Існує безліч припущень про те, як штучний інтелект (AI) змінить нашу роботу, наше життя і все інше. Але як пробитися крізь галас і побачити технологію, що ховається за бравадою? Багато компаній стверджують, що створили програмне забезпечення для рекрутингу зі штучним інтелектом, але які з них варті нашого часу? Я досі пам'ятаю, як тестував перший-ліпший "штучний інтелект", що потрапив мені на очі, під назвою Chosen AI. Це було 5 з гаком років тому, тож їхня технологія могла змінитися, але я пам'ятаю, що це був справді базовий пошук, встановлений поверх LinkedIn, із жахливим користувацьким інтерфейсом і, ймовірно, найгіршим зважуванням критеріїв, яке я коли-небудь бачив. Алгоритм оцінював тільки розмір компанії. Вбудовані фільтри LinkedIn у 100 разів краще допомагали знаходити потрібних людей.
Я розповім про кілька інструментів штучного інтелекту для рекрутингу, з якими я експериментував.
Пошук кандидатів Команди із залучення талантів витрачають багато часу на пошук і залучення пасивних кандидатів.
Це одна з тих сфер, на які орієнтувалися перші розробники інструментів, заснованих на штучному інтелекті. Але щоб зрозуміти, які інструменти дійсно впливають на якість найму, потрібно зрозуміти, як цей процес виконується вручну і що AI може зробити для його відповідності.
Коли ви підбираєте кандидатів, ви звертаєте увагу на такі речі, як:
Назви посад - однакові або схожі (наприклад, менеджер з продажу, керівник відділу по роботі з клієнтами або з розвитку бізнесу можуть означати одну й ту саму посаду і досвід).
Компанії - схожі на вашу або ті, які ви могли підібрати, мають схожі процеси, продукти та послуги.
Ключові слова - набори навичок, технічна кваліфікація, освіта.
Слід мати на увазі, що рекрутери отримують інформацію про кандидатів і компанії, яку не можуть отримати інструменти пошуку зі штучним інтелектом, наприклад, знаючи, що люди з компанії X повинні пройти певну програму навчання, що робить їх придатними для ролі в іншій компанії.
Пошук за ключовими словами став краще розпізнавати альтернативні формулювання і назви посад (за винятком найбільш незвичайних), але він все ще не досконалий.
Алгоритми обробки природної мови стають дедалі досконалішими, але все ще не на 100%, і вони можуть упустити кандидатів, яких ви могли б зарахувати до свого кадрового резерву.
Що потрібно, щоб інструмент штучного інтелекту був хорошим: ✔ Він розпізнає альтернативні назви посад ✔ Він розпізнає альтернативні назви посад ✔ Ви можете запитати, чому він рекомендував певного кандидата на ту чи іншу роль. ✔ Наявність великої кількості фільтрів, щоб ви могли вручну задати параметри пошуку, щоб допомогти йому дізнатися, що вам потрібно, наприклад, місце розташування, тип компанії, галузь і, можливо, навіть стаж роботи. ✔ Повністю перевірені дані, тож якщо ви зв'яжетеся з кандидатом, то знатимете, звідки ви взяли його інформацію (особливо в країнах, де діє GDPR). ✔ Якщо в базі даних є такі дані, як адреси електронної пошти та номери телефонів, ви маєте знати, звідки вони взяті. ✔ Якщо база даних містить автоматизовані програми та графік роботи, переконайтеся, що ви можете змінювати та контролювати їх (наприклад, якщо ринок, на який ви звертаєтеся, не реагує на незапитувані повідомлення WhatsApp, а більшість із них, скажімо прямо, не реагують, переконайтеся, що до бази даних не включено цей канал комунікацій).
Цікаві рекрутингові платформи зі штучним інтелектом для пошуку персоналу:
Crew - радше CRM, де ви можете розвивати спільноту талантів.
Fetcher.ai- інструмент для пошуку кандидатів з багатьох платформ
PersanaAI - помічник для пошуку кандидатів у Linkedin, що допомагає складати персоналізовані повідомлення.
ProgAI - інструмент пошуку кандидатів, що використовує Github як джерело.
HumbirdA - ще один CRM-інструмент з деякими можливостями ATS, такими як перегляд вхідних заявок.
Процес подання заявки Чат-боти чудово підходять для автоматизації багатьох завдань з обслуговування клієнтів, тож чому б не використати їх, щоб допомогти кандидатам зорієнтуватися в процесі подачі заявки або спрямувати їх до інформації про вашу компанію, вакансії, пільги або процес співбесіди?
Вони допоможуть поліпшити ваш бренд роботодавця, зробивши доступнішою інформацію, яка не "застрягне" за стіною першої співбесіди.
Це також може бути більш інтерактивним способом поставити кілька попередніх запитань, щоб відсіяти кандидатів, які не відповідають якимось особливим вимогам. Наприклад, кандидата, якому потрібне візове агенство, але у вас зараз немає на нього ліцензії.
Список запитань може здатися масивним, якщо їх розташувати у форматі анкети на одній сторінці, але інтерактивність, як свідчить практика, покращує користувацький досвід у UI, і досвід кандидатів не є винятком.
Існують окремі боти, як-от eightfold, а деякі ATS, як-от SmartRecruiters та iCIMS, впроваджують чат-ботів для допомоги в підборі вакансій, знайомства керівників із кандидатами та спрощення процесу подачі заявки завдяки попередньому опрацюванню запитань.
Що потрібно для того, щоб AI був хороший: ✔ Компанія може надати йому ваші дані, тобто описи ваших вакансій і питання, які він може запрограмувати ставити і відповідати на них, ґрунтуючись на інформації про вашу компанію.
✔ Це ключовий момент у роботі з чат-ботами, оскільки багато постачальників старанно працюють над демо-версією із заздалегідь підготовленими даними, і вона розсипається при зіткненні з реальною роботою.
Відбір кандидатів Подібно до того, як ми вирішуємо, з ким зв'язатися під час пошуку кандидатів, ми приймаємо безліч рішень, коли переглядаємо резюме і вирішуємо, кого відсіяти, а кого прийняти.
Під час відбору кандидатів ми часто спираємося тільки на резюме і кілька запитань, на які кандидат відповів під час подання заявки.
Як можна автоматизувати це досить трудомістке завдання? Багато систем відстеження кандидатів пропонують функції, що дають змогу виставляти рейтинг або рекомендації кандидатам.
Деякі з них використовують відповіді кандидатів на запитання, які ви ставите на етапі подання заявки, а інші виставляють оцінку "на основі резюме".
Я спілкувався з кількома такими компаніями, і жодна з них не змогла пояснити мені свій алгоритм.
Під час експериментів я помітив, що ця рейтингова система більше схожа на розпізнавання ключових слів, що ґрунтується на інформації, яка аналізується з файлу резюме.
Примітка з приводу парсингу Зазвичай в ATS є вбудований парсинг резюме, який має витягувати ключову інформацію й автоматично заповнювати такі поля, як ім'я, електронна пошта тощо.
Вони були слабкими і стали ще слабшими з появою альтернативних платформ для написання резюме (наприклад, Canva або LaTeX).
Наприклад, Enhancv, яка, ймовірно, використовує найкращу в галузі систему ATS, розібрала тільки 40% запропонованого резюме, що означає, що більша частина інформації залишилася "невидимою", і вона не дізналася 60% інформації, за якою мала оцінити кандидата.
Виходячи з вищесказаного, я з сумнівом ставлюся до стану автоматизованих систем перевірки резюме та їхньої здатності рекомендувати найкращих кандидатів без перевірки цих рекомендацій.
Я можу навести конкретний приклад, де це не спрацює: прийом на роботу випускників. Які ключові слова він може розпізнати?
Хоча це може бути корисно в сценаріях із великим обсягом роботи, якщо ви виявите, що у вашій кадровій воронці не вистачає якісних кандидатів, вам, можливо, захочеться перевірити автоматичний скринер і подивитися, яких кандидатів він міг упустити.
Що потрібно для того, щоб інструмент AI був хорошим ✔ Як уже зазначалося вище, стан цих інструментів ще не до кінця опрацьований. ✔ Хоча у світі машинного навчання існує безліч бібліотек, які займаються такими речами, як зведення тексту, аналіз настроїв тощо, вони ще не повністю прийняті більшістю сучасних ATS. ✔ Крім того, можливість запросити конкретне рішення дуже важлива, оскільки в алгоритм, найімовірніше, закладена людська упередженість. ✔ Часто AI підноситься як зброя проти неусвідомлених упереджень, але поки що не зрозуміло, чи призведе використання AI до більш справедливих результатів.
Цікаві продукти, з якими я зіткнувся, такі:
PDF.ai- Поки що резюме здаються доволі точними, і він допомагає генерувати запитання.
https://accio.springworks.in/-Very - перебуває на початковій стадії, але адаптує GPT для узагальнення резюме на основі описів вакансій.
Загалом, коли мова заходить про перевірку резюме, я б усе ж рекомендувала більше допомагати людині.
Співбесіда Ви визначили кандидата, якого хотіли б запросити на першу співбесіду, і тепер вам потрібно розробити процес інтерв'ю, щоб виявити потрібні вам навички.
Створення запитань для співбесіди AI може допомогти вам скласти запитання на основі специфікації вакансії та резюме кандидата. Використання штучного інтелекту для створення запитань для співбесіди з урахуванням специфікації вакансії - ключова функція передового програмного забезпечення для рекрутингу.
Я рекомендую створити базовий набір запитань, які ви завжди будете ставити кожному кандидату, щоб отримати дані, які можна безпосередньо порівнювати.
Для цього я використовую або Bing, або ChatGPT4, причому обидва вони під'єднані до інтернету і можуть шукати нові запитання в режимі онлайн.
Як досвідчений рекрутер, я використовую ці запитання як базові, які я можу або змінити, або використати для натхнення, оскільки рекомендації можуть бути досить стандартними.
Після базових запитань можна розпочинати розробку запитань для конкретного кандидата. Ви можете автоматизувати частину роботи, щоб аналізувати опис вакансії та резюме кандидата і рекомендувати запитання для вас.
Такі рекомендатори запитань, як Kickresume і pdf.ai, можуть допомогти вам саме в цьому, але не забудьте переглянути все самі, якщо вони щось упустять.
Що потрібно для того, щоб інструмент штучного інтелекту був хорошим ✔ Вміти сформулювати, що він шукає в описі вакансії та резюме. ✔ Як він формулює запитання на основі критеріїв, наприклад, коли він знаходить щось, чого бракує, що вимагається в оголошенні про вакансію, але не згадується в резюме або будь-яким іншим способом? ✔ Протестуйте його - подивіться, що він видає в резюме, і перевірте, чи відповідає це тому, що ви побачили б у резюме і про що б запитали.
Планувальники Ще одна річ, до якої я бачив приклеєну назву AI, - це "штучний" або "розумний" планувальник.
Чесно кажучи, я не впевнений, що назвав би це штучним інтелектом, коли він знаходить місце в календарі інтерв'юера і кандидата.
Проте складання розкладу - одне з найбільш трудомістких і повторюваних завдань, і це дуже корисна автоматизація.
Це одна з основних причин, чому я завжди намагаюся впроваджувати ATS з хорошим інструментом для планування співбесід, оскільки це економить багато часу адміністратора і може допомогти в роботі з кандидатами загалом.
Аналізатори Аналіз, узагальнення та редагування тексту - основні функції генеративного AI. Існує досить багато інструментів, які можуть виконувати загальний "аналіз" тексту, але вони можуть бути доволі громіздкими для впровадження в процес інтерв'ю, тому що це означає додавання все нових і нових інструментів поза межами ATS, які потрібно не забути використовувати!
Нещодавно в поле мого зору потрапили два продукти, які перебувають на передньому краї розвитку штучного інтелекту для ведення нотаток і аналізу записів на співбесіді: Metaview і Screenloop.
Незважаючи на те, що існує кілька продуктів, які займаються більш загальним "аналізом настроїв" - навіть ChatGPT уміє це робити досить добре, - ці були розроблені спеціально для рекрутингу.
Я трохи попрацював з Screenloop, і там є доволі цікава функція, що виділяє ключові моменти, де кандидати згадують досвід, який відповідає елементам опису вакансії.
Обидва застосунки можуть інтегруватися із системою ATS, що спрощує їхнє впровадження - вам навіть не доведеться думати про те, щоб "увімкнути" їх або вставити стенограму співбесіди для аналізу.
Замітка про Chat GPT 3/4 Однією з частин "штучного інтелекту" або LLM (Large Language Models), яка найширше використовується і навчається, є ChatGPT.
Я роблю окрему замітку про нього, оскільки він може бути корисним інструментом у деяких галузях, навіть якщо він не обов'язково створений для рекрутингу. Він особливо корисний для створення контенту або допомоги в редагуванні.
Я використовую Chat GPT для:
Описи вакансій - або для отримання чорнового варіанту, або для редагування тексту, щоб зробити його більш докладним, таким, що продає, або лаконічним.
Інформаційних повідомлень - при всій своїй корисності, я виявив, що він любить генерувати дуже яскраві повідомлення.
Зміст сторінки кар'єри та соціальні пости - як для пошуку ідей, так і для редагування вже написаних.
👀 Як розумієте, це не повний список. На курсі ChatGPT на службі HR ви можете отримати понад 100 готових запитів за приблизно 20 HR напрямками: від рекрутингу до звільнення співробітників, плюс приклади і розуміння як працює бот.
Поради від мене щодо роботи в ChatGPT:
Використовуйте "виступити в ролі" перед будь-яким реченням, наприклад, виступити в ролі технічного рекрутера або менеджера з персоналу з доброзичливим тоном.
Використовуйте стільки дескрипторів, скільки необхідно, наприклад "інформативне, коротке повідомлення, метою якого є...".
Не бійтеся попросити його "згенерувати більше", "узагальнити" зміст або "зробити його більш докладним".
Я виявив, що чим більше ми з ним граємося, тим краще він засвоює деякі з потрібних нам речей.
Дайте якомога більше подробиць про те, що вам потрібно. У цей момент ви можете подумати: "З таким самим успіхом можна написати це самому", але це може дати вам ідеї або інший кут зору.
І насамкінець... AI корисний для таких завдань, як створення описів вакансій або повідомлень для розсилки в LinkedIn, але це ще не те, що ми можемо використовувати без контролю.
Рекрутери не залишаться без роботи найближчим часом, і ми не можемо передоручити весь процес підбору персоналу сучасній хвилі моделі машинного навчання.
Водночас узяти у свої руки AI, почати застосовувати у своїй роботі, тим самим підвищити свою продуктивність необхідно вже зараз. На курсі 👉🏻AI в роботі HR (посилання, де є програма курсу + можливість залишити заявку) ви отримаєте готові рішення формування запитів AI за всіма HR функціями. 🎁 У курсі AI в роботі HR розглянуто понад 20 готових рішень 🎁 Понад 100 готових ChatGPT запитів 🎁 Багато практики та зворотного зв'язку від лектора