Искусственный интеллект (ИИ) — один из трендов современного цифрового мира. Все чаще появляются сообщения о замене искусственным интеллектом юристов и бухгалтеров, разработке беспилотных автомобилей, использовании нейросетей в медицинский диагностике. Постепенно искусственный интеллект проник и в HR. 

Искусственный интеллект в своем текущем состоянии — это не человекоподобные роботы, способные занять место рекрутеров или бизнес-тренеров, а наборы алгоритмов, автоматизирующих выполнение типичных HR-задач. Такие алгоритмы работают быстрее человеческого мозга и при принятии решения учитывают огромные объемы информации.

Понятие искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — крайне обширное понятие, что приводит к массе спекуляций. Это позволяет компаниям, занятым в сфере автоматизации, ассоциировать свои решения с ИИ и таким образом отделяться от «устаревающих» коллег по цеху. Получается ироничная ситуация: искусственным интеллектом сейчас обладает каждая компания, которая утверждает, что обладает им. Но все ли говорят об одном понятии?

Можно выделить отличительные особенности искусственного интеллекта:

1. Это набор алгоритмов. Применительно к HR практически все эти алгоритмы относятся к машинному обучению (Machine Learning, ML), которое позволяет не программировать какие-либо правила напрямую, а задавать рамки для обучения. Машина обрабатывает набор данных и таким образом обучается, находит неявные закономерности

2. Искусственный интеллект использует данные для анализа и построения взаимосвязей. Так же как человек опирается на свой предыдущий опыт для выполнения работы, искусственный интеллект должен проанализировать большой массив данных для нахождения закономерностей. Результатом обучения становится модель, которая показывает, как данные связаны друг с другом

3. Искусственный интеллект имитирует человеческий разум в решении конкретных задач, при этом обеспечивается высокий уровень автоматизации процессов. Такими задачами могут быть распознавание речи и эмоций участника интервью, прогноз его результативности и оценка вероятности увольнения, анализ переписки сотрудников

Искусственный интеллект — это набор алгоритмов, который обучается на данных и далее имитирует человеческий разум в решении конкретных задач.

В большинстве случаев ИИ смешивается с понятиями автоматизации и HR-аналитики — или подменяется ими.

Автоматизация — это оцифрованные HR-процессы. Например, рекрутер может занести резюме соискателей на онлайн-платформу, выбрать лучших для приглашения на очное интервью, а далее построить дашборд[1] — из какого источника ему поступают наиболее качественные кандидаты. Данный уровень автоматизации не требует применения алгоритмов, обучающихся на данных, и не подменяет собою работу человека. Но в своих самых развитых формах автоматизация подразумевает использование ИИ. Рекрутер, к примеру, может получить оценку занесенных в систему соискателей на основе их резюме или автоматизированного видеоинтервью.

HR-аналитика — это методы анализа данных о персонале с целью получения выводов, ценных для принятия управленческих решений. На самом простом уровне — дескриптивном: дашбордах и бенчмарках — HR-аналитика не подразумевает использование ИИ. Но на более высоких уровнях HR-аналитика и ИИ практически одно и то же. Основные инструменты предиктивной аналитики, которая позволяет прогнозировать будущие события, основаны на ИИ. К примеру, с помощью предиктивной аналитики компания может построить модель эффективных сотрудников и далее отбирать их по результатам оценки.

Таким образом, искусственный интеллект выполняет две задачи:

• Автоматизация простых операций или процесса принятия решений. Здесь ИИ является инструментом автоматизации

• Поиск неявных закономерностей в данных. Здесь ИИ тождественен развитым формам HR-аналитики

 Основное преимущество искусственного интеллекта — сокращение времени и издержек за счет точной имитации работы человека. Например, ИИ может:

• автоматически искать кандидатов на работных сайтах или в социальных сетях

• оценивать их в телефонном разговоре или чате

• оценивать в видеоинтервью или оценочных играх

• выявлять сотрудников, которые могут в ближайший год уйти из компании

• формировать индивидуальные программы развития в зависимости от их оценок 360 градусов и результатов прохождения тестов

В этих процессах ИИ если не принимает самостоятельные решения, то предлагает их, снимая с человека необходимость совершать рутинные операции.

Стоит признать, что сфера применения ИИ в HR пока очень ограничена. ИИ намного чаще обсуждается или смешивается с автоматизацией в целом, чем применяется. Так, согласно исследованию Oracle и Sierra Cedar[2] только 7—8% североамериканских компаний внедряют ИИ в HR. Из топ-30 российских компаний нам известны только четыре, применяющие ИИ. У этого есть свои причины:

• Внедрение ИИ требует от компаний высокого уровня автоматизации HR-процессов. Для сопоставления кандидатов необходима ATS-платформа[3], где есть информация про этих кандидатов; для построения предиктивных моделей требуется сквозная HCM-система[4], хранящая все необходимые данные. На текущий момент немногие российские компании полностью автоматизировали свои HR-процессы.

• Российские разработчики ИИ не могут предложить что-либо HR, т.к. не получают достаточно качественных данных для создания технологий. Во многом это следствие низкого уровня автоматизации. Либо этих данных нет (нет системы для их хранения), либо эти данные некачественные. Например, лишь небольшое количество российских компаний могут быть уверены в своих данных о результативности сотрудников или количестве нарушений правил на производстве. И здесь действует правило "garbage in — garbage out" (пер. с англ. – о «мусор на входе – мусор на выходе»): невозможно на основе искаженных данных построить качественную модель, которая ляжет в основу ИИ. 
  

• В управлении персоналом требуется прозрачность процессов. Кандидаты и сотрудники должны понимать, по каким критериям они были отобраны, почему им предлагают определенные программы обучения, каким образом были сформированы их команды. В то время как наибольшую точность искусственный интеллект достигает в black box[5] моделях, которые настолько сложны и включают в себя такое количество факторов, что их практически невозможно проинтерпретировать и объяснить. Это вызывает у сотрудников сопротивление. Поэтому компании если и применяют ИИ, то более простые и менее точные модели, которые в большей степени поддаются интерпретации.
  

• Юридические и этические ограничения на использование данных и связанное с этим сопротивление со стороны HR. Например, модель на основе машинного обучения может показать, что в компании более эффективны люди определенного пола или возраста. Но использование этих критериев расходится с нормами трудового законодательства и этики в целом. Иными словами, даже точно настроенный ИИ может дискриминировать определенные группы людей просто потому, что это соответствует данным.

Эти неизбежные ограничения всегда будут сопровождать технологии искусственного интеллекта. Но мы верим, что даже вопреки им искусственный интеллект будет развиваться в HR. Мы видим активный рост этих технологий и появление интереса к ним со стороны российских компаний. И будущее однозначно за этими технологиями.

---

[1] Дашборд (от англ. dashboard — информационная панель) – это визуальное представление данных, сгруппированных по смыслу на одном экране для более легкого визуального восприятия информации.

[2]Oracle. AI at Work: It’s Time to Embrace AI; Sierra-Cedar 2017-2018 HR Systems Survey White Paper, 20th Annual Edition

[3] Система по управлению кандидатами (Applicant Tracking System, или ATS) — программное обеспечение, позволяющее выполнять рекрутинговые задачи.

[4] Система управления человеческим капиталом (Human Capital Management System или HCMS)

[5] От англ. black box – «черный ящик».

---

Скачать полный выпуск HRTimes №35 "Искусственный интеллект в HR"