Применение машинного обучения в управлении персоналом

За последнее десятилетие Миру было предоставлено несколько инновационных технологий, которые были противопоставлены друг другу в гипотетической битве за будущее бизнеса. Одним из наиболее перспективных направлений в 2017 году в сфере рекрутинга и подбора персонала можно по праву считать машинное обучение.

Машинное обучение в сфере HR начинается с больших данных

Еще до его применения в сфере управления персоналом, область машинного обучения стремилась ответить на вопрос «Как мы можем построить компьютерные системы, которые автоматически улучшаются с приобретением опыта? Каковы фундаментальные законы, которые регулируют все процессы обучения?». Ключ к обучению машин начинается с данных. Собирая данные пользователей, будь то поиск по ключевым словам, набранный текст через сообщения, онлайн-ресурсы, пройденные обучающие курсы или люди, с которыми вы общаетесь — данные помогают в машинном обучении делать индивидуальные и уникальные рекомендации для дальнейшего участия и развития себя или команды.

Задача, с которой столкнулись HR менеджеры многих компаний – качественное управление человеческими ресурсами и непосредственное и индивидуальное развитие сотрудника, что в свою очередь, требует затрат времени и инвестиций со стороны работодателя. Ежегодно появляются технологии способствующие объединять и контролировать эти два важных аспекта. Сотрудникам необходим индивидуальный подход со стороны руководства, обучение и персонализированное развитие, что должно соответствовать ожиданиям и потребностям персонала. Секрет масштабирования вашей программы развития сотрудников — это комбинация больших данных и машинного обучения.

Машинное обучение (Machine Learning) использует сложные алгоритмы, чтобы помочь определить, какие улучшения в рабочем процессе будут полезны вам и вашей команде. Использование больших данных (Big Data), помогают персонализировать входящую и исходящую информацию о персонале, тем самым персонализируя потребности каждого из сотрудников в обучении, карьерном росте, мотивации. Ведущие компании Мира по подбору персонала единогласно подтвердили необходимость внедрения машинного обучения и больших данных в сферу рекрутинга и менеджмента персонала. Относительно не большое количество HR отделов использует в своих интересах данные технологии и уже ощутили явную выгоду, которая заключается в принятии более интеллектуальных и более предсказуемых бизнес решений. Машинное обучение помогает упростить использование и применение данных о сотруднике на рабочем месте, собранных в рамках единой рабочей платформы, которую сотрудники используют для обмена знаниями, личной информации и развития.

Удивительно, но факт: машинное обучение выявляет и обрабатывает такие данные, о которых рекрутер никогда не задумывался, не говоря уже про их анализ. Джош Берсин, основатель компании Bersin by Deloitte и эксперт в сфере управления персоналом, не единожды отмечал важность установление связи между компанией и своими сотрудниками. «Используя ресурсы и информацию мы уже имеем доступ к ней. Это помогает нам анализировать данные таким образом, что бы правильно принимать необходимые решения и качественно управлять бизнес-процессами и персоналом внутри компании. С применением машинного обучения процесс рекрутинга и управления талантами наконец, сосредоточен на принятии решений на основе фактических данных » и минимизирует предвзятость со стороны исполнителя.

«С применением машинного обучения процесс рекрутинга и управления талантами наконец, сосредоточен на принятии решений на основе фактических данных»

Благодаря машинному обучению каждый сотрудник компании является частью кластерной системы, в рамках которой получает индивидуальный подход к своей личности, но в тоже время заимствует  навыки и опыт членов команды. Неоспоримым плюсом применением ML становится возможность измерения продуктивности сотрудника, выявления сильных сторон, прогнозируемости результатов и возможности персонального обучения.

Обучение постоянно и непрерывно зависит от ваших собственных уникальных интересов, взаимодействия с командой и карьерных возможностей.

Машинное обучение описывает концепцию, согласно которой машина (в основном программное обеспечения, использующее серьезные вычислительные мощности современного оборудования), «учится» и использует ранее сделанные вычисления и решения для ускорения своих будущих расчетов и решений. Как результат – каждая новая работа с данными дает более правдоподобный результат с минимальным количеством погрешностей.

Машинное обучение можно сравнить с жизнью человека: начиная со школьной скамьи, ученик получает базовые знания, которые, в будущем, позволяет ему подняться на новую ступень эволюции и поступить в университет, где студент, изучая профильные дисциплины и имея базовое образование, может применять их в научных разработках. Далее – работа и все вытекающие из этого последствия. Решающим фактором в этой цепочке «школа-университет-работа» является получение и оперирование данными, приобретенными в процессе обучения, применение их в жизни и анализ и минимизация ошибок при последующих действиях и решениях.

Аналогичная ситуация и в машинном обучении: программное обеспечение получает огромное количество данных, которые анализирует, обрабатывает и предоставляет готовый результат. Чем больше данных в системе – тем точнее и правильнее результат и тем меньше ошибок будет допущено системой в будущем.

Вот почему важно определить тенденции машинного обучения, которые могут быть применены в сфере поиска, подбора и оценке кандидатов.

Машинное обучение и рекрутинг персонала. Поиск, подбор и оценка.

Давайте представим себе следующую картину: компания с численностью сотрудников 5000 человек ежегодно сталкивается с проблемой поиска новых кадров. Средняя текучка кадров на подобном предприятии достигает 10%, а это не много не мало – 500 человек в год. Чем это грозит HR-менеджеру и всему отделу по подбору персонала? Все очень просто, если бы не было так грустно:

  • руководству компании и HR отделу необходимо тратить время и ресурсы на согласование новых вакансий;
  • рекрутерам необходимо разместить тысячи вакансий на job-порталах, социальных и профильных сетях;
  • просмотреть десятки тысяч уже существующих вакансий;
  • обратится за помощью в рекрутинговое агентство;
  • занести кандидатов на должность в свою базу соискателей;
  • отформатировать резюме соискателя согласно внутренним стандартам компании;
  • предварительно обработать каждое резюме;
  • установить контакт с потенциально-возможными сотрудниками, созвонится по телефону, задать наводящие вопросы;
  • согласовать удобное кандидату время и место интервью;
  • провести интервью;
  • выбрать сотрудника соответствующего открытой вакансии;
  • отсеять большое количество не квалифицированных и/или не подходящих по каким-либо критериям соискателей;
  • предложить на вакансию лучших, по мнению HR-отдела, соискателей;
  • назначить собеседование с непосредственным начальником или директором компании;
  • согласовать подходящего кандидата и предложить ему работу в компании.

Впечатляющий список, не правда ли? А теперь представьте то количество времени, потраченного на обработку огромного количества данных, времени, потраченного на личные встречи и звонки потенциальным сотрудникам. Представьте объём затраченных компанией ресурсов на публикации резюме, общение с компаниями по набору персонала, времени, потраченного менеджерами среднего и высшего звена на утверждение той или иной должности или кандидата.

Суммируя все вышеперечисленное, можно смело заявить следующее: рекрутеры занимаются отслеживанием претендентов, занимаются категоризацией всех полученных данных, учитывают, хранят и анализируют поведение соискателя в социальных сетях, язык, используемый в переписке – все открытые источники о соискателе – настоящий ящик Пандоры для HR.

Каждый показатель эффективности в данной цепочке развития представлен ключевым словом:  ВРЕМЯ. Время необходимо на каждую итерацию в процессе поиска, отбора и анализа кандидатов.

Программное обеспечение, которое использует машинное обучение, является уникальным в своем роде и может предоставить полную и развернутую «картину» кандидата на открытую вакансию или оценить существующего сотрудника, проанализировав его по огромному количеству критериев и сравнив с профилем идеального кандидата. В отличие от программного обеспечения, специалист по персоналу никогда вручную не сможет сделать что-то подобное. С тем объемом информации, который доступен в процессе рекрутинга персонала, машинное обучение может распознать гораздо больше закономерностей, нежели рекрутер и применить  эффективные методы выявления кандидатов. Такой расширенный анализ и распознавание скрытых закономерностей значительно повышают эффективность принятия решений о найме нового сотрудника.

Наконец, следует также отметить тот факт, что многие специалисты по управлению персоналом соглашаются с тем, что программное обеспечение, использующее в своем арсенале машинное обучение, будут наилучшим способом решения вопроса предвзятости рекрутера в отношении кандидата, минимизирует количество ошибок в выборе персонала, тем самым повышая качество принимаемых решений.

Наш сервис по поиску, подбору и оценке сотрудников используя центр оценки и развития персонала с применением машинного обучения. Выражаясь более доступным и понятным языком – мы оптимизируем процессы поиска, подбора и управление персоналом с помощью новых технологий и заметно облегчаем жизнь HR отделам.

Мы используем не только последние технологии в сфере искусственного интеллекта, больших данных и машинного обучения, но также опираемся на исследования в психологии, соционике, управлении персоналом и социологии. Наша команда тесно сотрудничает с HR-менеджерами международных компаний и ежедневно улучшает продукт, во много крат упрощающий работу с соискателями и сотрудниками.

Немного фактов из жизни:

  • Американская компания расходует $4,000 и 52 дня для приема соответствующего сотрудника на работу
  • 72% компаний тратят время и ресурсы на поиск и оценку персонала.
  • 46% сотрудников покидают компанию в первые 18 месяцев.

Как работает сервис?

Менеджер по персоналу загружает вакансию в произвольном формате в систему, после чего наш алгоритм занимается ее обработкой и, в течение минуты, предоставляет на выбор трех кандидатов, максимально точно соответствующих заданным параметрам вакансии. Система автоматически формирует психологический и социальный портрет соискателя и оценивает, насколько он хорошо подходит для работы в том или ином отделе. Алгоритм  использует инновационные разработки в области больших данных и машинного обучения для выявления более трехсот дополнительных личностных качеств и закономерностей соискателя. Благодаря этому предлагаемые кандидаты очень точно соответствуют целям, задачам, корпоративным правилам и миссии компании.

В итоге, HR-менеджеру останется только назначить время встречи с соискателем и заключить договор о принятии на работу. Всю остальную работу сервис выполнит за вас.

Польза для соискателя также очевидна: после создания или загрузки резюме  в любом удобном ему формате, алгоритм автоматически обрабатывает, проверяет и тестирует его на соответствие критериям заданных вакансий и уведомляет работодателя. Неважно, что вы делаете в данный момент: гуляете с друзьями, читаете сказку на ночь своему ребенку, занимаетесь спортом или спите – система ежесекундно занята поиском нового места работы, где ваши знания и навыки станут  основополагающими в росте и процветании компании.

«Неважно, что вы делаете в данный момент: гуляете с друзьями, читаете сказку на ночь своему ребенку, занимаетесь спортом или спите – система ежесекундно занята поиском нового места работы, где ваши знания и навыки станут  основополагающими в росте и процветании компании.»

Оценка соискателя

В большинстве своих случаев, HR-менеджеры прибегают к трем видам оценки кандидатов:

  • Оценка навыков и компетенций соискателя на интервью
  • Предлагают пройти тестирования на IQ
  • Предлагают придумать и решить задачу\задачи поставленные компанией

И опять, в нашем случае, все упирается в самый драгоценный ресурс – время. На все задачи необходимо потратить время и ресурсы компании. Но что если это облегчить этот процесс до неузнаваемости?

Что если каждый приглашенный кандидат будет оценен специализированым ПО, тем самым экономя время и деньги компании?

Благодаря машинному обучению, алгоритм имеет возможность оценить соискателя перед интервью за одну минуту и предоставить результат по таким параметрам:

  • На предмет соответствия соискателя требованиям вакансии, целям, задачам, корпоративной культуре компании
  • Подтверждаем навыки и компетенции кандидата и сравниваем с идеальным кандидатом
  • Определяем личностные качества и психоэмоциональное состояние
  • Выявлять скрытую мотивацию и уровень социальной активности
  • Определение талантов и сильных сторон соискателя
  • Сравнение с идеальным кандидатом в данной профессии
  • Определение и сравнения соответствия кандидата будущему коллективу и выявление уровня простоты адаптации

Оценка персонала

Оценка коллектива компании выполняется также с помощью машинного обучения и анализа больших данных. Сервис оценивает сотрудников на предмет занимаемой должности, целям и корпоративной культуре предприятия; определяет уровень лояльности сотрудника к самой компании; занимается проверкой профессиональных навыков на соответствие занимаемой должности; выявляет скрытую мотивацию, уровень социальной активности и дает рекомендации по индивидуальному развитию и обучению.

Процесс оценки персонала полностью автоматизированный и не требует дополнительного времени и ресурсов HR на специальные тесты, личные интервью и проверку знаний.

«Система оценки работает автоматически и не нуждается в присутствии и вовлеченности сотрудника и управляющего менеджера.»

Работа с компанией

Продукт не только занимается поиском, подбором и оценкой персонала, но также предоставляет информацию HR менеджерам о лояльности персонала к HR-бренду и самой компании, прогнозирует количество сотрудником под проект, предоставляет статистику каналов привлечения кандидатов и дает рекомендации по улучшению узнаваемости бренда компании.

Подводя итоги

Благодаря машинному обучению, решение предоставляет работодателю 100% оцененного соискателя соответствующего требованиям вакансии, целям, задачам, корпоративной культуре компании и предлагает программу менеджмента персонала, частью которой является персональное обучение, развитие и мотивация сотрудника.

 

Кирилл Перестюк

 

 

Поделиться в соцсетях:

Автор:

Администратор портала

Компания: HR Land
Должность: Разработчик