Тенденции применения цифровых технологий в процессе рекрутмента

В эпоху цифровой экономики процесс рекрутмента пережил значительную трансформацию, связанную с растущей степенью внедрения цифровых технологий. В условиях растущей конкуренции за лучшие кадры организации осознают важность внедрения этих технологий с целью сохранения конкурентного преимущества. На фоне растущей значимости применения цифровых технологий в рекрутменте можно выделить несколько трендов, которым в подвержен рынок:

1. Рекрутмент через социальные сети

Среди организаций повышается уровень использования социальных сетей как метода установления связи и коммуникации с потенциальными кандидатами. Использование социальных сетей предоставляет возможность широкого охвата потенциальной аудитории и ориентации на определенные демографические группы или группы с необходимым набором навыков.

2. Системы отслеживания кандидатов

Системы отслеживания кандидатов (Applicant tracking system, ATS) – программное обеспечение, позволяющее организациям выстраивать цифровые процессы подбора и отбора кандидатов на вакансии. Использование ATS дает возможность управлять всем процессом рекрутмента, включая размещение вакансий, скрининг резюме, коммуникацию с кандидатом и внутренним заказчиком, отбор кандидатов в более организованной и эффективной манере, чем классические методы.

3. Видео-интервью

Использование видео-интервью обрело популярность во время пандемии COVID-19 и не потеряло актуальности ввиду возросшей популярности удаленных видов занятости. Помимо удаленной природы формата видео-интервью, актуальной во время пандемии, использование видео-интервью позволяет сократить временные затраты рекрутера и снизить транзакционные издержки.

4. Геймификация

Геймификация – использование игровых элементов в процессе рекрутмента, таких как: очки и значки, зарабатываемые кандидатом, таблицы лидеров, викторины, головоломки и другие игровые формы взаимодействия. Геймифицированный рекрутмент позволяет улучшить вовлеченность кандидата и его впечатления от процесса найма.

5. Использование искусственного интеллекта

Искусственный интеллект используется для автоматизации различных подпроцессов рекрутмента, таких как скрининг резюме, оценка соответствия должности, коммуникации с кандидатом. Использование искусственного интеллекта позволяет повысить эффективность процесса рекрутмента и снизить степень предвзятости к кандидату.

6. Виртуальные карьерные ярмарки

Использование виртуальных карьерных ярмарок стало альтернативой традиционным карьерным ярмаркам во время пандемии COVID-19. Виртуальные карьерные ярмарки проводятся с использованием технологий видеоконференций и позволяют проводить карьерные ярмарки с большим охватом аудитории и с меньшим количеством затрат.

7. Коммуникация при помощи мгновенных сообщений

Использование мгновенных сообщений на этапе коммуникаций с кандидатом стало популярной альтернативой использованию телефонной связи как канала коммуникации с кандидатом в связи с более высокой скоростью и удобством, как для кандидата, так и для нанимающего менеджера.

8. Платформы для работы с кандидатами

Платформа для работы с кандидатами – комплексный инструмент, позволяющий одновременно автоматизировать все этапы рекрутмента и предоставить более персонализированный и вовлекающий опыт для кандидата. Наиболее современные платформы для работы с кандидатами используют искусственный интеллект и машинное обучение для создания персонализированных рекомендованных вакансий для кандидата, оптимизированный процесс отклика и обратную связь в режиме реального времени.

На данный момент на рынке существует несколько продуктов, предоставляющих возможность вести работу с платформой для работы с кандидатами

Платформы для работы с кандидатами используют комплекс технологий, позволяющий повысить эффективность процесса рекрутмента. Среди них выделяются:

Искусственный интеллект

Использование искусственного интеллекта позволяет улучшить процесс рекрутмента со стороны организации и упростить поиск рабочего места со стороны кандидата. Кандидату поступают рекомендованные вакансии, основанные на анализе данных, которые предоставил кандидат. Алгоритмы искусственного интеллекта находят вакансии, наиболее подходящие кандидату, что, с одной стороны, упрощает и ускоряет процесс поиска рабочего места, с другой стороны, предоставляет рекрутеру набор кандидатов, которые будут более заинтересованы в вакансии, с большей вероятностью попадут в требования, заданные для данной вакансии, и с меньшей вероятностью покинут организацию вскоре после трудоустройства. Исследование LinkedIn показало, что использование искусственного интеллекта сокращает временные затраты на 67%, сокращает денежные расходы на 30% и повышает вероятность нахождения подходящего кандидата на 31% [1].

На основе искусственного интеллекта создаются чат-боты, которые способны провести краткий брифинг по вакансии и ответить на вопросы кандидата [2, c.2]. Это позволяет кандидату получить мгновенную обратную связь и снизить временные затраты во время процесса установления контакта с кандидатом.

Также, с помощью искусственного интеллекта проводится содействие кандидату в процессе отклика на вакансию. Эта помощь может включать в себя составление резюме, заполнение опросников и подготовку к собеседованию. Такая помощь позволяет облегчить процесс трудоустройства кандидату и предоставляет рекрутеру более наглядные резюме и другие материалы, необходимые для оценки кандидата.

Помимо этого, алгоритмы на основе искусственного интеллекта позволяют осуществить пре-скрининг резюме, в соответствии с опытом и навыками кандидата. Это позволяет сократить временные затраты на скрининг кандидатов.

Обработка естественного языка

Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) – использование технологий математической лингвистики для оценки и обработки текста. В рекрутменте используется для работы с текстовыми материалами, связанными с рекламой вакансии и коммуникации с кандидатом. В рамках работы с рекламой вакансий NLP используется для анализа текста вакансии, с целью оптимизации текстового материала, получения более положительного эмоционального отклика со стороны кандидата, а стилизации текста для привлечения определенной демографической или профессиональной группы. Также NLP используется для скрининга кандидатов с целью изучения языковых паттернов речи кандидата, что позволяет определить кандидатов с высоким потенциалом, понять эмоциональный отклик кандидата на процесс рекрутмента. Помимо этого, NLP используется для улучшения автоматизированного скрининга резюме и работы чат-ботов.

Предиктивный анализ

Предиктивный анализ – направление аналитики данных, использующие статистические алгоритмы и машинное обучение для предсказания будущих событий. В рекрутменте используются для предсказания поведения и предпочтений кандидата. Предиктивный анализ позволяет определить кандидатов, располагающих наиболее высоким потенциалом успешности в организации, на основе данных предыдущих успешных кандидатов и поиске установок поведения, указывающих на высокий потенциал успеха. Использования предиктивного анализа в этих целях позволяет нанять кандидатов с лучшими экономическими результатами труда и снизить текучесть персонала в организации. Исследование Delloit показало, что использование предиктивной аналитики позволяет снизить временные затраты на закрытие вакансии, улучшить качество найма, а также увеличивает вероятность улучшения эффективности найма в 2–3 раза [3]. Также, предиктивный анализ используется для работы с текстом вакансий, позволяя предсказать, какой текстовый материал имеет наибольший потенциал привлечения подходящих кандидатов.

Анализ больших данных

Анализ больших подразумевает обработку больших объемов данных из различных источников, позволяющую получать знания для осуществления наиболее рациональных решений. В рекрутменте используются данные из платформ по работе с кандидатами, социальных сетей и других источников, позволяющие получить информацию о поведении, предпочтениях и навыков кандидатов. Полученные знания позволяют определить наиболее подходящего кандидата, что снижает затраты на процесс рекрутмента и снижает текучесть персонала в организации, а также снизить степень предвзятости в процессе рекрутмента [4, с.13].

Проведя анализ современных цифровых технологий, использующихся в рекрутменте, можно прийти к выводу о том, что использование данных технологий позволяет принимать управленческие решения на основе данных, что в свою очередь повышает эффективность процесса рекрутмента, снизить временные затраты на найм кандидата, улучшает количественные и качественные показатели найма, а также улучшает косвенно связанные с рекрутментом метрики, такие как текучесть персонала.

Рецензент – Яценко А. В.