Роль информационных технологий в управлении процессом найма персонала

В статье рассматриваются вопросы внедрения информационных технологий для организации взаимодействия соискателя и работодателя.

Аннотация статьи
информационные технологии
занятость населения
искусственный интеллект
большие данные
Ключевые слова

Обеспечение эффективной занятости населения представляет собой важнейшее направление развития социально-трудовой сферы, определяемой внедрением трудового потенциала в ее функционирование.

Сегодня мы можем наблюдать ситуацию информационной перегрузки из-за количества информации и растущего числа информационных каналов в подразделениях службы занятости, что приводит к замедлению их функционирования. Оптимальный вариант снижения остроты проблемы сверхзагруженности работников – предоставление безработным гражданам, незанятому населению и, в целом, группе соискателей, открытого доступа к самостоятельному получению и использованию нужной информации о вакансиях и работодателях.

В течение многих лет команды по подбору персонала, занимающихся исключительно поиском поставщиков, пытались решить проблему "качества найма" для организаций, что послужило причиной сильной зависимости от внешних консультантов по подбору персонала, и, следовательно, увеличением расходов на найм.

Искусственный интеллект и аналитика данных преобразуют корпоративное управление трудовыми ресурсами так, как не могут порталы по подбору персонала и консультанты. Мы еще не достигли высокого уровня в использовании данных технологий, но рекрутеры все чаще используют искусственный интеллект для проведения первого раунда сокращений и определения настроек рекламы вакансии. Часто обучаемые на основе данных, собранных о предыдущих или аналогичных кандидатах, эти инструменты могут сократить усилия, которые рекрутерам необходимо затратить для того, чтобы принять на работу. Например, в 2021 г. 67 процентов менеджеров по найму и рекрутеров, опрошенных LinkedIn, заявили, что искусственный интеллект экономит их время.

Искусственный интеллект (ИИ) – это обширная область компьютерных наук, связанная с созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Обширная цель искусственного интеллекта породила множество вопросов и дискуссий. Настолько, что ни одно отдельное определение этой области не является общепринятым, поэтому специалистами различных областей проводится экспериментальное введение данной технологии для различных рутинных и более сложных задач [1].

Если говорить упрощенно, искусственный интеллект – это область, которая сочетает в себе информатику и надежные наборы данных для решения проблем. Она также охватывает такие области, как машинное обучение и глубокое обучение, которые часто упоминаются в сочетании с искусственным интеллектом. Эти дисциплины состоят из алгоритмов искусственного интеллекта, которые направлены на создание экспертных систем, которые делают прогнозы или классификации на основе входных данных [2].

Большие данные относятся к динамичным, большим и разрозненным объемам данных, создаваемым людьми, инструментами и машинами, однако для этого требуются новые, инновационные и масштабируемые технологии для сбора, размещения и аналитической обработки огромного объема собранных сведений с целью получения бизнес-информации в режиме реального времени, касающейся потребителей, рисков, прибыли, производительности и т.д. [3]

Компания Meta Group предложила основные характеристики больших данных, называемых также четырьмя буквами “V” больших данных, и три из них определяют область применения и перспективы применения больших данных для сферы рекрутинга. Это объем, скорость и разнообразие (Volume, Velocity, Variety)

Когда дело доходит до поиска идеального кандидата необходимо учесть множество переменных. Тысячи байт данных обрабатываются, когда рекрутеры ищут кого-то с правильным набором навыков. Однако, большие данные, применяемые для подбора персонала на технические должности, будут учитывать общедоступный исходный код кандидата, его профиль и резюме наравне с другими каналами социальных сетей, веб-сайтов, чтобы собрать и обработать значительный объем доступных сведений о соискателе.

Традиционный процесс найма может занять значительное количество дней. Найм с использованием больших данных ускоряет процесс найма благодаря возможности распознавания и оценивания информации в реальном времени, что позволяет рекрутерам и менеджерам по персоналу сократить время, необходимое для поиска лучших кандидатов. Это означает, что вы тратите больше времени на личное общение с кандидатами и меньше времени тратите впустую, преследуя не тех людей.

Одна из лучших причин использовать найм с использованием больших данных на самом деле связана с разнообразием ресурсов и информационных каналов. Когда дело доходит до больших данных, одним из атрибутов, отличающих их от традиционной аналитики, является способность объединять информацию из множества различных источников.

Таким образом, искусственный интеллект и большие данные создают мощный инструмент для будущего любой сферы. Эта конвергенция увеличивает аналитические возможности как для работодателя, так и для соискателя. Конкурентное преимущество расширенной аналитики может быть приумножено за счет создания мощностей искусственного интеллекта. Сегодня генерируется гораздо больше данных, чем люди могут проанализировать каким-либо образом. Такие методы, как машинное обучение, прогнозная аналитика и визуализация данных, могут помочь нам извлечь необходимую информацию, углубляясь в большие наборы данных и повышая скорость и точность принятия управленческих решений.

Стартапы и крупные корпорации предлагают все больше аналитических инструментов на базе искусственного интеллекта и больших данных, которые возможно применить в сфере занятости населения для работодателя и потенциального работника.

Рассмотрим возможности практического использования данных информационных технологий в сервисах, направленных на улучшение функционирования процесса рекрутинга.

Онлайн-сервисы психологической оценки человека Mindscore аккумулируют данные о соискателе из нескольких источников, которые далее обрабатывается и анализируются. Благодаря специальным алгоритмам в считанные секунды формируется результат – психометрическая оценка личности пользователя, которая передается работодателю. Данные алгоритмы сервиса также включают в себя способностью к самообучению, что позволяет постоянно улучшать качество оценки [4].

Сервисы подбора кандидатов на базе искусственного интеллекта Sever.ai умеют выбирать релевантные резюме, связываться с кандидатами и проводить видеоинтервью. Современные программы способны распознавать эмоции собеседника, изменение тональности голоса, а также смысл и логику излагаемой информации во время проведения видеоинтервью.

Сочетание математического моделирования и анализа больших данных позволяет из резюме, размещенных на разных сайтах по поиску работы и в социальных сетях, извлекать соответствующие разработанному профилю «идеального кандидата», который с большей вероятностью будет работать у работодателя в течение необходимого срока [5].

Данные решения относятся к новым возможностям для работодателей, далее я хотела бы рассмотреть новые способы оптимизации процесса трудоустройства со стороны соискателя.

Также компания по анализу больших данных iPredict Data Labs запустила свое приложение, основанное на облачных технологиях для повышения качества новых сотрудников. Платформа может рассчитать оценку возможности трудоустройства в соответствии с требованиями к резюме и вероятность отклонения предложения работодателями.

Платформа будет предоставлять также рекомендации по курсам для кандидатов, получая комиссионные от поставщиков курсов. Отдельные лица смогут проходить оценочные тесты в зависимости от должностных обязанностей.

Текст статьи
  1. Основы искусственного интеллекта: учебное пособие / Е.В. Боровская, Н.А. Давыдова. - 4-е изд., электрон. - М. : Лаборатория знаний, 2020. - 130 с.
  2. Системы искусственного интеллекта : учеб. пособие. В 2-х частях. / С.Н. Павлов. – Томск: Эль Контент, 2011. – Ч. 1. – 176 c.
  3. Data Science. Наука о данных с нуля: Пер. с англ. - 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербурr, 2021. - 416 с.
  4. Технология // Mindscore URL: https://mindscore.ru/ (дата обращения: 10.01.2022).
  5. Что умеет Sever.AI // Sever.AI URL: https://sever.ai/ (дата обращения: 09.01.2022).
  6. Now, Artificial Intelligence, big data will help you land a job // BusinessLine URL: https://www.thehindubusinessline.com/info-tech/now-artificial-intelligence-big-data-will-help-you-land-a-job (дата обращения: 10.01.2022).
Список литературы
Ведется прием статей
Прием материалов
c 02 июля по 08 июля
Осталось 6 дней до окончания
Публикация электронной версии статьи происходит сразу после оплаты
Справка о публикации
сразу после оплаты
Размещение электронной версии журнала
12 июля
Загрузка в eLibrary
12 июля
Рассылка печатных экземпляров
22 июля