Прямой эфир
Ошибка воспроизведения видео. Пожалуйста, обновите ваш браузер.
Лента новостей
Rybakov Prize для деятелей в образовании: гран-при $1 млн Партнерский материал, 21:46 В Петербурге на пешеходном переходе сбили двух девочек Общество, 21:32 Теннисист Медведев выбыл из розыгрыша Итогового турнира ATP Спорт, 21:18 Зеленский и Макрон обсудили подготовку к саммиту в «нормандском формате» Политика, 21:17 10 идей, куда отправиться c друзьями на выходные на машине РБК и Subaru, 21:13 АФК «Система» продаст инвесторам часть своего пакета «Детского мира» Бизнес, 21:07 В Турции заявили о предстоящем визите Путина в середине января Политика, 21:03 Мартинес сообщил о проблемах с составом Бельгии перед игрой с Россией Спорт, 20:59 Еврокомиссия ответила на слова Путина о риске прекращения транзита газа Политика, 20:53 СМИ узнали об отравлении «Кротом» ученого-математика Общество, 20:46 Вредные советы для вашего бизнеса РБК и УРАЛСИБ, 20:37 Прокуратура возбудила уголовное дело из-за взрывов боеприпасов на Украине Общество, 20:32 Медведев вспомнил о своевременном уходе из хора Общество, 20:25 Фигуристка Медведева обошла Трусову в короткой программе Гран-при России Спорт, 20:24
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 директор по развитию HeadHunter
Точка зрения авторов, статьи которых публикуются в разделе «Мнения», может не совпадать с мнением редакции.
Задайте вопрос Владимиру Мединскому
Министр ответит в прямом эфире 22 ноября на самые популярные вопросы читателей РБК