Собеседование с искусственным интеллектом? Применение Process Mining для оптимизации ректутерских стратегий? Предиктивная аналитика потребностей предприятия в пополнении штата новыми сотрудниками? Интеграция виртуальных помощников в бизнес-процессы? Ведение всей необходимой документации по уже имеющемуся персоналу, от учета больничных листов до оценки выполнения установленных менеджментом KPI? Все это — и многое другое — уже способны предложить заказчикам автоматизированные HR-инструменты, активно развиваемые и продвигаемые российскими вендорами и участниками ИТ-канала.
Еще в 2024-м, судя по совместному исследованию Proscom, UTEAM, «Ростелекома» и Skillaz, более половины российских компаний полагались на ручной сбор данных для решения задач HR. Вместе с тем по этому направлению автоматизация активно шла и до наступления эры ИИ, — современные алгоритмические HRM-системы довольно эффективно трансформируют классический подход к управлению талантами. Какие же именно преимущества обеспечивают специализированные системы HRM в сравнении со стандартными CRM, приспособленными для нужд HR-подразделения силами собственного ИТ-отдела заказчика либо с привлечением внешних специалистов?
«Задача CRM-систем изначально состоит в управлении отношениями с клиентами, — уточняет Елизавета Сергеева, руководитель рекрутингового центра IBS GlobalCareer. — Кто-то перекраивает их под HR-нужды, но это все равно компромисс. Они не настолько заточены под кадровые процессы, как HRM-платформы, которые охватывают весь цикл работы с персоналом. Специализированные решения снижают нагрузку на кадровые службы. Их эффективность повышается в том числе за счет оперативной аналитики с дашбордами и всеми необходимыми HR-метриками. В CRM такая функциональность требует серьезной кастомизации, что увеличивает затраты и риск ошибок. Не стоит забывать о вопросах безопасности и конфиденциальности данных. HRM учитывают это — и соответствуют российским законам о персональных данных. В адаптированных же CRM из-за дополнительных доработок повышается опасность утечки данных».
Для решения каких именно HR-задач применимы инструменты искусственного интеллекта (ИИ)?
На взгляд Елизаветы Сергеевой, основной смысл привлечения ИИ — это переход от реактивного управления сотрудниками к предиктивному: «ИИ-инструменты, анализируя большие объемы данных, могут предсказывать текучку кадров, выгорание, потребности в найме. Они помогают освободиться от рутины, включая разбор резюме, проведение первых этапов отбора, персонализацию карьерного развития. Благодаря ИИ рекрутеры работают быстрее и эффективнее. Время закрытия вакансий, по нашим оценкам, сокращается примерно на 30–40%. Это помогает сосредоточиться на более важных направлениях, — таких как развитие талантов и поддержание корпоративной культуры».
Насколько позитивно или негативно сами соискатели воспринимают сегодня глубокую автоматизацию HR — геймификацию рабочего процесса, 360-градусную оценку качества их работы, сквозную аналитику их поведения, в том числе в соцсетях; наконец, высокую вероятность провести интервью не с живым HR-специалистом, а с умным ботом?
«Отношение кандидатов к глубокой автоматизации HR-процессов все еще остается смешанным, — констатирует Елизавета Сергеева. — Согласно результатам исследования «Авито Работа», примерно 40% соискателей готовы пройти первое собеседование с чат-ботом, поскольку так процесс отбора идет быстрее — и можно назначить собеседование в удобное для кандидата время. Но это касается только первоначальных этапов. Для большинства соискателей все равно остается важным, чтобы окончательное решение оставалось за человеком, а не за ИИ. У соискателей есть опасения, что нейросети могут не распознать нестандартные навыки или опыт, — и что они не обладают эмпатией. 32% респондентов уверены, что рекрутер способствует раскрытию сильных сторон кандидата».
«Геймификация и 360-градусная оценка, — продолжает эксперт, — воспринимаются, по моему опыту, позитивно; они приветствуются как инструменты для анализа эффективности и выстраивания рабочего процесса, особенно у молодых специалистов. Но мониторинг поведения и соцсетей все-таки вызывает настороженность из-за вопросов конфиденциальности. Предубеждения со временем могут меняться — по мере того, как ИИ будет становиться неотъемлемой частью повседневной жизни. Так произошло с виртуальными ассистентами, онлайн-банкингом. Однако некоторые стратегические задачи, такие как финальные интервью или разрешение конфликтов, останутся за человеком еще на долгое время. ИИ все-таки не заменяет рекрутера, а усиливает его, помогая сосредоточиться на важных аспектах подбора».
При внедрении ИИ в бизнес-процессы ярко проявляет себя «проблема новичка»: генеративная модель особенно хорошо справляется с рутинными задачами, не требующими высокой квалификации, т. е. замещает в первую очередь начинающих специалистов — но те в результате лишаются возможности пройти классическую траекторию накопления опыта и навыков. Отмечается ли схожая тенденцию в HR — т. е. не препятствует ли внедрение ИИ-инструментов профессиональному росту самих же живых HR-специалистов, сокращая потребность в новичках/стажерах и тем самым уменьшая число высококлассных экспертов по HR в будущем?
«Да, такая тенденция действительно прослеживается в HR, — соглашается Елизавета Сергеева. — ИИ эффективно берет на себя рутину: первичный скрининг резюме, их сортировку, базовую аналитику, онбординг, которые традиционно выполняли начинающие специалисты; поэтому потребность в них снижается. Это, безусловно, мешает накоплению опыта и карьерному развитию, что через несколько лет может привести к дефициту опытных экспертов. Но в то же время ИИ, освобождая новичков от механической работы, дает больше времени для решения стратегических задач: такой опыт более важен и ускоряет карьерный рост. Чтобы избежать сокращения стажеров и начинающих сотрудников, предотвратить дефицит экспертов в будущем, компаниям необходимо переориентировать молодых специалистов на креативные задачи, сочетать ИИ с их обучением, другими словами — интегрировать ИИ-инструменты в помощь новичкам, а не использовать первые для замены вторых».
Учитывает ли сегодня HR-служба ту же самую «проблему новичка» в ходе управления талантами предприятия/организации? Иными словами, сформировано ли сегодня понимание, как сбалансировать естественное желание заказчика минимизировать затраты в моменте (заменив начинающих сотрудников, линейный персонал и т. д. по возможности ботами) — и необходимость воспитывать будущих профессионалов высокого уровня в своем коллективе с нуля?
Современные HR-службы стремятся к балансу между сокращением затрат и инвестициями в развитие кадров, — на это указывает Елизавета Сергеева: «Внедряются программы управления талантами с анализом компетенций, менторством, внутренним обучением и индивидуальными планами развития. ИИ используется для персонализированного развития, но все-таки корпоративная культура, гибкий график, материальные и нематериальные льготы для сотрудников пока остаются зоной ответственности HR. На рынке труда действительно отмечается мобильность кадров любого уровня и квалификации. Постоянный поиск новых специалистов требует времени и ресурсов, плюс может навредить деятельности и репутации компании. Поэтому многие организации уже озаботились не просто привлечением новых кадров, а их развитием и удержанием. Например, в IBS сотрудникам доступна обширная база курсов для специалистов разных профилей и уровней компетенций, благодаря которой можно непрерывно развиваться и обучаться».
Чего, взгляд экспертов, не хватает современным системам автоматизации HR — и как скоро отечественные разработчики таких систем готовы будут предложить рынку отсутствующие сегодня инструменты?
«Современным HR-системам недостает полной интеграции с ИИ, — убеждена Елизавета Сергеева, — чтобы обеспечить персонализацию и предиктивную аналитику. Им также не хватает более продвинутой защиты данных от киберугроз, которых становится все больше, а заодно и инструментов для развития эмоционального интеллекта и культурного соответствия. Например, HR-системы слабо справляются с такими нюансами, как предугадывание выгорания и увольнения. Также нет встроенных инструментов для аудита ИИ-решений и этического контроля. Такие системы не всегда соответствуют требованиям российского законодательства о персональных данных. Более того, у них нет фокуса на будущих нуждах, они игнорируют потенциальные сценарии динамики численности и состава команды, отсутствует возможность посмотреть на ситуацию с позиции «что, если». На мой взгляд, отечественные разработчики в ближайшие два года смогут предложить недостающие инструменты. Российский рынок HR-Tech в целом активно растет, делая акцент на ИИ-интеграциях, предиктивной аналитике и развитии специалистов Big Data. Однако на этом пути пока есть ограничения: нехватка квалифицированных ИИ-инженеров и регуляторные барьеры».