CC BY
63Применение цифровых технологий в процедурах отбора персонала
Application of Digital Technologies in Staff Selection
Денисов Александр Федорович
доцент Санкт-Петербургского государственного университета, кандидат психологических наук, доцент, почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации
198515, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургское шоссе, д. 109
Aleksandr F. Denisov
St. Petersburg University
Sankt-Peterburgskoe Highway 109, St. Petersburg, Russian Federation, 198515
Кардаш Диана Сергеевна
стажер Kelly Services
191186, Санкт-Петербург, Невский пр., д. 34, БЦ «Алпол»
Diana S. Kardash
Kelly Services
Nevskiy Ave 34, St. Petersburg, Russian Federation, 191186
удк 004:005.95
m <
CL >
<
<
CL 1=
CL
О
В статье анализируются результаты исследования практики применения цифровых технологий в процедурах отбора персонала, интенсивность применения, отношение сотрудников к новым современным инструментам отбора. Рассматриваемая тема достаточно актуальна, так как пока нет полного понимания, насколько компании доверяют цифровым технологиям в процедурах отбора персонала, интерес авторов и исследователей к рассматриваемой теме усиливается, но на данный момент она является малоизученной. Целью исследования является изучение практик применения цифровых технологий в процедурах отбора персонала. Задачи. В статье будет изучено, какие из имеющихся цифровых технологий в отборе персонала находят свое применение, какова степень доверия к ним, насколько корректны результаты, получаемые при применении цифровых технологий в отборе персонала. Методология. Исследование нацелено на определение характера влияния цифровых технологий на процедуры отбора персонала. В качестве объекта исследования были выбраны несколько крупных российских компаний из различных отраслей, активно применяющих и собирающихся внедрять цифровые технологии в процедуры отбора персонала, были опрошены менеджеры компаний из различных департаментов (включая такие компании, как Kelly Services, «Газпром Нефть» и другие). Для получения вторичных данных были использованы качественные и количественные методы, такие как статьи из высокорейтинговых и профессиональных тематических
журналов; корпоративные сайты компаний; анализ кейсов компаний, активно применяющих цифровые технологии при отборе персонала; консалтинговые отчеты; документы и результаты деятельности компаний, имеющиеся в открытом доступе; интернет-ресурсы; видеоматериалы.
Результаты. Исследование показало, что в современных компаниях менеджмент и сотрудники не готовы полностью передать цифровым технологиям процесс принятия наиболее значимых и финальных решений по отбору, применение цифровых технологий не приводит к позитивному восприятию этого процесса, как более объективного и более корректного при применении для массового подбора. Выводы. Несмотря на пока недостаточно высокую степень доверия к самим цифровым инструментам, интерес к цифровым технологиям при отборе персонала в современных компаниях растет, их применение становится очевидным фактом. Разнообразие цифровых технологий позволяет компаниям находить наиболее корректные технологии для своих целей.
Ключевые слова: отбор персонала; цифрови-зация; искусственный интеллект; чат-боты; виртуальная реальность; цифровые технологии; прогностическая аналитика; тренды цифрового отбора.
Для цитирования: Денисов А. Ф., Кардаш Д. С. Применение цифровых технологий в процедурах отбора персонала // Экономика и управление. 2019. № 4 (162). С. 59-69.
^ The presented article analyzes the results of
¡5 a study on the practical applications of digital
technologies in staff selection, the intensity ^ of such application, and the attitude of em-
^ ployees to the new, modern selection tools.
s This topic is rather relevant as there is cur-
x rently no complete understanding of the degree
x of trust that companies have in digital tech-
ш nologies when it comes to staff selection. The
m interest of authors and researchers in the sub-
£ ject is growing, but it remains largely unex-
> plored.
2 The aim of this study is to examine the prac-
tical applications of digital technologies in < staff selection.
Tasks. The authors determine which digital ^ technologies find application in staff selection,
x the degree of trust in them, and how accurate
о the results obtained using digital technologies
for staff selection can be.
Methods. The study assesses the impact of digital technologies on staff selection. A number of large Russian companies from various industries that extensively use or intend to implement digital technologies in staff selection serve as the subject of the study, managers from various departments have been interviewed (including such companies as Kelly Services, Gazprom Neft, etc.). Sources of secondary data include quantitative and qualitative methods, such as: articles from highly rated and professional thematic journals; corporate websites; case studies of companies that extensively use digital technologies in staff selection; consulting reports; publicly available corporate documents and operating results; Internet resources; video recordings. Results. The study shows that in modern companies, managers and employees are not yet ready to fully delegate crucial and final decisions on staff selection to digital technologies. Application of digital technologies does not contribute to the positive perception of selection as a more objective process, so it is better suited for mass selection.
Conclusions. Despite the lack of trust in digital technologies per se, the companies' interest in using digital technologies in staff selection is growing and their application becomes obvious. The diversity of digital technologies allows companies to find the most appropriate technology to suit their needs. Keywords: personnel selection; digitalization; artificial intelligence; chat bots; virtual reality; digital technology; predictive analytics; digital selection trends.
Citation: Denisov A. F., Kardash D. S. Prime-nenie tsifrovykh tekhnologiy v protsedurakh otbora personala [Application of Digital Technologies in Staff Selection]. Ekonomika i up-ravlenie, 2019, no. 4 (162), pp. 59-69.
Введение
Как отмечается в исследовании компании Talent Tech, входящей в «Севергрупп», объем инвестиций в российский рынок HRTech (он-
лайн-рекрутмент и управление персоналом) в 2019 г. вырастет более чем в 3 раза по сравнению с 2018 г. и составит 150 млн долл. (почти 10 млрд руб.) [1]. Андрей Митюков — генеральный директор Та1еп1;ТесЬ — прогнозирует, что в долгосрочной перспективе наиболее активным будет рост рынка временных и массовых позиций. Примером, подтверждающим данное утверждение, является покупка Сбербанком группы компаний Rabota.ru — одной из крупнейших платформ для поиска работы и подбора персонала с ежемесячной аудиторией около 4 млн человек (всего на сервисе размещено порядка 200 000 вакансий и более 10 млн резюме) [2]. По оценкам Та1еП;ТесЬ, Rabota.ru занимает пятое место по доле рынка онлайн-рекрутмента (6%) и объему выручки (331 млн руб.), уступая следующим сервисам: HeadHunter, ВирегЛоЬ, ау^о, «Зарплата.ру». Также Ta1entTech прогнозирует, что рынок он-лайн-рекрутмента будет расти на 13% в год и к 2025 г. достигнет 24,7 млрд руб. [1].
С приходом цифровых технологий в сферу управления человеческими ресурсами компании стремятся оцифровать как можно больше рутинных процедур отбора (скрининг и процесс найма), для того чтобы облегчить работу рекрутера и позволить ему заниматься наиболее важными и творческими задачами отдела [3]. Технологии распределенных реестров и блокчейн в образовании могут помочь работодателям эффективнее и быстрее осуществлять поиск подходящих кандидатов. Создание «честного профиля выпускника» повысит уровень доверия работодателя и позволит идентифицировать компетенции и навыки потенциальных сотрудников, проверять подлинность документов об образовании и оценивать знания, стоящие за этими документами [4].
С другой стороны, с устранением человеческого фактора из процедур отбора сам процесс обезличивается. Как следствие, могут быть наняты неподходящие кандидаты, а ошибка при подборе может стоить компании больших денег. При поиске персонала HR-специалист в каждом кейсе придерживается уникальной, специально разработанной стратегии, может принимать нестандартные решения, пойти на риск и интуитивно нанять подающего надежды кандидата. С помощью машинного обучения робота можно обучить логике HR-специалиста, но в то же время и довольно легко обмануть в случае, если кандидат намеренно создает электронные профили с содержанием неполной или недостоверной информации, проверить которую практически невозможно. А сбой в системе может привести к частичной или даже полной остановке работы.
Основные тренды цифрового отбора
В настоящее время в России наблюдается повышенный интерес к цифровизации всех видов деятельности, в том числе к внедрению цифровых инструментов в сферу отбора персонала. К сожалению, по последним данным, цифровой рынок России отстает от западного на 5-7 лет в связи с рядом финансовых, экономических и технологических ограничений [5]. Иностранные специалисты в сфере рекрутинга уже давно активно применяют цифровые инструменты в процессах отбора (чат-боты, видеоинтервью и т. д.), используют прогностическую аналитику и Big Data. На нашем же рынке только начинается переход от традиционных методов отбора к цифровым, но зато процесс этот идет стремительными темпами. Поэтому не исключено, что в ближайшем будущем это отставание значительно сократится [6].
На сегодняшний день можно выделить несколько наиболее популярных и активно развивающихся трендов в цифровом отборе персонала как в России, так и за рубежом: автоматизация роботизированных процессов; искусственный интеллект (чат-боты и видеоинтервью); прогностическая аналитика и Big Data; виртуальная и дополненная реальность. Рассмотрим более подробно каждый из вышеперечисленных трендов:
1. Автоматизация роботизированных процессов. Автоматизация роботизированных процессов (Robotic Process Automation — RPA) — программное обеспечение (ПО), которое закладывает основу для машинного обучения и применения искусственного интеллекта. RPA-системы обладают более широким спектром возможностей и более легки в применении по сравнению с традиционной автоматизацией процессов. В рекрутинге существует ряд рутинных процедур. Например, скрининг, работа с документами, составление календаря событий, ответы на вопросы соискателей, отправление приглашений и т. д. RPA-системы с легкостью справляются с выполнением перечисленных задач, позволяя HR-специалисту экономить до 15 часов рабочего времени в неделю [7].
2. Искусственный интеллект. Лидеры бизнеса полагают, что в ближайшем будущем искусственный интеллект станет одним из ключевых факторов успеха на рынке. Считается, что любой мыслительный процесс, на который у мозга человека уходит меньше десятой доли секунды, может осуществлять умная машина [8]. Герман Греф утверждает, что к 2030 г. вклад искусственного интеллекта в мировой ВВП вырастет до 16 трлн долл. [9]. В сфере управления персоналом при отборе искусственный интеллект можно использовать для ускорения и оптимизации всего про-
цесса отбора, прогнозирования успешности 2 кандидата на рабочем месте, освобождения ш HR-специалистов от выполнения рутинных х работ и устранения гендерной предвзятости. ш Что важно, искусственный интеллект момен- ^ тально отслеживает то, что у соискателя может s быть составлено и подано несколько резюме на i различные должности. Цифровые помощники ш HR-специалистов могут одновременно связы- ™ ваться с кандидатами по телефону, проводить ^ видеоинтервью и выполнять рутинные опера- < ции, позволяя сократить временные и трудо- ^ вые затраты на отбор как минимум в 10 раз < [5]. Искусственный интеллект не заменяет, >= но дополняет и расширяет способности чело- ^ веческого мозга. е!
2.1. Чат-боты. В сфере отбора персонала 2 большую популярность приобретают чат-боты, обладающие элементами искусственного интеллекта и создаваемые с помощью различных мессенджеров: Telegram, WhatsApp, Viber, Facebook Messenger и др. Большинство рекрутеров проводят 80% рабочего времени за выполнением рутинных задач. Программы создаются на основе типовых запросов и имитируют общение рекрутера с соискателем. Их основной задачей является высвобождение рабочего времени HR-специалистов. Чат-боты могут выполнять как административную работу (ведение календаря событий, планирование встреч, составление профилей кандидатов и
т. д.), так и выступать в роли рекрутера на первичном этапе отбора, т. е. отвечать на вопросы, проводить интервью в одном из мес-сенджеров, сообщать соискателю о решении, принятом на основании полученных ответов, и направлять более перспективных кандидатов HR-специалисту. Программы могут самосовершенствоваться при подключении функции машинного обучения [10]. Чат-бот способен общаться с неограниченным потоком соискателей и находить их на работных сайтах, в социальных сетях, рекламных объявлениях и других источниках информации. Преимуществами этих программ являются высокая скорость обработки и выгрузки данных; дешевизна (в 2-3 раза дешевле человеческого труда; стоимость складывается из платформенного решения в 15 000-30 000 руб. и работ по внедрению; возможно абонементное обслуживание с невысокой платой); точное и полное информирование с помощью текстов, фото и видео; привлечение большого числа соискателей и персонализированный подход [11].
2.2. Видеоинтервью. В видеоинтервью искусственный интеллект способен задавать заранее подготовленные вопросы, распознавать содержание речи и различные тональности голоса интервьюируемого; в зависимости от мимики лица определять реакции, настроение и даже
f темперамент. Робот-рекрутер улавливает до ш одного миллиона микроданных из видеозаписи х [12]. Но эмоциональные составляющие речи не ш являются ключевыми при анализе кандидата ^ на должность. Целью собеседования являет-s ся оценка общего уровня знаний кандидата, i личностных особенностей (поведение, манера ш разговора, уверенность в себе и т. д.), внеш™ него вида и сопоставление с корпоративной с культурой. Даже HR-специалисту по Skype
< бывает довольно непросто оценить кандидата ^ по перечисленным критериям, а цифровым
< технологиям справиться с этой задачей еще |= труднее. Но HR-специалист может перепро-^ верять оценочные решения роботов, просма-Ei тривая и анализируя записи видеоинтервью ш кандидатов в любое удобное время, и принимать свои решения о том, кого следует пригласить на личное собеседование. Внедрение видеоинтервью в компании Nike для позиции продавца-консультанта позволило компании снизить расходы на 2,4 млн долл. за 3 года, сократить время первичного отбора и даже уменьшить оборот персонала с 87 до 51% [13]. Примером тому, что искусственный интеллект в видеоинтервью снижает финансовые и временные затраты на поиск, также является компания Hilton. Внедрение платформы для проведения видеоинтервью при первичном отборе позволило сократить цикл приема на работу с 6 недель до 5 дней [14].
3. Прогностическая аналитика и Big Data. Применение Big Data сопряжено с трудностями сбора и хранения данных, обработкой больших объемов информации. Поэтому сейчас большей популярностью пользуется прогностическая аналитика, которая позволяет строить прогнозные модели без использования огромных массивов данных. Прогностическая аналитика, основанная на Big Data, позволяет сделать прогноз о возможности выбытия некоторых сотрудников из организации; предугадать, сможет ли потенциальный кандидат успешно выполнять свои обязанности на новом рабочем месте. С точки зрения отбора персонала владение этой информацией позволяет значительно сократить стоимостные и временные затраты на процедуры поиска и найма. По данным исследования KPMG, более 76% опрошенных компаний полагают, что в ближайшие несколько лет Big Data будут положительно влиять на деятельность компаний, способствуя увеличению прибыли [15]. Но в ходе исследования были выявлены и существенные барьеры по внедрению, связанные с корпоративной культурой, отсутствием необходимых ресурсов и навыков, релевантностью и качеством самих данных. Аналитики предполагают, что в ближайшем будущем вся процедура отбора от начала до конца будет
передана на выполнение искусственному интеллекту, который будет принимать конечное решение о приеме, базируясь на Big Data [Там же]. Но несмотря на высокую популярность аналитических инструментов, многие аспекты их влияния на процесс осуществления стратегии и успех компании еще неизвестны [16].
4. Виртуальная и дополненная реальность. Применение виртуальной (virtual reality — VR) и дополненной (augmented reality — AD) реальности в процедурах отбора является весьма актуальной практикой для некоторых организаций. Данные инструменты позволяют поддерживать бренд инновационного работодателя на рынке, привлекать наиболее продвинутых и креативных соискателей, увлекающихся цифровыми технологиями, и выявлять новых звезд на рынке труда [17]. Некоторые организации создают игры, по результатам прохождения которых отбирают наиболее перспективных кандидатов и предлагают им пройти собеседование (Marriot, Jaguar, Unilever, JTI и др.); некоторые с помощью VR-шлемов позволяют потенциальным кандидатам погрузиться в рабочую атмосферу компании (Deutsche Bahn, Jet, Британская Армия, US Nasa и др.) и понять, видит ли себя соискатель на конкретном рабочем месте. Такой геймифицированный подход позволяет повысить интерес соискателей к компании, увеличивает число вовлеченных кандидатов, сокращает временные и денежные затраты на подбор и даже улучшает качество подбора, так как кандидат в достаточной мере знакомится с организацией, осознает, что его может ждать на рабочем месте, и организация знакомится с кандидатом в приближенной к работе обстановке [18]. Тем не менее некоторыми соискателями геймифицированный формат отбора воспринимается как менее объективный по сравнению с традиционным. Кандидаты сомневаются в верности интерпретации результатов и чувствуют, что им не хватает внимания [19].
Сервисы для отбора персонала
По данным экспертов в области управления человеческими ресурсами, насчитывается около 500 компаний, предлагающих продукты и сервисы с применением цифровых технологий [20]. Стоит отметить, что разработчики сервисов по подбору ориентируются на массовые позиции. При выборе подходящего сервиса компании следует исходить из своих потребностей и располагаемого бюджета. Характеристики наиболее известных и активно развивающихся сервисов и платформ для отбора персонала представлены ниже:
1. Робот Вера. Робот Вера — виртуальный робот с искусственным интеллектом, разработ-
ка российского проекта Stafory (маркетплейс для работодателей и рекрутеров) [21]. Робот находит подходящие резюме, проводит телефонное интервью, далее проводит видеоинтервью с лучшими кандидатами (разговор в среднем длится 3 минуты, за которые робот успевает задать 7-10 вопросов) и направляет наиболее перспективных HR-специалисту. Вера умеет вести диалог, отвечать на вопросы соискателей и распознавать их эмоции на видеоинтервью. Вера — самообучающаяся нейросеть и предназначена для массового подбора. За время своего существования робот Вера успел совершить 1 400 000 звонков и провести 10 000 видеоинтервью на различные вакансии. Робот Вера может справиться с первичным отбором и пригласить наиболее перспективных кандидатов на итоговое собеседование с HR-специалистом за 3 часа [22]. На российском рынке услугами Веры пользуются более 200 лидирующих в своих отраслях компаний, в основном из сфер телекоммуникаций, обслуживания и банковского дела. Клиентами компании являются МТС, «Ростелеком», «Ашан», Microsoft, PepsiCo, IKEA, Альфа-банк, Райффайзенбанк и многие другие. Минимальный пакет стоит 7500 руб. (50 откликов), его хватает для закрытия одной-двух вакансий. Максимальный пакет — 450 000 руб. (5000 откликов), его, соответственно, хватает на закрытие около 200 вакансий [23].
2. Skillaz. Skillaz — программное обеспечение с функционалом ATS (Applicant Tracking System — система отслеживания соискателей) и элементами искусственного интеллекта [24]. Подходит для массового и даже профессионального подбора. В компании был кейс со штучной вакансией (позиция компанией не разглашается), по всей стране на которую было лишь 7 кандидатов. За неделю система нашла 50 заинтересованных человек, которые раньше были вне поля зрения. Skillaz оценивает кандидатов по ряду критериев, проводит видеоинтервью и тестирование (в том числе с помощью геймификации и квестов) без участия HR-специалистов. После первичной оценки системой HR-специалист получает большой профайл о кандидате с двумя кнопками: «Хочу позвать на собеседование» и «Не хочу». После подтверждения HR-специалиста система приглашает выбранных кандидатов на собеседование с помощью роботизированных звонков, чат-ботов, e-mail и SMS. Средняя стоимость годовой подписки на услуги компании составляет 1,5 млн руб. С помощью сервиса уже были оценены 600 000 соискателей и закрыты десятки тысяч позиций [25]. Партнерами и клиентами Skillaz являются такие крупные компании, как Сбербанк, Банк «Открытие», «Газпром Нефть», Uber, KPMG, PepsiCo, «Ме-
гафон», «Вымпелком», МТС, «Ростелеком», fi Ozon.ru, «Леруа Мерлен», «Азбука Вкуса», ш Faberlic и многие другие. х
3. Jungle Jobs. Jungle Jobs — интернет-пло- ш щадка вакансий, объединяющая работодателей ^ с профессиональными рекрутерами и кадровы- s ми агентствами по всей России [26]. Работода- i тель заключает договор с компанией и полу- ш чает доступ к профессиональным рекрутерам ™ и рекрутинговым агентствам. Работодатель ^ размещает вакансии на Jungle Jobs, опреде- < ляет гонорар рекрутера, далее к нему приходят ^ заявки от рекрутеров, и он выбирает наиболее < подходящих для своих вакансий. Рекрутеры >= находят для себя наиболее интересные вакан- ^ сии, оценивая потенциальное вознаграждение, ü и отправляют свою заявку работодателю. После 2 подтверждения заявки работодателем рекрутер начинает работу. И только после закрытия вакансии и прохождения испытательного срока кандидатом рекрутер получает свое вознаграждение с учетом комиссии Jungle Jobs в 20%.
В среднем срок закрытия простых позиций составляет 12 рабочих дней. Jungle Jobs объединяет в одном месте 1000 профессиональных рекрутеров, в том числе кадровых агентств, и 500 работодателей. Компания уже успешно осуществила 3000 проектов из 40 городов России. С Jungle Jobs сотрудничают Danone, «Эльдорадо», Heineken, Severstal, «Эконива», Splat и многие другие.
4. Ziprecruiter. Ziprecruiter — поисковая система для подбора работы по ключевым словам и месторасположению [27]. На платформе работодателями опубликовано более 1 млн вакансий. Для того чтобы начать поиск, достаточно зарегистрироваться, указав свой номер телефона. Далее можно со смартфона отправлять заявки на понравившиеся вакансии. Сервис оповещает соискателей о том, что их заявка была просмотрена. Ziprecruiter является одной из лидирующих компаний в сфере предоставления цифровых решений по отбору, и ее активы на данный момент составляют около 1 млрд долл.
5. Hire Vue. Hire Vue — интеллектуальная платформа для проведения видеоинтервью [28]. Система тестирует кандидатов, используя элементы геймификации, проводит видеоинтервью, ведет календарь событий и отправляет приглашения. После перехода по ссылке на видеоинтервью кандидаты получают некоторые инструкции и могут приступать к испытанию. Система дает 30 секунд на подготовку ответа и 3 минуты на сам ответ. Что важно, сервис позволяет кандидатам просматривать и перезаписывать свои ответы неограниченное количество раз. Как правило, видеоинтервью в среднем рассчитано на 20-25 минут, но с учетом перезаписи ответов может растянуться
на более длительное время. В видеоинтервью ш система оценивает содержание и манеру речи, х анализирует мимику лица и язык тела ин-ш тервьюируемых. Далее ранжирует кандидатов ^ и получивших наивысшие баллы направля-s ет HR-специалисту, принимающему решение i о том, кого стоит приглашать на личное собесе-ш дование. Из 1,5 млн соискателей 70% оценили ™ Hire Vue на 9-10 по десятибалльной шкале, с 85% считают, что сервис оказывает положи-
< тельное влияние на бренд работодателя, и 89% ^ понравилось, что Hire Vue уважает и ценит
< их личное время. С Hire Vue сотрудничают i= более 700 компаний. Наиболее крупными из ^ них являются Unilever, Under Armour, Vo-Èï dafone, Hilton, Singapore Airlines, Mercedes-Ш Benz, Sonic Automative и многие другие. На
данный момент активы компании составляют около 500 млн долл.
6. VCV. VCV — онлайн-сервис видеоинтервью [29]. В сервисе работодатель создает вопросы, устанавливает время на ответы и прочтение вопросов. Далее вводятся имя и фамилия кандидата, его e-mail и телефон. Кандидату на e-mail приходит уникальная ссылка на прохождение видеоинтервью. После того, как испытание пройдено, HR-специалист может просматривать видео в удобное для него время и принимать решение о необходимости личного собеседования. VCV позволяет экономить до 50% времени на процесс отбора и уменьшать расходы найма до 30%. Среди клиентов VCV такие компании, как SONY, «Сибур», Amway, Bosch, Metro, «Билайн», Bayer, British American Tobacco и многие другие.
7. XOR. XOR — чат-бот, интеллектуальный помощник HR-специалиста по подбору со встроенным машинным обучением [30]. Для работодателей подбирает наиболее подходящих кандидатов, а для соискателей — наиболее подходящие вакансии. После того, как кандидат подал заявку, бот начинает с ним взаимодействовать: узнает необходимую информацию, отвечает на возникающие вопросы и дает обратную связь, таким образом повышая удовлетворенность соискателя. Работодатель сразу получает доступ к перепискам бота с подходящими кандидатами, прошедшими первичный отбор XOR. Далее HR-специалист может пообщаться с кандидатами в мессенджерах и решить, кого из них пригласить на личное собеседование. А бот назначит дату и время. XOR работает круглосуточно, может общаться в мессенджерах или по SMS на 103 языках. Мгновенно интегрируется с основными системами ATS, HRMS и корпоративным календарем. С помощью XOR вакансии закрываются на 33% быстрее, а стоимость рекрутинга снижается на 50%. Клиентами компании являются Heineken, IKEA, X5 Retail Group, IBS
Group, HeadHunter, McDonald's, Hoff и многие другие.
8. Wade and Wendy. Wade and Wendy — чат-бот с искусственным интеллектом и встроенным машинным обучением [31]. Wade общается с соискателями, а Wendy — с работодателями. Wade привлекает активных и пассивных соискателей, при общении узнает об их навыках, опыте работы, интересах и целях. Полученную информацию бот сопоставляет с доступными вакансиями и каждому соискателю подбирает наилучшие возможные варианты работы. Средняя продолжительность диалога Wade с соискателем составляет 24 минуты. Чат-бот уже обменялся 100 000 сообщений, 44% из которых были отправлены вне рабочего времени. Wendy позволяет работодателям разместить вакансии и указать предпочтения, после чего начинает поиск по заданным критериям. Сервис автоматически координирует последующие шаги взаимодействия наиболее подходящих работодателей с соискателями. Из всех рекомендованных Wade and Wendy соискателей 80% работодатели приглашают на личное собеседование, что свидетельствует о хорошем качестве первичного отбора. Wade and Wendy позволяет экономить HR-специалисту до 30 часов рабочего времени на каждых 100 кандидатах.
Описание методологии исследования
В качестве объекта исследования были выбраны несколько крупных российских компаний из различных отраслей, активно применяющих и собирающихся внедрять цифровые технологии в процедуры отбора персонала. В качестве исследовательской стратегии в рамках количественной методологии был выбран опрос. Опрос позволяет точно и полно измерить субъективные оценки респондентов относительно применения цифровых технологий в процедурах отбора персонала.
В качестве метода сбора первичных данных используется электронное анкетирование. Выбранный метод позволяет привлечь к исследованию значительное количество респондентов, то есть охватить большую выборку респондентов за короткий временной интервал. В анкете используются фактические (пол, род деятельности и т. д.), поведенческие (что бы сделали?) и отношенческие (как вы относитесь?) вопросы.
В настоящем исследовании объем выборки составил более 80 респондентов. Респондентами являлись менеджеры различных департаментов высшего, среднего и низового звена из нескольких крупных российских компаний, работающих в нефтегазовой отрасли, ИТ-компаний, оказывающих кадровый кон-
Какие из нижеперечисленных цифровых инструментов Вам приходилось использовать в своей работе?
я о f к о ч и о и
о
ф
а о я
ч о И
60 50 40 30 20 10
27
/а //
//
С7
36
54
22
-9
¿У
/
/ #
>
С/ Л Ф ///
/
л?
Л"
у ф
> <
Рис. 1. Практика использования цифровых инструментов в отборе
Какие digital-инструменты являются наиболее полезными для оптимизации процедур отбора?
и о
№ аз Ч к
о н
о 1) а о и
ч о М
60 50 40 30 20 10
49
27
32
48
46
12
4?
/а //
//
<4?
J
/ J?
// <f
/
Рис. 2. Оценка полезности применения цифровых технологий
салтинг, занимающихся продажами, управлением персоналом, инженерным сервисом, медициной/фармацевтикой, FMCG. В числе опрашиваемых компаний «Газпром Нефть», Kelly Services и другие компании — лидеры своих отраслей.
В ходе исследования было выявлено, что в большинстве опрошенных компаний (66%) применяются цифровые технологии при отборе персонала. Компании применяют в большей или меньшей степени все из перечисленных ранее цифровых трендов, т. е. автоматизацию роботизированных процессов (RPA), искусственный интеллект и основанные на его базе чат-боты и видеоинтервью, прогностическую аналитику и Big Data, виртуальную и дополненную реальность. На рис. 1 представлены ответы на вопрос об использовании цифровых инструментов в отборе.
Кроме того, в ходе исследования мы интересовались, какие цифровые технологии респонденты считают наиболее полезными. По
мнению опрошенных, виртуальная (УИ) и дополненная (АИ) реальность оказались наименее полезными инструментами в цифровом отборе. Оказалось, что только 16% опрашиваемых имели личный опыт использования данных технологий в профессиональных целях (т. е. 84% не имели такого опыта) и у 33% респондентов есть знакомые коллеги, которые применяли УИ и АИ для отбора (рис. 2).
Из этих 33%, использовавших виртуальную и дополненную реальность в работе, больше половины (19%) остались довольны результатом; 4% не были довольны результатом; по оставшимся 10% не было получено сведений о степени удовлетворенности рассматриваемыми цифровыми инструментами, т. е. инструменты применялись, но неизвестно, какой принесли результат.
Опрошенные отмечают, что применение цифровых технологий в отборе сопряжено с большим количеством рисков, среди которых наиболее значимыми являются недоступность
> <с
Как Вы относитесь к применению цифровых технологий при отборе?
□ Положительно
□ Скорее положительно
□ Нейтрально
□ Скорее отрицательно
Рис. 3. Статистика отношения специалистов к применению цифровых технологий в отборе
роботам человеческих навыков, возможность периодических сбоев в системах, снижение качества подбора, потеря индивидуальности компании в связи с «шаблонным» поиском, ограниченность массовым подбором.
Мнения относительно того, можно ли роботам доверять оценку видеоинтервью, разделились на две равных части. Но даже среди тех, кто доверяет цифровым технологиям в этом вопросе, 48% склонны к тому, что цифровые оценки видеоинтервью должны перепроверяться НИ-специалистами. Лишь только 6% из опрошенных считают, что искусственный интеллект может самостоятельно принимать решения о том, какие кандидаты могут потенциально подходить компании на вакантную позицию, т. е. принимать наиболее значимые решения первичного отбора. Остальные 94% полагают, что цифровые решения обязательно должны проверяться НИ-специалистами, если не выполняться ими от начала до конца.
Большинство респондентов (61%) ответили, что положительно или скорее положительно относятся к применению цифровых технологий в процедурах отбора (рис. 3). Опрошенные видят в их использовании много преимуществ и хорошие будущие перспективы. Цифровые технологии помогают сократить временные затраты на первичный отбор и принятие решений, позволяют НИ-специалистам заниматься наиболее перспективными задачами, расширяют воронку отбора. Часть опрошенных (33%) нейтрально относятся к цифровому отбору. Но в то же время среди них нашлись те, кто скорее отрицательно относится к цифровым технологиям при отборе (6%). Респонденты аргументируют свою позицию, отмечая следующие риски цифрового отбора: малое количество данных о принятии цифровых решений, применимость не для всех процедур, позиций и кандидатов, возможность снижения качества
отбора и возникновения ошибок, необходимость в постоянной доработке и оптимизации цифровых процессов для поддержания необходимого уровня эффективности.
Респонденты полагают, что цифровые технологии можно использовать преимущественного для массового подбора (65%), но также в некоторых случаях и для ключевых позиций (35%). На данный момент не во всех опрошенных компаниях цифровые технологии применяются в отборе, но если и используются, то в первую очередь для массового подбора на линейные позиции. Например, такие, как специалист начального уровня, продавец-консультант, торговые и медицинские представители, бухгалтер, секретарь и т. д. В некоторых случаях респондентами отмечались позиции среднего уровня и даже ключевые позиции.
Подавляющее большинство опрошенных (76%) считают, что даже в будущем цифровым технологиям нельзя будет целиком доверить процесс отбора (рис. 4). Часть из них (20%) полагают, что подбор на массовые позиции можно будет полностью осуществлять с помощью цифровых инструментов, и лишь только 4% респондентов думают, что в будущем процесс отбора сможет целиком происходить без участия НИ-специалистов.
В табл. 1 представлены результаты проверки исследовательских предположений.
На сегодняшний день многие компании уже применяют цифровые технологии для подбора персонала на определенные позиции. Некоторые еще только стараются их внедрить в процедуры отбора или начать применять для более высоких и ключевых позиций. Большинство НИ-специалистов положительно относится к применению цифровых технологий при отборе, но все же некоторые из них скорее негативно реагируют на их использование из-за большого количества сопряженных рисков.
Сейчас финальное решение о приеме кандидата на работу принимает НН-специалист. Можно ли в будущем ЦТ целиком доверить процесс отбора?
3,8%
□ Да, на любые позиции
□ Да, только на массовые позиции
□ Нет
> <
Рис. 4. Статистика мнений о возможности применения цифровых технологий в отборе
Таблица 1
Результаты проверки предположений
Предположение Результат
1. В современных компаниях менеджмент и сотрудники не готовы полностью передать цифровым технологиям процесс принятия наиболее значимых и финальных решений по отбору Подтвердилось
2. Сотрудники положительно относятся к применению цифровых технологий при отборе, считая, что тем самым уменьшается субъективизм оценок кандидатов Опроверглось
3. Цифровые технологии на данный момент применяются преимущественно для массового подбора Подтвердилось
Выводы
На сегодняшний день процесс подбора можно ускорить и упростить за счет применения автоматизации операций, использования искусственного интеллекта и Big Data.
В связи со стремительным проникновением цифровых технологий и искусственного интеллекта во все сферы жизни человек должен стараться спокойно относиться к неизвестности и неопределенности будущего. Есть предположения, что многие профессии со временем исчезнут, в том числе и профессия HR-специалиста, а все его функции будут переданы роботам. Но мы считаем, что профессия HR-специалиста будет актуальна еще долгие годы, ведь к процессу отбора, как и к процессу развития персонала, необходимо подходить внимательно и персона-лизированно, так как пока ключевым фактором успеха компаний является именно человеческий капитал.
Крупные компании приглашают к себе на работу даже несовершеннолетних сотрудников, считая, что именно они способны быстрее подстраиваться под высокоскоростные изменения и придумывать наиболее креативные решения. Так, например, в «Агентстве стратегических инициатив по продвижению новых проектов» подразделением, которое отвечает за внедрение нейронных сетей и систем искусственного
интеллекта, руководит 15-летний мальчик в команде с 13-14-летними [32].
Конечно, нельзя забывать и о рисках внедрения цифровых технологий и искусственного интеллекта в систему отбора. Нужно помнить, что для каждой организации понятие «идеальный кандидат» — разное, а машина унифицирует поиск, предлагая шаблонные решения. Системы на сегодняшний день довольно легко обмануть, а сбой в них может привести к остановке всей работы при высокой зависимости от технологий. Искусственный интеллект не сможет заменить основные навыки HR-специалиста, связанные с человеческим фактором, например, общение. Ответственность за принятие конечного управленческого решения может лежать только на человеке.
Литература
1. Шестоперов Д. Хедхантерам обещают инвестиции // Коммерсант. 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://www.kommersant.ru/doc/3932355 (дата обращения: 04.04.2019).
2. Сбербанк покупает сервис по поиску работы Rabota.ru // Коммерсантъ. 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://www.kommersant.ru/doc/ 3930847 (дата обращения: 01.04.2019).
3. HR&Technology: настоящее и будущее (популярные hr-tech вопросы) // HRdocs. [Электронный ресурс]. URL: http://hrdocs.ru/poleznaya-informacziya/popu-lyarnyie-hr-tech-voprosy/ (дата обращения: 16.04.2018).
¡í 4. Эксперты Форума труда: работодатели будут ис-ш кать кандидатов по цифровому следу // Санкт-Петербургский государственный университет. 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://spbu. ^ ru/news-events/novosti/eksperty-foruma-truda-rabo-s todateli-budut-iskat-kandidatov-po-cifrovomu-sledu х (дата обращения: 19.03.2019). х 5. Подбор персонала в цифровую эпоху // Deloitte. ш 2018. [Электронный ресурс]. URL: https://www2. m deloitte.com/content/dam/Deloitte/ru/Documents/ cl human-capital/russian/podbor-personala-v-cifrovuyu-> ehpohu.pdf (дата обращения: 08.10.2018). 2 6. Зимина Д. Рекрутинг ждет усиленная автоматизация процессов: генеральный директор HeadHun-< ter Михаил Жуков о цифровой революции в ре-крутинге // Коммерсант. 2017. [Электронный ре-^ сурс]. URL: https://www.kommersant.ru/doc/3474090 ^ (дата обращения: 10.11.2018).
о 7. Красс А. 7 операций в рекрутинге, требующих автоматизации // HRdocs. [Электронный ресурс]. URL: http://hrdocs.ru/poleznaya-informacziya/7-operaczijv-rekrutinge/ (дата обращения: 23.04.2018).
8. Рагимова С. Десять факторов, меняющих все // Forbes. [Электронный ресурс]. URL: http://www. forbes.ru/brandvoice-photogallery/sap/345705-de-syat-faktorov-menyayushchih-vsyo (дата обращения: 21.10.2018).
9. Греф: вклад искусственного интеллекта в мировой ВВП до 2030 года вырастет до 16 трлн долларов // Banki.ru. 2018. [Электронный ресурс]. URL: http://www.banki.ru/news/lenta/?id=10741996 (дата обращения: 11.11.2018).
10. Киселев А. В. Будущее HR: фантазии или реальность? // Мотивация и оплата труда. 2017. № 4. С. 242-255.
11. Иванова А. Робот для отдела персонала: как чат-боты ищут и обучают сотрудников. РБК. 2018. [Электронный ресурс]. URL: https://nsk.rbc.ru/ nsk/12/06/2018/5b1b324d9a7947515a272a2d(дата обращения: 21.10.2018).
12. Bersin J. Три причины переворота в HR технологиях 2018 года // HRdocs. [Электронный ресурс]. URL: http://hrdocs.ru/poleznaya-informacziya/3-podrivnyx-hr-texnologii-2018/ (дата обращения: 25.05.2018).
13. Денисов А. Ф. Отбор и оценка персонала: учеб.-метод. пособие. М.: Аспект пресс, 2016. 304 с.
14. HireVue honors IBM, Hilton Worldwide, Vodafone, and ten other customers with 3rd annual «Digital Disruptor» awards // PR Newswire. 2016. [Электронный ресурс]. URL: http://www.prnewswire. com/news-releases/hirevue-honors-ibm-hilton-world-wide-vodafone-and-ten-other-customers-with-3rd-annual-digital-disruptor-awards-300287248.html (дата обращения: 11.11.2018).
15. Крылов А. Мэтчинг в рекрутинге: придут ли технологии Tinder в подбор персонала? // Forbes. 2017. [Электронный ресурс]. URL: http://www. forbes.ru/tehnologii/344203-metching-v-rekrutinge-pridut-li-tehnologii-tinder-v-podbor-personala (дата обращения: 16.04.2018).
16. Huselid M. A. The science and practice of workforce analytics: Introduction to the HRM special issue // Human Resource Management. 2018. Vol. 57 (3). P. 679-684.
17. Шатилова Е. О. Геймификация. Нескучное управление персоналом // Управление человеческим потенциалом. 2013. № 1. С 40-44.
18. Денисов А. Ф., Кардаш Д. С. Анализ практик применения цифровых технологий в отборе персона-
ла // Экономика и управление. 2018. № 6 (152). С. 26-37.
19. Зарина И. Цифровизация и рекрутмент: как все поменялось? // Управление персоналом. 2018. № 9. С. 23-25.
20. Нагибина Н. И. HR-Digital: цифровые технологии в управлении человеческими ресурсами / Н. И. Нагибина, А. А. Щукина // Науковедение. 2017. Т. 9, № 1. [Электронный ресурс]. URL: https://na-ukovedenie.ru/PDF/24EVN117.pdf (дата обращения: 16.04.2018).
21. Вера, робот-рекрутер. [Электронный ресурс]. URL: https://robotvera.com/static/newrobot/index.html (дата обращения: 15.05.2018).
22. Пышечкин И. Вера на проводе. Робот нанимает на работу машинистов электричек, связистов, торговых работников и других специалистов // Российская газета. 2019. № 20 (7778).
23. Федотова И. Как предприниматель из Санкт-Петербурга сделал робота для автоматизации массового рекрутинга // Ведомости. 2017. [Электронный ресурс]. URL: https://www.vedomosti.ru/ management/articles/2017/06/23/695692-robota-rekrutinga (дата обращения: 10.11.2018).
24. Skillaz. [Электронный ресурс]. URL: http://skillaz. co/ (дата обращения: 20.01.2019).
25. Велесюк А. Skillaz: как работает система рекру-тинга с элементами искусственного интеллекта // Inc.Russia. 2017. [Электронный ресурс]. URL: https://incrussia.ru/fly/skillaz-kak-rabotaet-siste-ma-rekrutinga-s-elementami-iskusstvennogo-intelle-kta/ (дата обращения: 20.01.2019).
26. Jungle Jobs. [Электронный ресурс]. URL: https:// junglejobs.ru/ (дата обращения: 20.01.2019).28.
27. Ziprecruiter. [Электронный ресурс]. URL: https:// www.ziprecruiter.com/ (дата обращения: 15.01.2019).
28. Hire Vue — Hiring Intelligence. [Электронный ресурс]. URL: https://www.hirevue.com/ (дата обращения: 15.01.2019).
29. VCV — технология видеоотбора кандидатов. [Электронный ресурс]. URL: https://vcv.ru/ (дата обращения: 15.05.2018).
30. XOR — AI-Recruiting Chatbot. [Электронный ресурс]. URL: https://www.xor.ai/ (дата обращения: 15.01.2019).
31. Wade&Wendy. [Электронный ресурс]. URL: https:// wadeandwendy.ai/ (дата обращения: 15.01.2019).
32. Человек или искусственный интеллект? Профессии будущего // LITE. [Электронный ресурс]. URL: https://tvrain.ru/lite/teleshow/altman_sprashivaet/ professii_buduschego-459720/ (дата обращения: 25.05.2018).
References
1. Shestoperov D. Headhunters are promised investment. Kommersant, 2019, no. 59. Available at: https://www.kommersant.ru/doc/3932355. Accessed 04.04.2019. (in Russ.).
2. Sberbank buys Rabota.ru job search service. Kommersant, 01 Apr., 2019. Available at: https://www. kommersant.ru/doc/3930847. Accessed 01.04.2019. (in Russ.).
3. HR&Technology: Present and future (popular hr-tech questions). HRdocs. Available at: http://hrdocs.ru/ poleznaya-informacziya/populyarnyie-hr-tech-vopro-sy/. Accessed 16.04.2018. (in Russ.).
4. Labor Forum experts: Employers will look for candidates on digital track. St. Petersburg State
University. 2019. Available at: https://spbu.ru/ news-events/novosti/eksperty-foruma-truda-raboto-dateli-budut-iskat-kandidatov-po-cifrovomu-sledu. Accessed 19.03.2019. (in Russ.).
5. Staff recruitment in the digital age. Deloitte. 2018. Available at: https://www2.deloitte.com/content/ dam/Deloitte/ru/Documents/human-capital/russi-an/podbor-personala-v-cifrovuyu-ehpohu.pdf. Accessed 08.10.2018. (in Russ.).
6. Zimina D. Recruiting is waiting for enhanced process automation: HeadHunter CEO Mikhail Zhukov on the digital recruitment revolution. Kommersant, 21 Nov., 2017. Available at: https://www.kommersant. ru/doc/3474090. Accessed 10.11.2018. (in Russ.).
7. Krass A. 7 recruiting operations requiring automation. HRdocs. Available at: http://hrdocs.ru/polez-naya-informacziya/7-operaczij-v-rekrutinge/. Accessed 23.04.2018. (in Russ.).
8. Ragimova S. Ten factors that change everything. Forbes. Available at: http://www.forbes.ru/brand-voice-photogallery/sap/345705-desyat-faktorov-me-nyayushchih-vsyo. Accessed 21.10.2018. (in Russ.).
9. Gref: The contribution of artificial intelligence to world GDP by 2030 will increase to 16 trillion dollars. Banki. ru. 2018. Available at: http://www.banki.ru/news/ lenta/?id=10741996. Accessed 11.11.2018. (in Russ.).
10. Kiselev A. V. Budushchee HR: fantazii ili real'nost'? [Future HR: fantasy or reality?]. Motivatsiya i oplata truda, 2017, no. 4, pp. 242-255.
11. Ivanova A. Personnel robot: How chat bots search and train employees. RBC. 2018. Available at: https://nsk.rbc.ru/nsk/12/06/2018/5b1b324d9a79 47515a272a2d. Accessed 21.10.2018. (in Russ.).
12. Bersin J. Three reasons for the revolution in HR technologies in 2018. HRdocs. Available at: http:// hrdocs.ru/poleznaya-informacziya/3-podrivnyx-hr-texnologii-2018/. Accessed 25.05.2018. (in Russ.).
13. Denisov A. F. Otbor i otsenka personala [Selection and assessment of staff]. Moscow: Aspekt Press, 2016. 304 p.
14. HireVue honors IBM, Hilton Worldwide, Vodafone, and ten other customers with 3rd annual "Digital Disruptor" awards. PR Newswire. 2016. Available at: http://www.prnewswire.com/news-releases/ hirevue-honors-ibm-hilton-worldwide-vodafone-and-ten-other-customers-with-3rd-annual-digital-disrup-tor-awards-300287248.html. Accessed 11.11.2018.
15. Krylov A. Matching in recruiting: Will Tinder technology come to the recruitment process? Forbes. 2017. Available at: http://www.forbes.ru/tehnologii/344203-metching-v-rekrutinge-pridut-li-tehnologii-tinder-v-pod-bor-personala. Accessed 16.04.2018. (in Russ.).
16. Huselid M. A. The science and practice of workforce analytics: Introduction to the HRM special issue. Human Resource Management, 2018, vol. 57, no. 3, pp. 679-684. DOI: 10.1002/hrm.21916.
17. Shatilova E. O. Geymifikatsiya. Neskuchnoe uprav-lenie personalom [Gamification. Non-dull HR man-
agement]. Upravlenie chelovecheskim potentsialom, ^ 2013, no. 1, pp. 4-44. 5
18. Denisov A. F., Kardash D. S. Analiz praktik prim- ^ eneniya tsifrovykh tekhnologiy v otbore personala ^ [Analysis of application of digital technology in ^ recruitment]. Ekonomika i upravlenie, 2018. No. 6 s (152), pp. 26-37. x
19. Zarina I. Tsifrovizatsiya i rekrutment: kak vse po- x menyalos'? [Digitization and recruitment: How has lu everything changed? Upravlenie personalom, 2018, m no. 9, pp. 23-25.
20. Nagibina N. I., Shchukina A. A. HR-digital: tsi- > frovye tekhnologii v upravlenii chelovecheskimi 2 resursami [HR-digital: Digital technologies in hu- h-man resource management]. Internet-zhurnal "Na- < ukovedenie", 2017, vol. 9, no. 1, p. 24. Available i= at: https://naukovedenie.ru/PDF/24EVN117.pdf. ^ Accessed 16.04.2018. s
21. Vera, a robot recruiter. Available at: https://robot- o vera.com/static/newrobot/index.html. Accessed h-
15.05.2018. (in Russ.).
22. Pyshechkin I. Vera on the line. The robot employs train drivers, telecommunications operators, sales staff and other professionals. Rossiyskaya gazeta, 2019, no. 20 (7778). Available at: https://rg.ru/ 2019/01/30/reg-cfo/kak-robot-vera-nanimaet-na-ra-botu-mashinistov-elektrichek.html. (in Russ.).
23. Fedotova I. How an entrepreneur from St. Petersburg made a robot to automate mass recruiting. Vedo-mosti, 23 June, 2017. Available at: https://www. vedomosti.ru/management/articles/2017/06/23/ 695692-robota-rekrutinga. Accessed 10.11.2018. (in Russ.).
24. Skillaz. Available at: http://skillaz.co/. Accessed
20.01.2019. (in Russ).
25. Velesyuk A. Skillaz: How the recruiting system with elements of artificial intelligence works. Inc.Russia. 2017. Available at: https://incrussia.ru/fly/skillaz-kak-rabotaet-sistema-rekrutinga-s-elementami-iskus-stvennogo-intellekta/. Accessed 20.01.2019. (in Russ.).
26. Jungle Jobs. Available at: https://junglejobs.ru/. Accessed 20.01.2019. (in Russ.).
27. Ziprecruiter. Available at: https://www.ziprecruit-er.com/. Accessed 15.01.2019.
28. Hire Vue — Hiring Intelligence. Available at: https:// www.hirevue.com/. Accessed 15.01.2019.
29. VCV — candidate video selection technology. Available at: https://vcv.ru/. Accessed 15.05.2018. (in Russ.).
30. XOR - AI-Recruiting Chatbot. Available at: https:// www.xor.ai/. Accessed 15.01.2019.
31. Wade&Wendy. Available at: https://wadeandwendy. ai/. Accessed 15.01.2019.
32. Man or artificial intelligence? Future professions. LITE. 2018. Available at: https://tvrain.ru/lite/ teleshow/altman_sprashivaet/professii_buduschego-459720/. Accessed 25.05.2018. (in Russ.).
