Прямой эфир
Ошибка воспроизведения видео. Пожалуйста, обновите ваш браузер.
Лента новостей
Помпео объяснил санкции против российских компаний Политика, 06:49 МВФ отказал Украине в экстренной финансовой помощи Политика, 06:42 В Хабаровске очередной митинг в защиту Фургала собрал 150 человек Общество, 06:03 Лишит ли Слуцкий ЦСКА первого места. Анонс тура РПЛ Спорт, 06:00 У берегов Японии столкнулись грузовое и рыболовное суда Общество, 05:33 Из чего сделано будущее: технологические киты цифровой трансформации РБК и Intel NUC, 05:15 В Петербурге прекратили дело против пикетчика в костюме гроба Общество, 05:07 Власти предложили оформлять сделки с автомобилями через госуслуги Общество, 04:26 Названы самые популярные российские исполнители Общество, 04:23 В Аргентине предложили установить статую Марадоны в главном аэропорту Общество, 04:00 Когда бизнес выйдет из кризиса. Исследование РБК и SAP, 03:50 Трамп объяснил коррумпированностью победу Байдена в ключевых штатах Политика, 03:36 Посол сообщил о сроках начала применения вакцины «Спутник V» в Белоруссии Общество, 03:30 Регионы раскрыли данные и планы по поступлению вакцины от коронавируса Общество, 03:00
Следите за курсами на сайте или в приложении РБК
Мнение ,  
0 
Борис Вольфсон

Вас уволит робот: почему сферу управления персоналом ждет революция

В ближайшие пару лет HR-решения любой сложности начнут принимать на основе чисел и математических моделей

Революции в бизнесе протекают незаметно: мы понимаем масштабы, уже активно пользуясь плодами перемен. Так было с интернет-рекрутментом в начале 2000-х, когда появились первые сайты с вакансиями, хотя самым популярном каналом поиска сотрудников оставалась пресса. Сегодня этот рынок, по нашим оценкам, достигает 5–8 млрд руб., а в ближайшие четыре года, по прогнозам Goldman Sachs, вырастет до 13 млрд руб. (около $182 млн по курсу 71 руб. за доллар).

Очередная, цифровая, революция сегодня назревает в сфере управления персоналом.

На пороге перемен

Чтобы понять, как и почему произойдет HR Digital-революция, стоит взглянуть на уже идущие изменения в средних и больших компаниях. Многие уже сделали первый шаг — автоматизировали процесс подбора персонала. Внедрение ATS (Applicant Tracking System — система управления соискателями) позволяет компаниям отслеживать соискателей на всех этапах отбора: от просмотра вакансии и отклика на нее до интервью и приема на работу. Так рекрутер понимает, по каким каналам (сайты, социальные сети, рекомендации сотрудников, ярмарки вакансий и т.д.) приходит больше успешных кандидатов и куда стоит вкладывать ресурсы.

В результате использования информационных систем у компаний накапливается множество данных. Их анализ и выработка решений на этой основе может стать следующим шагом для бизнеса.

Начальные уровни аналитики может организовать практически любая компания. Они представляют собой самые простые отчеты, которые делаются с помощью внешних систем, например рекрутингового сайта. Это могут быть отчеты по динамике откликов на вакансии, что позволит лучше узнать портрет «своих» кандидатов и обогатить этим знанием процесс подбора. Например, если ваши потенциальные кандидаты — «жаворонки», то, возможно, и рекрутинговую рекламу/ярмарки вакансий стоит в будущем скорректировать на более ранние часы.

Другой пример сравнительно простой аналитики в HR — статистика скорости закрытия вакансии. Она может помочь измерить эффективность работы рекрутеров и сравнить их эффективность. Более сложный для реализации инструмент аналитики — сведение данных из разных источников. Но самые интересные и полезные для бизнеса результаты можно получить при более сложных моделях и системах HR-аналитики. Например, многие компании, которые набирают молодых специалистов, часто используют в качестве критерия средний балл в дипломе. Грубо говоря, компания делает выбор, нужны ли ей «все знающие отличники» или «бойкие троечники». Связь между успехами в образовании и результатами работы можно численно анализировать и сделать подбор более эффективным для конкретной позиции.

HR c нечеловеческим лицом

Еще более интересные результаты дают современные методы машинного обучения. Компьютеры способны поддерживать принятие кадровых решений (а в дальнейшем и принимать решения) в различных областях HR: подсказать, кого из кандидатов взять на работу, кого повысить, кто может уволиться в следующем месяце и сколько это будет стоить компании. Все рекомендации будут делаться полностью на основе данных, которые соберет компания.

В рамках задач рекрутинга первым шагом будет ранжирование кандидатов (HR Scoring) на основе данных, которые имеются о кандидате, вакансии и компании. Ранжирование фактически представляет собой упорядочение соискателей начиная с самых перспективных. Критериями для ранжирования могут быть различные элементы резюме и вакансии: соответствие текста вакансии и резюме, зарплат, навыков. Гораздо эффективнее такие проекты могут быть реализованы при анализе данных не от одной, а сразу от множества компаний.

В качестве целевой метрики может выступать время работы в компании (чтобы уменьшить текучесть персонала) или эффективность (например, сумма продаж у сейлз-менеджеров). Как отразится на бизнесе компании, если без увеличения штата рекрутеров она начнет нанимать более эффективных менеджеров по продажам? Выручка наверняка пойдет вверх.

Машинное обучение применимо в любой сфере HR: от определения пути развития карьеры сотрудников, чтобы делать оптимальные повышения, до предсказания увольнений сотрудников, чтобы их удерживать. Например, можно не только предсказывать вероятность увольнения конкретного сотрудника в определенный промежуток времени, но и получить оценку потерь компании. Что для этого понадобится? Иметь максимальное количество данных о сотрудниках и их работе, а также историю повышений и увольнений. Современные алгоритмы могут проанализировать данные о сотрудниках и их действия на работе, выявить скрытые паттерны и обучиться делать предсказания на их основе.

Грядущие изменения серьезно изменят рынок HR-решений. С одной стороны, значительно повысится порог входа на рынок для провайдеров таких услуг, с другой стороны, работодатели-пионеры получат конкурентное преимущество. При этом сами решения будут сделаны по схеме «простой интерфейс» плюс «сложная логика и алгоритмы», когда весь анализ данных будет происходить незаметно для пользователя, а результаты — выдаваться в понятном виде. Такой подход значительно оптимизирует HR-процессы по затратам, скорости и количеству ошибочных решений.

Например, работодателю для поиска сотрудников уже недостаточно будет хорошей площадки с большой посещаемостью и качественной аудиторией. Ему понадобятся решения, которые смогут предсказать потенциал каждого откликнувшегося, найти «того самого». Все это сделает традиционные собеседования простой формальностью.

Об авторах
Борис Вольфсон Борис Вольфсон, директор по развитию HeadHunter
Точка зрения авторов, статьи которых публикуются в разделе «Мнения», может не совпадать с мнением редакции.