Штучний інтелект змінює сферу підбору персоналу, змушуючи кандидатів вирішувати дивні на перший погляд завдання. Їх можуть попрохати наповнити віртуальні повітряні кулі водою так, щоб ті не лопнули, клацати пробілом при появі зеленої цятки на екрані, ділитися грошима з уявними співкамерниками тощо. Через такий відбір кандидатів уже пройшли тисячі людей на посади в компанії Tesla, LinkedIn, Unilever, Accenture. Розробник подібного методу підбору робітників – компанія Pymetrics – називає себе сортувальним капелюхом з магічної школи Хогвартс, але для звичайних працівників у нашому світі без магії.
Ідея Pymetrics полягає в тому, щоб за допомогою ігор визначити 90 когнітивних, персональних та соціальних особливостей кандидата точніше, ніж дозволяють традиційні інструменти – резюме, супроводжувальні листи та інтерв’ю. Такий підхід також дозволяє пропонувати кандидатам більш оптимальні для них вакансії.
«Якби я хотіла дізнатися вашу вагу, я могла б запитати у вас, – говорить директор та засновник Pymetrics Фріда Поллі. – Ви можете не знати. Ви можете не бажати сказати. Ваша вага могла змінитися після останнього зважування. Але якщо я просто поставлю вас на ваги, я дізнаюся реальну інформацію».
За даними Pymetrics, розроблені нею алгоритми особливо ефективні для стандартних корпоративних позицій початкового та середнього рівня. Точність розпізнавання навичок та здібностей кандидатів складає 85%.
Pymetrics є лише одним з прикладів використання штучного інтелекту та аналізу даних для підвищення ефективності набору персоналу. У цій галузі також працюють такі фірми, як Revelian, Arctic Shores, Textio, TalentSonar, Hirevue. Остання, наприклад, проводить відеоінтерв’ю, які потім автоматично аналізують на інтонації та жести.
Хоча, за даними аналітиків Deloitte, майже 71% компаній у 2017 році вважають сучасні підходи до пошуку працівників «слабкими», вчені переконують, що вони мають кращі результати, ніж показують досвідчені рекрутери.
«Ми маємо десятиліття досліджень, які показують, що експертна думка є чудовим варіантом, але алгоритми – кращі», – говорить помічник професора в Університеті Міннесоти Натан Кунцел. За його словами, програмні алгоритми перевершують експертів-рекрутерів на 25%.
«Ми схильні любити людей, які схожі на нас, – говорить Кунцел. – Ми ігноруємо все інше про них, з резюме та професійним досвідом включно. Ми любимо підтверджувати наше перше враження».
