Как искусственный интеллект меняет HR-отделы
Прогресс в технологии искусственного интеллекта (ИИ) изменил работу отделов HR, позволяя им использовать машинное обучение для оптимизации процессов, уменьшения предвзятости и улучшения принятия решений. Несмотря на это, некоторые организации осторожны из-за текущих ограничений ИИ. В статье рассматриваются способы применения ИИ в HR, а также проблемы и перспективы его внедрения.
Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) преобразовало работу отделов кадров (HR). Специалисты по кадрам теперь могут использовать машинное обучение и алгоритмы для упрощения своих рабочих процессов, уменьшения предвзятости и улучшения анализа и принятия решений. Однако некоторые компании осторожно внедряют ИИ из-за его текущих ограничений и уязвимостей. В этой статье мы обсудим, как ИИ меняет HR, на что стоит обратить внимание при его использовании и как далеко может зайти этот тренд.
Как HR-команды внедряют искусственный интеллект
В отчёте компании Eightfold AI "Будущее работы: Интеллект по проекту" большинство из 250 опрошенных HR-руководителей заявили, что уже используют ИИ в различных функциях кадрового управления, таких как управление записями сотрудников (78 процентов), обработка зарплат и администрирование льгот (77 процентов), подбор и найм персонала (73 процента), управление производительностью (72 процента) и ввод новых сотрудников в компанию (69 процентов).
В будущем 92 процентов HR-руководителей планируют увеличить использование ИИ как минимум в одной из областей. Самые популярные направления для этого — управление производительностью (43 процента), обработка зарплат и администрирование льгот (42 процента), подбор и найм персонала (41 процент), ввод новых сотрудников в компанию (40 процентов) и управление записями сотрудников (39 процентов). Большинство намерены сделать это в течение следующих 12–18 месяцев.
Другие исследования также показывают, что использование ИИ в HR будет расти в ближайшие годы. По данным исследования "Будущее работы 2022" компании IDC, в этом году 60 процентов крупнейших мировых компаний будут использовать ИИ и машинное обучение (ML) для поддержки всего цикла работы сотрудников. К 2024 году, по прогнозам авторов, 80 процентов этих компаний будут использовать ИИ/ML для найма, увольнения и обучения сотрудников. Например, две года назад в новостях сообщалось, что компания Amazon использовала алгоритмы для увольнения людей.
Директор исследований IDC, Эми Лумис, отметила, что такой подход уже широко используется в HR, например, в виде стека ранжирования. Это статистический метод, сравнивающий производительность сотрудников. Программное обеспечение для стека ранжирования рекомендует дополнительное обучение для отстающих сотрудников, советует менеджерам проводить вмешательства или, в крайнем случае, увольнять тех, кто не соответствует минимальным требованиям. Например, могут быть уволены сотрудники, попавшие в нижние 10 процентов по показателям производительности. Чтобы уменьшить влияние этой тенденции, Нью-Йорк принял закон, требующий проведения аудита программного обеспечения для подбора персонала с использованием ИИ на предмет наличия предвзятостей. Компании, нарушающие этот закон, могут быть оштрафованы.
В будущем 92 процентов HR-руководителей планируют увеличить использование ИИ как минимум в одной из областей. Самые популярные направления для этого — управление производительностью (43 процента), обработка зарплат и администрирование льгот (42 процента), подбор и найм персонала (41 процент), ввод новых сотрудников в компанию (40 процентов) и управление записями сотрудников (39 процентов). Большинство намерены сделать это в течение следующих 12–18 месяцев.
Другие исследования также показывают, что использование ИИ в HR будет расти в ближайшие годы. По данным исследования "Будущее работы 2022" компании IDC, в этом году 60 процентов крупнейших мировых компаний будут использовать ИИ и машинное обучение (ML) для поддержки всего цикла работы сотрудников. К 2024 году, по прогнозам авторов, 80 процентов этих компаний будут использовать ИИ/ML для найма, увольнения и обучения сотрудников. Например, две года назад в новостях сообщалось, что компания Amazon использовала алгоритмы для увольнения людей.
Директор исследований IDC, Эми Лумис, отметила, что такой подход уже широко используется в HR, например, в виде стека ранжирования. Это статистический метод, сравнивающий производительность сотрудников. Программное обеспечение для стека ранжирования рекомендует дополнительное обучение для отстающих сотрудников, советует менеджерам проводить вмешательства или, в крайнем случае, увольнять тех, кто не соответствует минимальным требованиям. Например, могут быть уволены сотрудники, попавшие в нижние 10 процентов по показателям производительности. Чтобы уменьшить влияние этой тенденции, Нью-Йорк принял закон, требующий проведения аудита программного обеспечения для подбора персонала с использованием ИИ на предмет наличия предвзятостей. Компании, нарушающие этот закон, могут быть оштрафованы.
Как HR-команды используют искусственный интеллект
Инструменты ИИ универсальны и помогают HR-командам выполнять множество важных функций быстрее и тщательнее, чем раньше. Вот несколько способов, которыми HR используют ИИ сегодня:
Рекрутинг и найм
Рекрутинг и подбор талантов — это первые задачи HR, которые ИИ помог улучшить. От размещения вакансий до отправки предложений о работе, ИИ значительно сократил время на подбор новых сотрудников за счет автоматизации ручных задач.
Александр Долгов, соучредитель и директор по кадрам платформы Skipp, отмечает, что ИИ автоматизирует повторяющиеся задачи и предоставляет ценные инсайты о производительности сотрудников и взаимодействии с кандидатами. Профессионалы, подбирающие IT-разработчиков, UI/UX-дизайнеров и другие технические роли, используют ИИ для создания персонализированных сообщений и анализа конверсий.
PandoLogic использует ИИ для создания вопросов интервью и ответов на них с помощью своей модели DSLLM, которая оптимизирована для области рекрутинга. Эта модель способна генерировать безопасные и надежные вопросы для интервью, учитывая специфику вакансий.
Ввод новых сотрудников
ИИ помогает автоматизировать процесс ввода новых сотрудников, включая проверку документов, проведение вводного обучения и выполнение административных задач, таких как предоставление ID и доступа к оборудованию и ПО компании. Ник Галлимор из компании Advanced отмечает, что ИИ-чат-боты могут сопровождать новых сотрудников, отвечая на вопросы и предоставляя необходимую информацию, что улучшает опыт новых сотрудников и освобождает HR от рутинных задач.
Мониторинг сотрудников
Лучшее ПО для мониторинга сотрудников теперь использует ИИ для выявления узких мест в производительности, отслеживая их онлайн-активность и предоставляя уведомления об аномалиях или нарушениях политики компании. Это помогает HR более эффективно управлять большими коллективами, получая ценные данные для оптимизации рабочих процессов.
Обучение и развитие
ИИ помогает создавать персонализированные программы обучения для каждого сотрудника. Анжела Мангрум из Mangrum Career Solutions считает, что потенциал ИИ большой и он может персонализировать обучение, предлагая индивидуальные рекомендации по развитию навыков, что способствует лучшему развитию сотрудников.
Внутренняя мобильность
ИИ упрощает продвижение и карьерное развитие сотрудников, облегчая подбор талантов внутри компании. Это помогает работодателям экономить на рекрутинге и обучении внешних кандидатов. Анжела Мангрум отмечает, что ИИ может эффективно «сводить» сотрудников и департаменты, заменяя внешние наймы внутренними перемещениями.
Рекрутинг и найм
Рекрутинг и подбор талантов — это первые задачи HR, которые ИИ помог улучшить. От размещения вакансий до отправки предложений о работе, ИИ значительно сократил время на подбор новых сотрудников за счет автоматизации ручных задач.
Александр Долгов, соучредитель и директор по кадрам платформы Skipp, отмечает, что ИИ автоматизирует повторяющиеся задачи и предоставляет ценные инсайты о производительности сотрудников и взаимодействии с кандидатами. Профессионалы, подбирающие IT-разработчиков, UI/UX-дизайнеров и другие технические роли, используют ИИ для создания персонализированных сообщений и анализа конверсий.
PandoLogic использует ИИ для создания вопросов интервью и ответов на них с помощью своей модели DSLLM, которая оптимизирована для области рекрутинга. Эта модель способна генерировать безопасные и надежные вопросы для интервью, учитывая специфику вакансий.
Ввод новых сотрудников
ИИ помогает автоматизировать процесс ввода новых сотрудников, включая проверку документов, проведение вводного обучения и выполнение административных задач, таких как предоставление ID и доступа к оборудованию и ПО компании. Ник Галлимор из компании Advanced отмечает, что ИИ-чат-боты могут сопровождать новых сотрудников, отвечая на вопросы и предоставляя необходимую информацию, что улучшает опыт новых сотрудников и освобождает HR от рутинных задач.
Мониторинг сотрудников
Лучшее ПО для мониторинга сотрудников теперь использует ИИ для выявления узких мест в производительности, отслеживая их онлайн-активность и предоставляя уведомления об аномалиях или нарушениях политики компании. Это помогает HR более эффективно управлять большими коллективами, получая ценные данные для оптимизации рабочих процессов.
Обучение и развитие
ИИ помогает создавать персонализированные программы обучения для каждого сотрудника. Анжела Мангрум из Mangrum Career Solutions считает, что потенциал ИИ большой и он может персонализировать обучение, предлагая индивидуальные рекомендации по развитию навыков, что способствует лучшему развитию сотрудников.
Внутренняя мобильность
ИИ упрощает продвижение и карьерное развитие сотрудников, облегчая подбор талантов внутри компании. Это помогает работодателям экономить на рекрутинге и обучении внешних кандидатов. Анжела Мангрум отмечает, что ИИ может эффективно «сводить» сотрудников и департаменты, заменяя внешние наймы внутренними перемещениями.
Как искусственный интеллект приносит пользу отделам кадров
Хотя изменения могут быть пугающими, инструменты ИИ предоставляют HR-отделам важные преимущества, упрощая их рабочие процессы и поддерживая улучшенное принятие решений. Вот некоторые из этих преимуществ:
Повышенная эффективность
ИИ автоматизирует повторяющиеся и отнимающие много времени задачи, позволяя HR специалистам сосредоточиться на стратегическом планировании. Он также улучшает принятие решений, предоставляя ценные инсайты через аналитику HR и прогнозную аналитику.
Например, ИИ может повысить эффективность найма, упрощая процесс отбора кандидатов. Алгоритмы могут анализировать резюме, определять наиболее квалифицированных кандидатов и предоставлять информацию для принятия лучших решений по найму.
Снижение затрат
Программное обеспечение на базе ИИ может анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и тренды, а также предлагать экономически эффективные решения. Например, ИИ может предоставить информацию о самых эффективных источниках найма, чтобы правильно распределять бюджет или отказаться от неэффективных каналов рекрутинга.
Согласно опросу McKinsey Global AI Survey, 27% HR-специалистов сообщили, что внедрение ИИ снизило их затраты менее чем на 10%, а 23% заявили о среднем росте доходов на 6–10%. В опросе рассматривались такие области HR, как управление производительностью, организационное проектирование, развертывание рабочей силы и оптимизация управления талантами.
Улучшение принятия решений
ИИ позволяет собирать и анализировать данные в HR-процессах, исключая предвзятость и догадки, что помогает выбирать правильных кандидатов или предлагать лучшие компенсационные пакеты и льготы. Анализ данных о рекрутинге помогает выявить проблемы и объективно их решить. Используя аналитику по найму, можно:
Повышенная эффективность
ИИ автоматизирует повторяющиеся и отнимающие много времени задачи, позволяя HR специалистам сосредоточиться на стратегическом планировании. Он также улучшает принятие решений, предоставляя ценные инсайты через аналитику HR и прогнозную аналитику.
Например, ИИ может повысить эффективность найма, упрощая процесс отбора кандидатов. Алгоритмы могут анализировать резюме, определять наиболее квалифицированных кандидатов и предоставлять информацию для принятия лучших решений по найму.
Снижение затрат
Программное обеспечение на базе ИИ может анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и тренды, а также предлагать экономически эффективные решения. Например, ИИ может предоставить информацию о самых эффективных источниках найма, чтобы правильно распределять бюджет или отказаться от неэффективных каналов рекрутинга.
Согласно опросу McKinsey Global AI Survey, 27% HR-специалистов сообщили, что внедрение ИИ снизило их затраты менее чем на 10%, а 23% заявили о среднем росте доходов на 6–10%. В опросе рассматривались такие области HR, как управление производительностью, организационное проектирование, развертывание рабочей силы и оптимизация управления талантами.
Улучшение принятия решений
ИИ позволяет собирать и анализировать данные в HR-процессах, исключая предвзятость и догадки, что помогает выбирать правильных кандидатов или предлагать лучшие компенсационные пакеты и льготы. Анализ данных о рекрутинге помогает выявить проблемы и объективно их решить. Используя аналитику по найму, можно:
- Сосредоточиться на метриках затрат, таких как эффективность рекламы вакансий и стоимость найма, чтобы снизить расходы на подбор персонала.
- Обратить внимание на ключевые показатели скорости, такие как время закрытия вакансии и время найма, для ускорения процесса найма.
- Уделять внимание качественным показателям, таким как текучесть новых сотрудников и уровень их удержания, для улучшения качества найма.
Соображения при внедрении инструментов искусственного интеллекта
Обратите внимание на следующие моменты при инвестировании в инструменты HR на базе ИИ:
Помните о ограничениях ИИ
По данным опроса Гарвардской бизнес-школы, 88 процентов HR-руководителей обнаружили, что их инструменты отвергают квалифицированных кандидатов. Это происходит из-за слишком большого количества требований в описании вакансий, которые алгоритмы проверяют в резюме. В результате алгоритмы отвергают многих квалифицированных соискателей, у которых может отсутствовать лишь несколько навыков. Другой фактор — наличие перерывов в работе более шести месяцев, которые могут быть связаны с легитимными жизненными событиями, такими как беременность, военная служба или болезнь.
ИИ сам по себе не дает полной картины ситуации. HR-специалисты должны глубже анализировать данные, чтобы правильно понять и интерпретировать результаты. Используйте свою интуицию и опыт для принятия правильных бизнес-решений.
Учитывайте риски конфиденциальности данных и кибербезопасности
С ростом числа организаций, использующих ИИ для хранения бизнес-информации, защита данных становится как никогда важной. HR должен убедить сотрудников, что их личная информация, такая как номера социального страхования и банковские реквизиты, в безопасности.
Организации должны установить надежные руководства по кибербезопасности, чтобы завоевать доверие сотрудников и избежать утечек данных, которые могут привести к судебным искам, крупным штрафам и повреждению репутации компании.
Опасайтесь инструментов, которые обещают "всё и сразу"
Может возникнуть соблазн приобрести универсальное программное обеспечение с ИИ, которое обещает "сделать всё". Однако Тодд Рафаэль, глава отдела контента компании SkyHive, советует HR-менеджерам скептически относиться к инструментам, которые утверждают, что они лучше всего справляются с любой задачей.
"Вероятно, лучше сохранить, но улучшить существующие системы с помощью инструмента ИИ. Если у ИИ есть достаточные данные и он работает в реальном времени, он может предоставить действительно ценные инсайты," отметил Рафаэль. "Он может сделать существующие HR-системы более умными, раскрывая ценную информацию из них. Я бы осторожнее относился к компаниям, которые обещают быть лучше всех существующих инструментов, вместо того чтобы улучшать и дополнять их. Ни один продукт не может быть лучшим во всем."
Помните о ограничениях ИИ
По данным опроса Гарвардской бизнес-школы, 88 процентов HR-руководителей обнаружили, что их инструменты отвергают квалифицированных кандидатов. Это происходит из-за слишком большого количества требований в описании вакансий, которые алгоритмы проверяют в резюме. В результате алгоритмы отвергают многих квалифицированных соискателей, у которых может отсутствовать лишь несколько навыков. Другой фактор — наличие перерывов в работе более шести месяцев, которые могут быть связаны с легитимными жизненными событиями, такими как беременность, военная служба или болезнь.
ИИ сам по себе не дает полной картины ситуации. HR-специалисты должны глубже анализировать данные, чтобы правильно понять и интерпретировать результаты. Используйте свою интуицию и опыт для принятия правильных бизнес-решений.
Учитывайте риски конфиденциальности данных и кибербезопасности
С ростом числа организаций, использующих ИИ для хранения бизнес-информации, защита данных становится как никогда важной. HR должен убедить сотрудников, что их личная информация, такая как номера социального страхования и банковские реквизиты, в безопасности.
Организации должны установить надежные руководства по кибербезопасности, чтобы завоевать доверие сотрудников и избежать утечек данных, которые могут привести к судебным искам, крупным штрафам и повреждению репутации компании.
Опасайтесь инструментов, которые обещают "всё и сразу"
Может возникнуть соблазн приобрести универсальное программное обеспечение с ИИ, которое обещает "сделать всё". Однако Тодд Рафаэль, глава отдела контента компании SkyHive, советует HR-менеджерам скептически относиться к инструментам, которые утверждают, что они лучше всего справляются с любой задачей.
"Вероятно, лучше сохранить, но улучшить существующие системы с помощью инструмента ИИ. Если у ИИ есть достаточные данные и он работает в реальном времени, он может предоставить действительно ценные инсайты," отметил Рафаэль. "Он может сделать существующие HR-системы более умными, раскрывая ценную информацию из них. Я бы осторожнее относился к компаниям, которые обещают быть лучше всех существующих инструментов, вместо того чтобы улучшать и дополнять их. Ни один продукт не может быть лучшим во всем."
Отделы кадров будут все чаще использовать искусственный интеллект в интересах людей
Нет сомнений, что ИИ оказывает огромное влияние на HR. От автоматизации рутинных задач до предоставления данных для более объективного принятия решений, ИИ продолжает улучшать способы привлечения, развития и удержания талантов в компаниях. Однако HR-специалисты должны помнить, что ИИ не должен заменять человеческий фактор в HR. Компании должны стремиться к балансу между технологией и человеческим участием, чтобы получить наибольшие преимущества.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024