Между тем случай XSolla далеко не единичен. Все больше компаний делегируют кадровые решения цифровым системам и алгоритмам, которые в совокупности составляют рынок HR-Tech – технологий для управления человеческими ресурсами (human resources). «Умные» помощники используются для заполнения вакансий, обработки данных о сотрудниках, обучения, тестирования, получения обратной связи и так далее.
Возможности этих инструментов достаточно широки, чтобы существенно изменить сложившуюся практику трудовых отношений. Но пока их массовому внедрению препятствует консерватизм заказчиков, а также незрелость самих алгоритмов, провоцирующих критические ошибки и буквально ломающих судьбы. «Профиль» опросил широкий круг IT- и HR-экспертов, чтобы узнать, как обращаться с «бесчеловечными» технологиями в столь чувствительной сфере.
Скоростная отбраковка
HR-Tech решения вошли в офисную жизнь незаметно – со многими из них сотрудники сталкиваются в ежедневном режиме. Это, к примеру, корпоративный интернет-портал, ведущий учет персонала и поощряющий социальную активность внутри компании, или системы электронного обучения – симуляторы, боты, онлайн-курсы.
«Стандартом становятся инструменты для проведения опросов и тестов среди сотрудников – от проверки профессиональных навыков до обратной связи по обустройству офиса, – рассказывает «Профилю» HR бизнес-партнер компании SAS в России и СНГ Оксана Пахомова. – Большой потенциал у автоматизации внутренних процессов, например, начисления премий и компенсаций».
И все же главная задача HR-отдела – рекрутинг, поиск талантов: от его результатов напрямую зависит процветание компании. В этой задаче технологиям тоже отводится заметная роль. «Важным шагом стало создание профессиональных сообществ, в которых рекрутеры могут быстро получить информацию о соискателях, – говорит гендиректор группы компаний «Тамаки» Андрей Белянин. – Речь об агрегаторах вакансий (Indeed, в России – Headhunter, FL.ru), бизнес-ориентированных соцсетях (LinkedIn), биржах удаленной работы (Freelancer.com, Upwork). Все, что можно было реализовать малой кровью, уже работает».
Дальнейшая оптимизация поиска происходит за счет систем для работы с кандидатами (applicant tracking system). В их функционал входит поиск резюме в онлайн-базах по заданным параметрам, анализ с помощью инструментов текстовой аналитики (natural language processing), отсев резюме, отправленных веерным способом, и иных заведомо неподходящих соискателей.
Культ дистанционного управления: как контролируют сотрудников на удаленке
Эффективность таких систем растет по мере развития искусственного интеллекта (ИИ), сообщает «Профилю» специалист департамента цифровой трансформации Cross Tech Solutions Group Никита Андреянов. «ИИ может анализировать огромные массивы данных, – говорит он. – Резюме сортируются по опыту работы, ожидаемой зарплате, профессиональному стажу и так далее. Затем формируется перечень наиболее подходящих кандидатов. Таким образом одна из наиболее трудоемких задач в процессе найма решается почти без участия HR-менеджера».
Помимо этого, ИИ-алгоритмы используются для обзвона кандидатов и назначения собеседований. Известный пример – аудиобот Мия (Mya), разработанный американской компанией First Job. Мия сама проводит с кандидатом телефонное интервью, анализирует ответы и готовит заключение для заказчика. HR-отдел подключается, только если соискатель прошел этот фильтр.
Еще один способ автоматизации собеседований – видеоинтервью в форме монолога. Кандидат по видеосвязи отвечает на вопросы по заранее составленному сценарию, при этом время для ответа ограничено. Затем интервью отправляется в базу компании.
«Рекрутер может просмотреть видео на ускоренном режиме или выбрать конкретные ответы. В итоге для просмотра одного кандидата тратится менее 15 минут, – рассказывает директор по персоналу и организационному развитию холдинга S8 Capital Татьяна Гладюк. – Этим летом мы внедрили у себя такой сервис. Раньше в среднем на вакансию поступало примерно 300 откликов, из которых после просмотра резюме 25–30 человек приглашались на первое собеседование. Сейчас мы можем обработать 120–150 видеоинтервью за то же время».
И это только начало. Шаг за шагом на службу HR-специалистам поступят все перспективные технологии, уверен основатель компании «С-Консалтинг» Евгений Сафронов. «Было бы полезно использовать распознавание лиц, чтобы читать физиогномику лица и определять честность и эмоциональное состояние кандидата на интервью, – рассуждает он. – А очки дополненной и виртуальной реальности пригодятся при выполнении контрольных заданий».
Гадание на больших данных
Из этого, впрочем, не следует, что отделы кадров уходят в прошлое. «У искусственного интеллекта изначально нет задачи заменить собой рекрутера. Он применяется на стадии первичного отбора, составляет выборку, а дальше с ней работает человек, за которым и остаются кадровые решения», – поясняет Оксана Пахомова.
«Алгоритмы избавляют HR-специалистов от рутинных действий, а также несут дополнительные полезные функции. Например, можно провести статистический анализ причин отклонения и принятия вакансий компании, чтобы лучше понимать ее сильные и слабые стороны», – добавляет гендиректор группы компаний «Эдит Про» Дмитрий Кичко.
Одна из «фишек» нейросетевых программ в процессе найма – оценка профессиональных перспектив кандидата. Примером может служить разработка PredictiveHire (Великобритания): на основе данных о навыках, востребованных в конкретной компании, создается опросник, предлагаемый соискателю. Затем ИИ анализирует его ответы, пытаясь угадать степень будущего соответствия KPI организации.
«В перспективе появятся модели, которые с высокой долей вероятности смогут предсказывать кадровый рост в компании, обрабатывая всю совокупность данных о кандидате», – уверяет Андрей Белянин.
Прогнозирование применяется и по отношению к действующим сотрудникам. Сервис Yva (разработка ABBYY) анализирует поведение персонала – скорость отправки сообщений, тональность разговоров, время ухода домой, – чтобы определить самочувствие в коллективе. Алгоритмы People Analytics аналогичными методами распознают вероятность возникновения конфликтов и профессионального выгорания работников.
«Если удается спрогнозировать уход специалиста и пораньше начать подыскивать ему замену, можно сократить финансовые потери компании, – подчеркивает Никита Андреянов. – ИИ выявляет инсайдерскую деятельность перед уходом сотрудника, снижение профессиональной активности. Кроме того, сравнивая его случай с теми, кто уволился раньше, можно сформировать вероятностную модель и понять, почему люди уходят от работодателя».
Однако развитию технологий глубокой аналитики препятствует одинаковая для многих сфер проблема: недостаток чистых, структурированных, машиночитаемых данных. Иначе говоря, алгоритмам не хватает объемов выборки, по которой можно строить закономерности.
«Мы еще далеки от ситуации, когда можно говорить о том, что компании собирают о своем штате большие данные (big data). Если только это не крупные структуры с высокой степенью автоматизации всех компонентов деятельности, а не только HR-инструментов», – констатирует руководитель по развитию «Авито Работы» Дмитрий Пучков.
«Данные о сотрудниках – ценный актив для бизнеса. Компании-пионеры, собирающие и бережно хранящие такую информацию, получат наибольшие преимущества при подборе трудовых ресурсов», – добавляет сооснователь Napoleon IT Павел Подкорытов.
Бенефициары цифрового найма
Кто больше всех нуждается в цифровизации кадровой работы? По словам собеседников «Профиля», это крупные компании, регулярно устраивающие набор среднеквалифицированного персонала. «Внедрение ИИ требует инвестиций, и если для лидеров бизнеса эти вложения целесообразны, то в маленькой компании с низкой текучкой кадров, где не всегда есть даже штатный HR-специалист, они вряд ли себя окупят», – поясняет Оксана Пахомова.
«В нашей практике был случай, когда руководству «Шереметьева» потребовалось срочно нанять порядка 500 грузчиков. На трудоустройство классическим способом могло бы уйти несколько месяцев. Но благодаря ИИ-решениям проект удалось уложить в две недели», – рассказывает Георгий Зуев, основатель компании «Биорг» по разработке нейросетей для оцифровки документов. По его словам, в такой задаче нейросетям все же нужен контроль человека: рукописный текст, нечеткий скан или плохую фотографию документов они распознают с трудом.
HR-технологии востребованы заказчиками из промышленной сферы, сельского хозяйства, транспорта и торговли, считает Дмитрий Кичко. Другие эксперты выделяют технические отрасли, где вывод о компетенциях сотрудника может быть сделан на основании четких критериев. «Есть опыт использования больших данных в производственных компаниях, где обходчики, ежедневно выполняющие диспетчеризацию инженерных систем, должны совершать определенное количество действий», – делится Евгений Сафронов.
Таким образом собираются метрики, служащие основой для оценки работника. Если же компания ищет уникального специалиста либо представителя творческой профессии, где невозможна стандартизация труда, алгоритмы не помогут.
По законам онлайна: как устроиться на работу мечты дистанционно
Правда, в последний год в работу HR-отделов вторгся еще один фактор, резко изменивший традиционные порядки. Речь о пандемии COVID-19. Пример – сервисы видеоинтервью, которые нашли множество новых пользователей по той причине, что живые собеседования в реалиях удаленки попросту невозможны.
По словам Павла Подкорытова, HR-Tech активнее развивается в компаниях с высоким процентом дистанционных работников. «Главная тенденция в HR-сфере – отмена «географического рабства», – считает он. – Страх перед наймом удаленных работников, который до этого присутствовал у работодателей, уступил страху остаться без штата вовсе. Сейчас наибольшим спросом пользуются системы, позволяющие организовать удаленную работу и повышать ее эффективность. В перспективе это приведет к изменению привычных схем «сотрудник – работодатель» и более гибким моделям найма. Например, вырастет доля проектных специалистов, работающих «под ключ» и отвечающих за результат».
Наш особый путь
Российский бизнес присматривается к рынку HR-Tech, однако внедрение цифровых решений идет неравномерно. По данным рекрутинговой компании Hays, опросившей почти 487 компаний, кадровый учет и администрирование автоматизировали 78% респондентов, рекрутмент – 41%, систему компенсаций и льгот – 40%, обучение и развитие персонала – 34%, блок аналитики – 34%, учет рабочего времени – около 50%. Результатами автоматизации довольны до 80% предпринимателей, 18% не хотят ничего менять в текущих процессах, а 1% принципиально выступает против кадровых инноваций.
«Основные проблемы на пути цифровизации, со слов HR-специалистов, – это отсутствие бюджета, а также информации о наличии на рынке необходимой системы», – говорит в беседе с «Профилем» директор направлений Talent Solutions и Response компании Hays в России Олег Ткаченко.
Между тем ассортимент ПО расширяется с каждым годом. Специальные решения есть для кадрового учета и администрирования (1С, SAP, БОСС-Кадровик, КОМПАС: Управление персоналом, Workday, Oracle, Галактика ERP, Контур.Персонал), для рекрутмента (E-Staff Рекрутер, Potok, FriendWork Recruiter, Хантфлоу, GoRecruit, Experium), для оценки сотрудников, адаптации и обучения (Matrix, Looop, iSpring Learn, Agylia, WebTutor, Learn Amp, ETWeb).
Регулярно заявляют о себе перспективные HR-Tech стартапы. Компания Pymetrics создала серию когнитивных и неврологических тестов, позволяющих оценить кандидата с неожиданных сторон. Orderboard.ai разработала «алгоритмы привлекательности» для сравнения соискателей вакансии с имеющимися сотрудниками. А в индийском стартапе PhenomPeople разработали карьерный портал, предлагающий своим пользователям вакансии по типу «умных» рекомендаций в соцсетях. Идея проекта в том, что работу мечты не надо искать целенаправленно – она сама вас найдет.
Впрочем, лидерами рынка HR-Tech остаются крупные корпорации: Atlassian, Facebook (LinkedIn), Workday, Slack, Freelancer.com, Upwork. Его суммарный объем по состоянию на 2021 год – $24 млрд (Fortune Business Insights).
Но досконально оценить параметры рынка трудно, поскольку многие технологии заказчики создают самостоятельно. «Это дешевле и надежнее, чем покупать готовые решения, – объясняет Татьяна Гладюк. – Универсальные модели не всегда себя оправдывают, ведь у каждой компании много индивидуальных запросов. Опыт показывает, что решения от зарубежных разработчиков в наших реалиях требуют доработок».
Насколько Россия близка к лидерам по внедрению HR-технологий? Здесь мнения экспертов разделились. Некоторые считают законодателями мод на этом рынке Запад (США, Великобританию, Германию), а также Китай, где тон задают IT-гиганты Tencent, Alibaba и Baidu. «Лидируют транснациональные корпорации, поскольку у них стоит задача организовать совместную работу людей с разных континентов, – подчеркивает Евгений Сафронов. – Отличительная особенность российских компаний – изолированность от транснационального мира. Здесь свой путь, своя эволюция».
Дмитрий Пучков считает иначе. «Беседуя с основателями российских компаний, я пришел к выводу, что они мыслят инновационно, готовы пробовать и экспериментировать, – утверждает он. – Вообще российский рынок гораздо менее консервативен, чем в Штатах».
А руководитель направления DataScience компании «Медиа-тел» Илья Шутов настаивает, что лидеров определить вообще нельзя. «Рассказов много, алгоритмы открыты, аналитики делятся лучшими практиками. Но никто не скажет, как на самом деле принимались последние кадровые решения и какая выгода реально получилась из этих экспериментов. Слишком много нюансов и способов трактовки исходных данных».
Так или иначе, российское законодательство (№ 152-ФЗ), обязывающее хранить данные россиян на серверах внутри страны, сильно ограничивает возможности использования западных HR-систем. Зато создает благодатную почву для появления аналогичных решений в России. Примерами отечественных продуктов могут служить робот-рекрутер Вера от компании Stafory, система для поиска и отсева резюме Talantix, сервис видеоинтервью Skillaz и так далее.
«Наши разработчики уже выходят на глобальный рынок со своими сервисами, открывают офисы в других странах и зачастую предлагают более эффективные IT-решения. Имею в виду продукты VCV, Headhunter, «VK Работы». Можно смело сказать, что Россия тоже формирует тренды в HR-Tech», – уверяет Татьяна Гладюк.
К людям надо помягче
Как бы то ни было, в применении HR-технологий есть известный предел: если ими увлечься, легко не заметить личность за цифрами.
«Специалист может справляться с должностными обязанностями, достигать необходимых показателей, но не быть вовлеченным в рабочий процесс, не интересоваться развитием компании или обладать токсичным характером, что перечеркивает все его результаты и заслуги. С помощью ИИ все это учесть невозможно», – признает директор по персоналу группы компаний «Нетрика» Ирина Карклинис.
«ИИ не может и, вероятно, не сможет понять абстрактные вещи, которые для живого специалиста являются очевидными благодаря жизненному опыту, – соглашается Андрей Белянин. – Интуитивно мы все понимаем, адекватен ли человек, но не применяем специальных критериев, чтобы это определить. Разбитое на отдельные характеристики поведение человека может не вызвать сомнений в его нормальности, но сочетание таких факторов укажет на серьезные проблемы. Теоретически это можно просчитать, но такая система потребует колоссальных затрат, годы исследований и вряд ли будет эффективнее живого специалиста».
По словам Олега Ткаченко из агентства Hays, сегодня на Западе при обращении с персоналом принято руководствоваться концепцией Human2Human. «Во главу угла ставятся человеческие взаимоотношения, а не страх и подчинение, результат работы, а не количество действий за день, – объясняет он. – Необходимо умение найти подход к каждому сотруднику, так что роль HR-специалистов, наоборот, возрастает. В российской корпоративной культуре заложено меньше доверия к членам коллектива. Особенно жестко контролируют своих работников банки и розничные структуры».
Можно ли уволить человека только на основе аналитики? Применить такой подход пытались еще в XX веке. В 1981 году компания General Electric внедрила систему ранжирования персонала, известную как «кривая выживания». Позже ее переняли Microsoft, Ford и другие американские корпорации, однако сотрудники, попавшие в категорию аутсайдеров, буквально завалили исками своих работодателей.
В последние годы отличилась компания Amazon. Сперва выяснилось, что ее алгоритм подбора сотрудников ущемляет права женщин, предпочитая им соискателей мужского пола по технической причине: большинство резюме, по которым обучался алгоритм, принадлежали мужчинам. А затем интернет-магазин принялся увольнять курьеров автоматическими уведомлениями по почте: ИИ решил, что они слишком медленно доставляют заказы, не принимая в расчет важные нюансы (вроде незапланированных пробок на дорогах).
Эксперты предостерегают: для карающей функции HR-алгоритмы явно не созрели. «Качество обучающей выборки – краеугольный вопрос, – считает Павел Подкорытов. – Необходимо убедиться, что получившаяся модель очищена от предрассудков и объяснима, то есть можно понять логику ИИ. Для этого требуется провести большую подготовительную работу по проверке и очистке базы данных с привлечением людей разного пола, этноса, культуры, возраста и опыта».
По словам Ильи Шутова, особенно безжалостной выглядит технология анализа цифровых следов сотрудника. «Она поднимает все огрехи за время работы, скрыться практически невозможно, исправить прошлые ошибки – тоже, – описывает собеседник. – Мы в «Медиа-тел» проводили такой анализ и пришли к выводу, что нельзя принимать автоматических решений. Важно, к кому эта информация попадет, насколько человечной будет ее трактовка. Фактически вся власть в руках аналитика: руководство не отдает себе отчета, что за графики он показывает, почему модель построена так, а не иначе. Нужен двойной или тройной контроль, чтобы не допустить непоправимых ошибок».
Тем не менее распространение этически спорных HR-технологий продолжится, считают эксперты. «Готовы ли вы к тому, что «черный ящик» вынесет вам вердикт, не подлежащий обсуждению? – вопрошает Илья Шутов. – Где красная линия, которую прочерчивает человечество? Пока что оно планомерно сдает позиции и делегирует их машинам. За последний год мы все ушли в онлайн, и возврата назад уже не будет».
«В перспективе метрики для оценки человеческого труда упростятся, он утратит уникальность, станет функцией, все больше будет завязан на количественные показатели. По сути, человек придет трудоустраиваться на работу к машине», – резюмирует Евгений Сафронов.
