Технологии на службе HR: какие инструменты используют кадровые службы

С каждым годом технологии, так или иначе связанные с бизнесом, становятся все более совершенными. Модернизируется и HR-сфера. Два года назад объем рынка ПО и сервисов для HR оценивался в $14 млрд, сейчас этот показатель достиг отметки в $15,4 млрд. Цена ошибки при подборе персонала возрастает, а потому компании стремятся еще на стадии отбора проверить кандидата со всех сторон, изучив не только его вовлеченность и эффективность, но и содержимое страниц в соцсетях, ошибки молодости и отношения с родителями. Автоматизировать процесс проверки позволяют современные HR-сервисы на основе ИИ, предиктивной аналитики и геймификации. Юрий Тростин, Head of Analytics and Data Science сервиса Worki, проанализировал современные подходы к HR и оценил вклад ИТ в методики подбора персонала.

Для HR наиболее важны те технологические инновации, что способны помочь ускорить процесс поиска и отбора необходимых кандидатов. Чем меньше временные затраты, тем лучше. Как и во многих других сферах бизнеса, в HR на помощь приходят искусственный интеллект с машинным обучением и предиктивной аналитикой, big data, распознавание лиц и голоса. Рассмотрим отдельные направления и практические кейсы.

Западные компании, которые постепенно меняют рынок HR

Решение HR-задач при помощи приложений

Поскольку смартфоны являются неотъемлемой частью нашей жизни, то и работодателям, и потенциальным сотрудникам удобнее искать друг друга посредством мобильных приложений. По статистике, количество пользователей мобильных устройств составляет 4,57 млрд человек. Причем у некоторых из них не один девайс, а несколько, то есть количество активных устройств больше, чем число пользователей. Как правило, люди в три-пять раз чаще обращаются к смартфонам, а не ПК или ноутбукам, а потому мобильные «кадровые» инструменты оказываются наиболее эффективными.

Мобильные HR-сервисы используют уведомления для кандидатов и рекрутеров, что значительно ускоряет процесс коммуникации. Рекрутер размещает вакансию, после чего сервис отправляет уведомление, если на сайте кто-то разместил резюме, которое по большей части параметров совпадает с критериями отбора. Причем сервис не ограничивается уведомлениями, а проводит еще первичную сортировку оптимальных резюме.

Одно из популярных HR-приложений — Belong. Работает система на основе машинного обучения. Belong постоянно анализирует поступающие вакансии и резюме для того, чтобы найти оптимальные пары — соискатель-работодатель.

Zoho People — тоже связка «приложение-сервис», которая помогает отслеживать активность сотрудников и эффективность их работы удаленно. Приложение позволяет сотрудникам отмечать уход с рабочего места или переработку. Это же приложение дает возможность связаться с любым сотрудником из списка контактов для обсуждения определенных вопросов.

При помощи мобильных приложений для HR компания может не только искать новых сотрудников, но и получать обратную связь от соискателей или штатных сотрудников. По данным компании Adobe, люди гораздо охотнее дают отзыв в приложении с телефона, чем используя веб-сервис с ПК или ноутбука.

Автоматизация: помощь HR-роботов

Значительную долю времени рекрутеров занимают обзвон кандидатов и собеседования. С развитием технологий отбор подходящих резюме и процесс первичного обзвона автоматизировали. С этим справляется сервис «Робот Вера», который задает вопросы по базе и распознает простейшие ответы вроде «да», «нет» или «согласен». Первый этап работы «Веры» — отбор резюме на наиболее популярных российских ресурсах по поиску работы. Затем идет обзвон потенциальных кандидатов с предложением прийти на собеседование, если ответы собеседника-человека совпадают с базой робота. Средняя конверсия при поиске кандидата составляет 15%. Робот способен обзванивать около 30–40 тыс. соискателей в день. «Вера» способна проверить информацию, указанную в резюме, на соответствие действительности. Например, если кандидат указал, что знает английский язык на продвинутом уровне, робот задает вопросы на английском, ожидая ответа на этом же языке.

Кроме «Веры», есть масса других примеров успешной деятельности HR-роботов. В июне 2017 года банк «Открытие» завершил пилотный проект по автоматизации найма персонала. В итоге банк получил 113 сотрудников своего колл-центра и девять менеджеров по продажам благодаря роботу. В первую неделю этот робот смог найти больше кандидатов, чем целый отдел из пяти специалистов по кадрам за месяц. Сотрудники банка заявили, что именно робот позволил сократить время закрытия вакансий и скорость найма необходимых специалистов в два раза.

Еще один пример — разработка калифорнийской компании FirstJob, чат-бот которой помогает оценивать резюме на соответствие вакансии, задает ряд дополнительных вопросов и затем отсылает полученные данные HR-менеджеру. По словам разработчиков, робот дает возможность сократить время поиска сотрудника на 75%.

Большинство известных площадок для поиска работы и сотрудников используют ИИ для того, чтобы кандидаты видели наиболее подходящие для себя вакансии, а рекрутеры — релевантные резюме при «холодном» поиске. Для снижения временных затрат рекрутера на обработку нерелевантных откликов применяются различные чат-боты или голосовые боты. Часто это просто сценарные опросники, но работают они эффективно.

Помогает оптимизировать затраты на HR-процессы и поиск соискателей с учетом их местоположения. Стоит отметить, что многие соискатели соглашаются на размер заработной платы на 5–10% ниже заявленной, если работа находится в непосредственной близости от квартиры. Оптимальное время, которое практически любой человек согласен потратить на дорогу до рабочего места, составляет около 40 минут. Кстати, геолокацию при поиске сотрудников используют такие гиганты, как General Electric, Mailchimp и Goldman Sachs.

Важную роль играет и скрининг, так что многие платформы предлагают разные инструменты для тестирования кандидатов еще до того, как они приглашены на собеседование. Автоматизировать этот процесс можно, в частности, при помощи геймификации. Соответствующие платформы для выполнения этой задачи — Pymetrics и HireVue.

Какие-то задачи можно автоматизировать при помощи голосовых помощников вроде Alexa от Amazon или «Алисы» от «Яндекса» — они становятся все более умными. Цифровой ассистент мог бы сильно разгрузить HR на всех этапах взаимодействия с кандидатом или сотрудником, а также стать единой точкой входа для сотрудника, чтобы оформить больничный, отпуск или премию, выяснить дополнительную информацию.

Анализ больших данных и предиктивная аналитика

Прошло время, когда рекрутеры просто накапливали данные о потенциальных сотрудниках, создавая относительно простые базы данных. Сейчас эту информацию необходимо анализировать и прорабатывать при помощи ИИ, big data и машинного обучения. Компании, которые используют продвинутые системы анализа потенциальных сотрудников, работают в два-три раза эффективнее своих коллег, которые просто собирают информацию.

Активная работа с big data в HR только начинается — пока еще немногие компании используют возможности технологии. А спектр возможностей весьма широк: например, обработка естественного языка может применяться для анализа тысяч резюме, которые поступают в HR-отделы крупных компаний. Сотрудники-люди зачастую не в состоянии справиться с таким объемом информации, так что использование современных технологий просто необходимо. Анализ big data дает возможность проранжировать резюме и составить рейтинг соискателей, что значительно облегчает работу.

К сожалению, в России примерно 27% компаний не используют аналитику в HR. Нет ни просчета стоимости закрытой вакансии, ни анализа наиболее эффективных каналов привлечения сотрудников или текучести кадров.

Один из известных аналитических HR-сервисов Jibe Insights позволяет руководству компании отслеживать действия рекрутингового отдела, оценивать эффективность собеседований, отслеживать путь сотрудника от соискателя к руководителю.

Этот способ поиска сотрудников, в частности, использует компания Keencorp. Ее сервисы определяют потенциал соискателей и их способность работать в заявленной в резюме сфере. Согласно одному из исследований, неочевидные факты в резюме, например, продажника позволяют обнаружить и нанять весьма эффективных специалистов. Эти факторы довольно простые — отсутствие опечаток, орфографических ошибок в резюме или попыток бросить школу в детстве, успешная работа на предыдущих местах, способность анализировать нечеткие инструкции, многозадачность, умение планировать время. Результаты исследования ясно показывают, что диплом престижного вуза и рекомендации от прежних работодателей имеют не слишком высокое значение.

Обработка больших данных помогает снизить убытки компании, связанные с неудачным подбором кадров. Расходы на HR, затраты на тренинги, убытки из-за снижения общей производительности труда, уход клиентов, не получающих обещанного сервиса — это лишь часть убыточных элементов бюджета.

Положительный момент в работе с big data в HR в том, что компания может настроить свои каналы рекрутинга именно на тех специалистов, которые ей нужны. Отличный кейс— подбор кадров в социальных сетях сетью отелей Marriott Hotels. У компании самая популярная рекрутинговая страничка на Facebook, с 1,2 млн лайков и тысячами потенциальных сотрудников, которые каждый день обращаются в Marriott. Компания смогла добиться таких высоких результатов при помощи оценки различных каналов рекрутинга и тонкой настройки персонализации.

Широко используется и предиктивная HR-аналитика, когда компания изучает накопленные данные о своих сотрудниках для разных целей — например, моделирования вероятности ухода из компании или новой роли ключевого сотрудника. Благодаря предиктивной аналитике такие компании, как Xerox, Walmart и Credit Suisse смогли снизить отток кадров на 20%. Соответственно, снизились убытки из-за кадровой текучки, уменьшилось число «токсичных» сотрудников, которые негативно влияют на условия труда своего подразделения, увеличился срок удержания опытных специалистов.

Виртуальная реальность

Эта технология еще только развивается, но кейсы применения VR в кадровой сфере уже есть. Например, логистическая компания из Германии Deutsche Bann при помощи VR показывает соискателям свои офисы и рабочие места. В 2017 году эта компания расставила стенды на карьерных ярмарках и других HR-мероприятиях. Каждый желающий мог при помощи очков выбрать интересующую его локацию и оценить условия работы в компании. Именно VR помог увеличить количество тех, кто хотел бы устроиться в компанию на работу. Ранее среднее число соискателей за единицу времени составляло десять человек, после кейса с VR этот показатель вырос до 100 заинтересованных соискателей.

Еще одна компания, Jet.com, использует VR для демонстрации своих офисов. По мнению руководства, соискатели должны хорошо понимать, где будут трудиться, поэтому потенциальным сотрудникам дают возможность оценить условия труда своими глазами.

В настоящий момент именно демонстрация своего офиса и рабочих процессов при помощи VR — основное направление использования технологии. С течением времени будут появляться и другие кейсы, но для этого необходимо, чтобы VR стала более доступной рядовому потребителю.

Проблемы адаптации технологий

Многие зарубежные и отечественные компании опасаются новых инструментов, с которыми они не знакомы. Это касается и HR-сферы. Камнем преткновения здесь, в первую очередь, является нежелание тратить средства на дополнительные инструменты и технологии, которые еще предстоит тестировать.

Кроме того, многие программные HR-инструменты, используемые бизнесом сейчас, практически ни с чем не интегрируются, поскольку базируются на технологиях пяти-, а то и десятилетней давности.

Часто решение о внедрении какого-либо HR-инструмента принимает не специалист по кадрам, который может объективно оценить эффективность технологии, а не слишком компетентный в кадровых вопросах менеджер из другого отдела.

ИТ помогают специалистам по кадровым вопросам решать практически весь спектр рабочих задач:

  • поиск релевантных кандидатов;
  • проведение собеседований при устройстве на работу;
  • создание профилей сотрудников для различных позиций;
  • онбординг кандидатов;
  • обучение сотрудников и повышение их квалификации;
  • постоянное повышение эффективности сотрудников;
  • проведение exit-интервью, понимание причин ухода из компании.

Большинство проблемных и спорных моментов пока еще решаются вручную, компьютерные системы, алгоритмы и нейросети играют лишь вспомогательную роль. Но через 10–15 лет полная автоматизация и цифровизация многих указанных выше направлений работы возможна и ожидаема.

  • Автор: Юрий Тростин, Head of Analytics and Data Science сервиса по подбору персонала Worki
СЛЕДУЮЩИЙ МАТЕРИАЛ РАЗДЕЛА "IT"