Влияние внедрения искусственного интеллекта в сфере управления персоналом

Введение

Текущая волна технологических изменений, основанная на достижениях в области искусственного интеллекта (ИИ), породила широко распространенные опасения потери рабочих мест и дальнейшего роста неравенства. Герберт Саймон, лауреат Нобелевской премии по экономике, в 1956 году заявил то, в чем были убеждены многие наблюдатели в то время: «В течение двадцати лет машины будут способны выполнять любую работу, на которую способен человек» [5].

Новые технологии могут ликвидировать или трансформировать рабочие места, и это касается не только производственной сферы. При этом на первый план выходят не риски вытеснения человека машинами, а более глубокие опасения в отношении ИИ.

Перечислим некоторые принципиально важные направления использования искусственного интеллекта [5].

1. Распознавание речи и изображений, машинный перевод, цифровизация и обработка естественного языка являются принципиально важными направлениями использования ИИ в области обработки информации. Однако возможно и создание новой информации: подготовка журналистских статей, автоматическое заполнение заявлений или дистанционное информирование потребителей. Более высоким уровнем является глубокая обработка информации с целью подготовки принятия решений: функционирование экспертных медицинских и юридических систем для анализа имеющихся сведений и постановки диагнозов, комплексного анализа юридических данных для осуществления правовых действий с юридической значимостью.
2. Управление беспилотными автомобилями или грузовиками, а также обнаружение закономерностей на фондовых рынках для успешной торговли. Даже искусство стало областью широкого распространения приложений в области ИИ. Они охватывают широкий спектр деятельности: от сочиняющих новые музыкальные произведения компьютеров до создающих изображения в стиле Рембрандта программ рисования.

Другими словами, ИИ позволяет решить умственные задачи, в то время как механизация была нацелена на сокращение физического труда.

Развитие всех этих направлений вызвало бурный рост числа патентных заявок на ИИ по всему миру. Компьютерные системы и ИИ стали важной частью нашей жизни, хотя большинство людей этого не осознают. Компании по всему миру используют искусственный интеллект в своей повседневной практике.

Так, супермаркет Amazon Go реализует концепцию круглосуточного магазина, где пользователи могут напрямую приобретать продукты, не платя на кассе. Amazon распространен во многих странах, но Alibaba в Китае намного масштабнее. Их модель City Brain Project используется для облегчения пробок путем мониторинга каждого транспортного средства в небольшом городе. Alibaba Cloud – еще один проект компании, цель которого помочь фермерам контролировать урожайность сельскохозяйственных угодий и совершенствовать меры по сокращению затрат на всех этапах их деятельности.

Компания Apple – один из самых важных пользователей искусственного интеллекта в мире. IPhone является ведущим смартфоном на рынке и со временем он становится все более совершенным. Текущий iPhone использует FaceID, чтобы гарантировать, что пользователь, получающий доступ к устройству, является фактическим владельцем.

Tencent – китайская компания, цель которой состоит в том, чтобы на основе использования возможностей ИИ стать всеми признанной интернет-компанией. В настоящее время у Tencent имеется 1 миллиард пользователей, использующих приложения WeChat, но компания расширяет другие каналы, такие как цифровые помощники, беспилотные автомобили, прямые трансляции, образование и многие другие.

Это всего лишь несколько примеров того, как ИИ стал частью повседневной жизни. Хотя концепция системы компьютеров, захватывающих мир, немного тревожит граждан многих стран мира, мы должны признать тот факт, что искусственный интеллект вытеснит людей из сферы труда даже в долгосрочной перспективе. Однако большее количество корпоративных приложений ИИ изменит трудовую жизнь в ближайшем будущем.

Текущий уровень развития технология машинного обучения и анализа больших данных позволяет реализовывать IT-решения для выполнения повседневных задач людей. Однако следует обратить внимание, что не все сферы деятельности в одной и той же степени подлежат роботизации, в частности, сфера управления человеческими ресурсами автоматизируется намного сложнее, чем сфера регламентированного бухгалтерского учета. Это связано с тем, что поведение человека в организации изменчиво в зависимости от конкретной ситуации и подвержено влиянию множества внешних и внутренних факторов (психологические, социальные и культурные). В настоящее время, многие работодатели определяют в качестве основных навыков кандидатов разнонаправленность, работу в режиме многозадачности, универсальность. Это напрямую влияет на алгоритмы поиска и отбора претендентов на должности. Проблема решается за счет сбора необходимых данных, хранящихся на цифровых носителях, которые затем используются для обучения искусственного интеллекта и его внедрения в сферу управления.

Результаты исследования

Цифровая экономика непосредственно воздействует на сферу труда. В наибольшей мере это проявляется в результатах функционирования цифровых рабочих платформах (digital work platforms), которые трансформируют рынки труда в мировом масштабе. Корпорации, владеющие этими платформами, не только управляют ими, но и постоянно расширяют сферу их деятельности. При этом неизбежно меняется структура отношений между работниками и работодателем. Платформа позиционирует свой бизнес как предоставление технологии, которая позволяет потребителям находить определенные услуги, а не непосредственно оказывать их. Это влечет за собой серьезные изменения как с точки зрения заработной платы, так и гарантий занятости и других условий труда [4].

Цифровые рабочие платформы в целом повышают благосостояние работников, обеспечивая беспрецедентную гибкость в установлении рабочего времени. Большинство из них предоставляют возможность иметь чрезвычайно гибкий рабочий день, что, в частности, позволяет некоторым слоям населения (которые на других условиях вообще не могли бы работать) получить легальный источник дохода. В то же время они создают серьезные проблемы на рынке труда. В частности, произошла существенная дифференциация между разными группами занятых. С одной стороны, в условиях широкого применения цифровых технологий сотрудники, находящиеся вне предоставляемых работодателем помещений, стали выполнять значительную часть функций многих организаций, а для определенной категории сотрудников возможность их выполнения вне традиционного рабочего места оказалась принципиально невозможной. С другой стороны, в ближайшем будущем основное значение в оценке социальных последствий цифровизации будет связано не с местом работы, а с возможностью замены трудовых усилий человека на действия интеллектуальных систем машин [3].

Устранение недостатков в выполнении трудовых обязанностей и заполнение вакантных рабочих мест – две основные (и связанные между собой) проблемы в сфере труда, которые могут быть решены посредством внедрения интеллектуальных систем. Использование ИИ в трудовом процессе может повысить производительность и прибыльность, а также стать движущей силой новых типов корпоративных культур. Благодаря быстрому технологическому развитию интеллектуальные алгоритмы скоро смогут действовать автономно, без вмешательства человека. В частности, их адаптивные и когнитивные способности (машинное обучение), учитывающие складывающуюся ситуацию, открывают новые возможности для управления трудовыми процессами и предупреждения проблем в производстве и реализации.

Одним из современных трендов в кадровой сфере является внедрение HR-ботов как составляющей искусственного интеллекта [4]. Внедряя ИИ, в частности HR-ботов, в современной организации можно добиться следующих результатов: автоматизировать рутинные процессы в поиске и подборе персонала; сэкономить трудозатраты; рационализировать режим труда и отдыха менеджеров отдела кадров.

Список возможных сфер применения представлен на рисунке 1.

Рис. 1. Возможные сферы применения ИИ [3]

При помощи автоматизации элементов системы управления персоналом возможно увеличить поток кандидатов на вакантные должности, облегчить получение информации для новых сотрудников, обеспечить получение обратной связи, систематизировать и организовать весь процесс выполнения кадровых функций. В настоящее время, ИИ называют одним из наиболее инновационных и эффективных digital-трендов в управлении персоналом.

Роботы в сфере управления персоналом не смогут заменить специалистов, подбирающих сотрудников на топовые позиций, творческие профессии. Однако ИИ позволяет сократить рутинную работу: подбор резюме, обзвон соискателей, ответы на типовые вопросы, приглашение на интервью, прохождение тестирования и др.

Внедрение ИИ в организации является аналогом проекта по автоматизации, экономический расчет которых принято определять на основе соотношения затрат и будущих доходов. К затратам относятся расходы денежных средств по приобретению программного комплекса и внедрению его в функциональную среду организации.

В основе разработки и применения ИИ для HR-процессов лежит применение методов машинного обучения, которые позволяют развивать интеллект (обучать) используемого бота со скоростью пропорциональной количеству проведенных диалогов с пользователями. Под HR-ботами будем понимать использующие искусственный интеллект программы, созданные для выполнения поиска информации о кандидатах, их анкетирования и отбора, проведения адаптационных процедур и обучения, упрощения и улучшения уровня коммуникаций внутри подразделений компании. ИИ на основе демографических данных, данных о вакансиях и основных качествах кандидатов способен построить прогноз, как тот или иной кандидат будет выполнять свои должностные обязанности. Это существенно повышает производительность подразделений по подбору и адаптации персонала и качество выполнения HR-функции в компании [4].

Выделяются три основных уровня развития ИИ, а именно HR-роботов, которые различаются в зависимости от возможностей бота комплексно подходить к решению поставленных задач (поиск и накопление информации, ее анализ, обобщение данных, формирование управленческих решений).

Первый уровень представляют наиболее простые HR-боты, имитирующие речь человека и использующие стандартизированный набор алгоритмов обработки и использования информации. Как правило, боты данного уровня сложности способны в каждый момент времени решать только одну задачу и основываются на так называемом «узком» искусственном интеллекте (ANI – artificial narrow intelligence). Данный вид ботов наиболее подходит для массового подбора, когда используется интервьюирование по стандартным вопросам кандидата и даются ответы на их распространенные вопросы. Практическим примером реализации описанной технологии является бот Mya компании FirstJob, который начинает работать с соискателем после заполнения анкеты кандидата и задает определенный перечень вопросов для уточнения соответствия требованиям вакансии, а также отвечает на вопросы кандидата о культуре компании, графике работы, условиях труда, системе оплаты и т. п. [5].

Данная категория чат-ботов близка к категории персональных ассистентов HR-менеджера, которые облегчают рутинную работу рекрутера, улучшая качество коммуникаций между работодателем и кандидатом.

К этому уровню сложности относятся и решения, которые выполнят операции с естественным языком, пополняя словарный запас в ходе сканирования резюме кандидатов. С другой стороны бот может помогать и соискателям в составлении и редактировании текста резюме, а также проводит его оценку на соответствие общепринятым правилам и выбранной вакансии. Бот, проанализировав анкету кандидата или его резюме, сопоставит основные пункты с требованиями вакансии компании, предложит наиболее подходящую и поможет скорректировать резюме под требование той или иной вакансии.

Рассмотрим теперь второй уровень HR-ботов, которые частично автоматизируют функции на основе ИИ. В этом случае будут использоваться более сложные программы, которые решают не одну задачу, а целый набор в рамках определенной функции HR, либо включают не одну, а сразу несколько функций HR. Так, с помощью роботов Hire Vue во время видео-собеседований с соискателями можно создать автоматически управляемый профиль соискателя и на его основе сформировать и обновить базу соискателей без привлечения рекрутеров. В этом случае робот будет анализировать и хранить большой объем информации, содержащих слова и мимику претендентов, который будет накапливаться в процессе общения с ними.

Альтернативным программным продуктом, который таким же образом частично роботизирует HR-процессы подбора, адаптации, обучения, развития персонала, кадрового делопроизводства, оценки и вознаграждения является пакет интегрированных между собой программ SAP Success Factors. Используя данный инструмент, HR подразделения компаний могут проводить онлайн-анализ метрик, включенных в алгоритм. Для рядовых сотрудников данное решение содержит удобные мобильные приложения, которые позволяют получить доступ к корпоративным данным.

Таким образом, программная система, основанная на этом уровне ИИ, позволяет кадровым службам интегрировать HR-процессы с бизнес-процессами компании и преобразовывать функциональную модель управления человеческими ресурсами в процессную модель. Но, как указывает Дж. Берсин [5], подобные системы не могут стать основой для самостоятельного принятия решения, их роль сводится только к улучшениям.

Третий уровень HR-ботов основан на сложных самообучающихся алгоритмах, способных значительно превзойти когнитивные способности человека. Они могут заменить человека, например, при выполнении анализа финансовой отчетности или конкурировать с человеком во всех аспектах деловой активности. Экспертами международной консалтинговой компании Deloitte в отдельную категорию отнесены решения, в которые встроена когнитивная функция, базирующаяся на прогностической аналитике больших данных. Способность данной категории программ заключается в учете личностных и поведенческих характеристик сотрудников и кандидатов, влияющих на эффективность работы. Для этого производится анализ их социальной активности в сетях и определяется эмоциональный уровень. Однако использование HR-ботов данного уровня ограничено из-за сложностей внедрения объекта роботизации.

Таким образом, HR-боты – это платформа автоматизации, разработанная с использованием искусственного интеллекта и направленная на оптимизацию и повышение производительности HR-специалистов и всего HR-отдела. Рассмотренные нами виды HR-ботов могут выполнять ту или иную функцию управления персоналом: поисковую; коммуникативную (использование как письменной, так и устной коммуникации); синтетическую.

Искусственный интеллект в форме диалоговых ботов осовременивает и интенсифицирует основные HR-процессы и функции (диалоговые боты на базе ИИ, представляющие собой «умные боты» (SmartBots), дополненные машинным обучением (ML) и обработкой естественного языка (NLP)). Они включают в себя возможности автоматизации, точной настройки, прогнозной аналитики, обработки контекста с учетом механизмов мышления, что позволяет им участвовать в процессе живого человеческого общения. При этом могут осуществляться подробные, содержательные и персонализированные двусторонние беседы с несколькими тысячами сотрудников.

Рассмотрим конкретные направления использования ИИ в HR.

1. Набор и адаптация сотрудников с учетом повышенных требований к профессиональному опыту кандидатов.
2. Ответы на вопросы и запросы информации.
3. Управление запросами и транзакционная поддержка.
4. Обучение и развитие.
5. Управление производительностью на основе объективных данных о трудовом поведении работников.
6. Оценка удовлетворенности и вовлеченности сотрудников.

Чтобы максимально использовать потенциал цифровых технологий, нужны эффективные изменения в управлении человеческими ресурсами, соответствующие современным знаниям и цифровым инновациям в экономике. Преимущества использования рассмотренных нами видов HR-ботов по сравнению с использованием традиционных подходов заключаются в следующем:

• происходит освобождение специалистов по труду от рутинной работы и повторяющихся задач, что позволяет сосредоточиться на более творческой и продуктивной деятельности, развивающей их знания и навыки и дающей возможность решать новые задачи;
• экономятся время, деньги и другие ресурсы, необходимые для выполнения другой работы;
• устраняется разрозненность информации, что делает общение более эффективным и беспроблемным;
• полученная информация позволяет обосновать долгосрочные прогнозы, отражающие качество трудовых ресурсов, движения рабочей силы и экономического поведения занятых;
• поддерживается накопление сотрудником персонализированного опыта, предоставляется индивидуальная помощь на протяжении всего периода деятельности сотрудника в организации с учетом специфики ее отдельных этапов.

Очевидно, что дальнейшее развитие HR-ботов позволит предприятиям решать следующие задачи:

• оценивать не только сложившиеся, но и перспективные качества (способности) кандидатов;
• более полно учитывать ситуацию на рынке труда, что позволит формировать более обоснованные зарплатные предложения;
• производить многомерную оценку занятых не только с точки зрения качества выполняемых ими в настоящее время должностных обязанностей.

При этом, к основным проблемам в сфере труда, которые возникают при использовании искусственного интеллекта, относят:

1. Необходимость обеспечения высокой вычислительной мощности. Недостаток последней является фактором, сдерживающим большинство разработчиков. Машинное обучение и глубокое обучение являются краеугольными камнями ИИ, и для их эффективного обеспечения требуется постоянно увеличивающееся количество ядер и графических процессоров. Между тем, целый ряд проблем в сфере требует реализации структур глубокого обучения: к их числу, прежде всего, относят распознавание образов, формирование алгоритмов оценки, многовариантное прогнозирование ключевых параметров. Все они требуют вычислительной мощности суперкомпьютера, причем эти суперкомпьютеры далеко не дешевы. Несколько облегчает задачу доступность облачных вычислений и систем параллельной обработки данных, однако при этом возникают финансовые затраты, которые не все могут позволить, учитывая беспрецедентный рост объемов данных и возрастание сложности алгоритмов.
2. Дефицит доверия. Одним из наиболее важных факторов, вызывающих беспокойство у пользователей ИИ, является неясность природы того, как модели глубокого обучения предсказывают результат. Обычному человеку трудно понять, как конкретный набор входных данных определяет решение различных проблем. Многие сотрудники даже не знают об использовании или существовании ИИ и о том, как он интегрирован в существующую систему управления, хотя и повседневно пользуются предметами, где присутствуют элементы искусственного интеллекта (смартфоны, «умные» телевизоры, банкоматы и даже автомобили).
3. Ограниченные знания. Хотя уже существует множество объектов, где мы можем использовать ИИ как реальную альтернативу традиционным системам принятия решений, серьезной проблемой выступает незнание законов функционирования и возможностей искусственного интеллекта.
4. Конкуренция с человеком. Чтобы модель глубокого обучения работала с соответствующей человеку точностью, требуется исключительно тонкая настройка, оптимизация гиперпараметров, большой набор данных и точный алгоритм, а также большая вычислительная мощность, непрерывное обучение системы и тестирование на данных. Это весьма трудоемко и намного сложнее, чем представляется на первый взгляд. Один из способов избежать выполнения всей этой сложной работы – обращение к поставщику услуг, поскольку он может обучать определенные типы моделей с помощью предварительно обученных моделей.
5. Конфиденциальность и безопасность данных. Основой функционирования всех моделей глубокого и машинного обучения является доступность данных и ресурсов для их обучения. Однако, несмотря на наличие данных, их происхождение от миллионов пользователей создает риск их использования в целях, противоречащих законодательству. Некоторые компании уже пытаются обойти эти барьеры. Они обучают модели на интеллектуальных устройствах, но данные не отправляются обратно на серверы, а заказчику пересылается только обученная модель.
6. Нехватка данных. Поскольку крупные компании, такие как Google, Facebook и Apple, сталкиваются с обвинениями в неэтичном использовании сгенерированных пользовательских данных, различные страны используют строгие ИТ-правила для ограничения их потоков. Таким образом, эти компании пытаются использовать нерепрезентативные данные для разработки приложений для всего мира, что искажает создаваемые модели. Данные – это очень важный аспект ИИ, которые используются для обучения машин и информационного обеспечения прогнозирования. Некоторые компании стараются на основе новых методологических подходов внедрять новые модели искусственного интеллекта, которые могут давать точные результаты, несмотря на нехватку данных. Однако из-за недостоверной информации вся система может стать некорректной.

Таким образом, продукты искусственного интеллекта позволяют автоматизировать процессы кадровых служб и значительно уменьшить их нагрузку: вести поиск и отбор резюме, анкетировать и интервьюировать кандидатов, анализировать их ответы, проводить адаптацию, что значительно сокращает расходы компаний [3]. Кроме того, ИИ помогает и тем, кто ищет работу, сокращая время на подготовку резюме и анализ рынка вакансий.

Сервисом Работа.ру совместно с экспертами Just AI и Digital Intelligence выделены основные сферы использования чат-ботов в HR-процессах. Делегирование рутинных процессов важно потому, что более 30 % рабочего времени кадровых специалистов тратится на «холодный» поиск подходящих кандидатов только на одну должность, при этом одновременно на массовую позицию может поступить несколько сотен откликов, обработка которых также занимает длительное время.

HR-бот, используя распознавание естественного языка на базе технологий машинного обучения, способен отвечать в мессенджерах на вопросы, консультировать, обмениваться файлами и выполнять иные задачи.

Бот также обладает способностью самообучаться на основе диалогов и переписки с реальными людьми; сравнивать резюме с требованиями вакансии; оценивать навыки кандидата и их соответствие требованиям работодателя; проводить первичное собеседование; предлагать наиболее подходящие вакансии кандидату; отвечать на вопросы о компании, ее истории, культуре; решать задачи адаптации новых сотрудников; помогать соискателю составлять резюме и находить наиболее подходящую вакансию в организации.

HR-бот в ходе коммуникации с кандидатом задает уточняющие вопросы и, основываясь на заложенном алгоритме, делает вывод о соответствии квалификации кандидата таким требованиям как образование, опыт и предыдущие места работы, наличие специальных разрешений, сан. книжки и т.д. В зависимости от результатов первого этапа отбора бот переходит на следующий этап, например, осуществляет запись на телефонное или видео интервью с HR-менеджером, отправляет в мессенджер или электронную почту тестовое задание.

В случае, если у кандидата в процессе общения возникают вопросы о сфере деятельности компании, ее культуре, оплате труда, режиме работы, бот может на них ответить, используя готовые скрипты. Также бот сразу информирует кандидата о ходе рассмотрения его резюме и об итогах отбора, что часто невозможно при использовании классических инструментов HR вроде заполнения на сайте или отправки по почте анкеты.

Бот, проводя диалог с соискателем, помогает ему в заполнении резюме, задавая вопросы и внося ответы в соответствующие графы анкеты. Бот контролирует полноту внесенных данных и, выступая в качестве наставника соискателя, подсказывает и мотивирует его на том или ином этапе фразой: «Кажется, твоего опыта достаточно, чтобы стать частью команды, осталось заполнить раздел «О себе».

Таким образом, бот экономит время соискателя, способствует осознанию уровня компетенций и точности попадания в вакансию, без затрат времени на звонки и интервью, и полностью исключает стресс на первичном собеседовании.

Даже самые заинтересованные и вовлеченные специалисты по персоналу не могут самостоятельно решать все адаптационные и личные вопросы, связанные с сотрудниками. Разговорные службы управления персоналом, такие как XOR, Ideal и Paradox, также находятся в стадии разработки. Американский проект ИИ Mya – помощник для компаний и соискателей. Он помогает найти вакансии, задавая вопросы и фильтруя тысячи вакансий, определяя наиболее подходящих кандидатов и устраивая их на собеседование (определяет дату собеседования со специалистом по персоналу, формирует календарь, направляет сообщения от заболевших сотрудников, меняет расписание и даже проверяет настроение в ходе разговора).

В будущем развитие разговорных ассистентов в HR-отрасли может оказаться перспективным и эффективным. На сегодняшний день ИИ работают не только в текстовом формате, но уже начинают проводить эксперименты с голосовыми технологиями. В сентябре 2019 года Макдональдс анонсировал, что первичное собеседование в компанию можно проходить с помощью умных колонок Amazon Alexa или Google Home.

Уже сейчас следует подумать о том, как использовать ИИ для проверки настроений сотрудников более интегрированными и автоматизированными способами, чем это имеет место в рамках рутинных взаимодействий с сотрудниками. Например, с помощью ИИ можно проводить короткие опросы об удовлетворенности трудом и формировать рейтинги на различных этапах взаимодействия или беседы. Также можно собирать отзывы о производительности, реализуемых политиках, обучении навыкам и напоминая им о встречах, мероприятиях, оценках и т. д.

Сами по себе продукты ИИ не могут нести ответственность за опыт сотрудников и организационную культуру, они не должны существовать изолированно или рассматриваться исключительно как замена людей. Их необходимо интегрировать в бизнес-культуру и процессы, обеспечивая доступ к соответствующим данным, чтобы сделать их роль более значимой с тем, чтобы передавать необходимую информацию персоналу по запросу или при необходимости.

Хотя разговорные интерфейсы только создаются, число чат-ботов растет. Независимо от того, какими сервисами пользуются сотрудники, чат-боты могут быть доступны им в любое время и в любом месте. Они могут быть реактивными и проактивными и могут взаимодействовать на протяжении всего жизненного цикла сотрудников, от момента приема на работу до периода адаптации, обучения навыкам, управления знаниями, служебной аттестации, расчета заработной платы и управления льготами и т.д. В качестве практического примера рассмотрим внедрение HR-бота в компании «Tencent».

Дерево целей проекта изображено на рисунке 2.

Рис. 2. Дерево целей проекта

Таким образом, передовые технологии охватывают не только процесс организации и ведения бизнеса, но и все функциональные составляющие предпринимательской деятельности. Несмотря на это, инновационные стратегии развития компаний должны учитывать требования цифрового HR-менеджмента, которая предусматривает применение HR-ботов. На основе применения HR-ботов реализуется возможность осуществления онлайн рекрутинга, автоматизации HR-сервисов, отслеживание и оценки качества, онлайн обучения, развития и карьерного продвижения, автоматического измерения и повышения вовлеченности, обеспечение обратной связи и т. п. Отказ от использования этих возможностей приведет к потере конкурентоспособности и доступа к уникальным по качественным характеристикам человеческим ресурсам, замедлит выполнение функций по управлению персоналом, снизит уровень вовлеченности и мотивации персонала.

Исследования показали, что масштабы и частота использования ИИ постепенно расширяются. Они все чаще используются для активного создания имиджа компании и демонстрации ее преимуществ через социальные сети и онлайн-рекламу. Они используют цифровые, технологические и современные средства для того, чтобы изменить перспективы текущего рынка труда, привлечь больше соискателей и продвигать HR-ботов.

В связи с внедрением ИИ возникают следующие риски:

• качество управленческих решений, связанных с персоналом, снижается, поскольку при принятии решений не учитывается человеческий фактор;
• при принятии управленческих решений происходят частые ошибки, потому что по факту ошибки сложно понять, как действовал робот, и где он допустил ошибку;
• необходимость развивать новые навыки специалистам по персоналу. Фактически, внедрение ИИ потребует от специалистов по человеческим ресурсам владения следующими навыками: работа в кросс-функциональных проектных группах (в основном с ИТ-специалистами); аналитические способности (определение показателей человеческих ресурсов и обработка больших данных); цифровые компетенции (с использованием облачных решений и технологий, цифровых инструментов).

Заключение

Таким образом, в условиях повсеместной цифровизации, роботизация и автоматизация в первую очередь влияют на характер и содержание человеческого труда в сфере управления человеческими ресурсами. Уже сегодня сотрудник не является основным участником кадрового процесса, а выступает наблюдателем за правильностью выполнения операций робототехникой или программным комплексом. При реализации подобного подхода достигается снижение трудоемкости и сокращение уровня потерь за счет роста точности выполнения технологических операций, а также обеспечивается повышение производительности труда в процессе реализации кадровых функций.

Таким образом, сфера управления персоналом находится сегодня под влиянием значительных технологических вызовов и возможностей, вызванных процессами цифровизации экономики и общества. В современных условиях при постоянном росте объемов информации для решения кадровых вопросов часть полномочий просто необходимо делегировать не только подчиненным или своим коллегам, но и программным комплексам на основе искусственного интеллекта. Автоматизация рутинных процессов давно стала трендом, позволяющим высвободить человеческие ресурсы и тем самым минимизировать ежегодные затраты на персонал, уменьшить количество возникающих ошибок и повысить объективность всей системы управления человеческими ресурсами. Тем самым создаются предпосылки ориентации организации на решение стратегических задач, имеющих первоочередную значимость в данной сфере.