Этой осенью Минцифры планирует начать эксперимент по отбору кандидатов на госслужбу с помощью искусственного интеллекта. Для этого собираются использовать специальную платформу «Государственные кадры», пишет газета «Ведомости». Опыт продлится чуть более года — до ноября 2024-го. Это лишь одна из многих инициатив по внедрению нейросетей в работу HR-специалистов, появившихся в последнее время. Есть ли у этого направления будущее? Смогут ли роботы заменить живых рекрутеров? И к чему могут привести подобные эксперименты? Обо всем этом в колонке для «Собака.ru» рассуждает основательница сервиса поиска вакансий Facancy Алена Владимирская.
Правительство намерено привлечь искусственный интеллект к отбору чиновников — когда я увидела эту новость, признаться, я совсем не удивилась. Тема нейросетей сейчас так популярна, вокруг нее столько хайпа, понятное дело, что возможности ИИ пытаются использовать и в рекрутинге. Собственно, это общемировой тренд, похожие сообщения возникают почти каждый день из разных стран мира, к примеру, в связи с теми же проектами от Google. Постоянно проходят вебинары по этой теме, ее обсуждают в закрытых чатах хедхантеров.
Однако, несмотря на это, рассказать о феноменальных успехах искусственного интеллекта в сфере HR… пока нечего. В этой сфере нейросети сегодня существуют на уровне «А как бы нам это применить? Блин, опять не получилось!»
Тому есть несколько причин. Однако из самых важных — существующие супермодели искусственного интеллекта обучены на старом интернете. Это не страшно, когда вы просите его сгенерировать картинку, но критично для HR-специалиста. Потому что нам нужна оперативная информация о соискателе: кто он сейчас, чем он занимается. Если у тебя нет этой информации, то весь разговор об ИИ в рекрутинге заканчивается.
Однако, предположим, эта проблема решена, допустим, она будет преодолена даже в том же эксперименте от Минцифры. Но возникает новая преграда — сегодня ИИ в рекрутинге работает на уровне трех-, максимум пятилетнего ребенка. Можно ли привлечь дошкольника к найму чиновников? Да, теоретически можно, но какой у этого будет результат?
Что я имею в виду? Если ребенку предложить нанять чиновника на работу, то он поступит по одному из двух сценариев. В худшем случае он посмотрит на фотографию в резюме и выберет того кандидата, чей снимок будет ближе всего к его ассоциации со словом «чиновник». В лучшем случае, если ребенок у нас продвинутый, он прочитает вакансию, прочитает резюме и обведет слова, которые совпадают в обоих документах. У кого таких совпадений будет больше, тот и победил.
Примерно так же действует и ИИ. Почему? Я не до конца понимаю, здесь нужно спрашивать специалистов по нейросетям, но все модели, которые я видела, работают именно так. Но ведь работа чиновника — это не про механическое совпадение слов, это про смыслы. А с ними у машины все еще плохо. Она не даст вам ситуации, которая нередко бывает при живом поиске сотрудников: вот человек — совсем не такой, какого мы изначально искали, но именно он нам, кажется, подходит.
Предположим, эту проблему тоже удастся решить (хотя пока я не вижу к этому предпосылок). Вдруг, у ученых получится сделать алгоритмы более сложными, чтобы они смотрели не только на совпадение данных в резюме и требований вакансии. Вообразим программу, которая может увидеть, что у кандидата недобор с таким-то опытом или образованием, но у него есть прикольный проект в совсем другой сфере, который эти недостатки компенсирует с лихвой.
Даже в этом случае, конечное решение все равно будет за человеком. Потому что набор сотрудников — это про ответственность. Представьте, вы — директор издательского дома, и вам надо найти главного редактора. С работой этого человека будут связаны огромные деньги и ресурсы. И если что-то пойдет не так, отвечать перед акционерами за него будете вы. А раз так, вы никогда не согласитесь, чтобы нанимала человека машина, а ответственность за его действия лежала бы на вас.
Впрочем, все это не значит, что у нейросетей вообще нет успехов. ИИ уже сейчас довольно неплохо пишет вакансии, помогает отслеживать успехи отдельных сотрудников внутри компании. Он облегчает делопроизводство в рекрутинге. Просто искать с его помощью какого-то сотрудника я настоятельно не рекомендую.
Во всяком случае, на позиции, где нет четкого рабочего алгоритма и очень понятных требований. Ну, например, как у кассира. Мы все понимаем, что если у человека есть глаза, руки, он умеет читать и считать, готов пройти обучение, то кассиром его сделать плюс-минус получится. Здесь, думаю, искусственный интеллект может отобрать пул подходящих кандидатов. Роботизированный поиск любого хоть сколько-нибудь творческого специалиста — от арт-директора до чиновника — пока будет иметь чудовищный результат.
Хотя в то, что нейросети вскоре будут массово искать тех же кассиров и курьеров, я тоже не верю. Даже для этого искусственный интеллект должен будет стать слишком умным, его возможности должны будут стать слишком большими, а объемы обрабатываемой информации о людях — поистине огромными. Если это произойдет, государства его просто запретят или, во всяком случае, сильно ограничат. Никакое правительство не готово, чтобы кто-то не абсолютно ему подконтрольный анализировал данные об огромном количестве граждан и бизнес-процессов. Поэтому нет, и тут роботы-рекрутеры в моей футуристичной картине мира пока отсутствуют.
Из всего вышесказанного может показаться, что я против эксперимента Минцифры или других таких инициатив. Но это не так. Предложенная инициатива — очень прикольная по своей сути. Я не верю, что она даст прямые результаты, но, возможно, будут косвенные.
К примеру, мне было бы интересно, по какому принципу он будет искать и отбирать кандидатов. Возможно, с помощью этой информации мы сами сможем оптимизировать наши критерии поиска. Кроме того, искусственный интеллект хорошо работает с большим набором данных, возможно, развитие в этом направлении также поможет рекрутерам. Любые технологии — это круто, главное, их правильно использовать.
Комментарии (0)