотр резюме, информирование соискателей. Искусственный интеллект успешно справляется с ней. И это только начальный этап, технологии еще будут развиваться».

Источник: http://www.robogeek.ru/analitika/issledovanie-headhunter-iskusstvennyi-intellekt-polnostyu-izmenit-rol-hr-v-kompaniyah

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector