Наём рядового персонала — головная боль для многих больших компаний. Если топ-менеджеров, руководителей среднего звена и редких специалистов ещё удаётся нанимать в ручном режиме, то подбор сотрудников колл-центра, склада, продавцов и других людей с распространёнными специальностями, идёт на потоке. Как результат — высокий уровень текучки и рост трат на обучение.

Разорвать этот замкнутый круг может искусственный интеллект, если, конечно, будет знать, какие точно люди нужны работодателю. Создатели проекта HURMA придумали составлять профили идеальных кандидатов, анализируя характеристики лучших действующих сотрудников.

Внутренний стартап

Идея сервиса с говорящим названием Human Resource Manager’s Assistant (HURMA, от англ. — помощник менеджера по кадрам) возникла в Сбербанке в ходе работы над автоматизацией процессов найма в Центре корпоративных решений (ЦКР), рассказывает основатель проекта Максим Дёмин. Это основанный на искусственном интеллекте автоматизированный сервис по подбору персонала.

Первые тесты HURMA при найме операторов поддержки ЦКР были проведены в мае 2019 года. Спустя год операторы с высокой тестовой оценкой показали эффективность на 22,5% выше, чем те, которые были оценены системой низко. Также они реже увольнялись: 11% против 17,5%.

В июле 2019 года банк организовал внутренний акселератор для прорывных проектов, придуманных сотрудниками банка. В нём приняли участие около 1600 проектов, 4 из них вышли в финал и получили финансирование. HURMA стал одним из финалистов.

После этого внутренний проект превратился в самостоятельную компанию и стал продавать свои услуги сторонним организациям.

Как нанимают людей?

Процесс подбора персонала — это множество этапов, на каждом из которых происходит оценка. Важно, чтобы влияние человеческого фактора в ней было минимальным.

При найме на массовые позиции кандидатов, как правило, отбирают не столько по профессиональным навыкам (они нарабатываются с опытом), сколько по личностным качествам. Часто приходят люди вообще без опыта. Их оценка силами HR-специалиста — трудоёмкая индивидуальная работа, которую сложно сделать качественно, если речь идёт об отборе сотен кандидатов. Бывает непросто понять, чем один кандидат отличается от другого.

Для этого обычно используются системы тестирования, но они требуют обработки и зачастую слишком дорого обходятся при наборе массового персонала. А главное — непонятно, насколько важны результаты того или иного психологического теста для кандидата на конкретную позицию.

Например, тесты типа популярного Talent Q могут давать избыточный для задач найма объём данных о кандидате. К тому же для работы с тестами нужна и квалификация психолога, и глубокое понимание логики бизнеса — способность увязать детали психологического профиля и эффективность кандидата. Такой подход оправдан для закрытия штучных вакансий, но с трудом может быть реализован в массовом найме.

Как работает HURMA?

Основа системы HURMA — психологический профиль идеального кандидата, над созданием которого работает искусственный интеллект. Программа получает данные тестирования людей, которые уже работают в компании, и строит профиль «правильного» сотрудника, отталкиваясь от его метрик эффективности.

Искусственный интеллект отличается от обычного запрограммированного решения тем, что он может обновлять свою логику по мере пополнения данными. Программа обучается на каждых новых результатах тестирования, достраивает профиль, дополняет его новыми деталями. Тестируя всё новых и новых специалистов, система самосовершенствуется.

Данные, полученные от новых кандидатов, сопоставляются с параметрами профиля идеального сотрудника. На основании этого сравнения программа даёт прогноз успешности кандидата.

Профиль никак не затрагивает персональные данные человека (социальный или семейный статус, пол, возраст и т. д.). В его основе — оценка психологического профиля, интеллекта и мотивации кандидата.

«Мы хорошо умеем делать специализированные тесты, над ними работают специалисты, которые очень хорошо разбираются в психометрике — для каждой массовой вакансии мы находим характерные зацепки, — рассказывает Максим Дёмин. — Другая наша сильная сторона — понимание логики бизнеса, как результаты психологического профиля привязать к эффективности кандидата, сделать работающую модель».

Не только банк

Проект HURMA появился как внутренний инструмент Сбербанка, но вскоре стало понятно, что он может быть востребован и другими компаниями.

Результаты построения профиля для каждого бизнеса уникальны, но для него используется весь массив анонимизированных данных, собранный при тестировании людей для набора на аналогичную позицию. При этом могут быть добавлены оценки практических навыков для выполнения определённых работ (hard skills). Профиль может учитывать не только личностные качества кандидата, но и особенности корпоративной культуры, в которой они будут реализовываться.

Стоимость услуги рассчитывается индивидуально и зависит от того, сколько профилей хочет построить заказчик, сколько нанять людей. Базовая цена сейчас — 450 рублей за одного оценённого кандидата.

Клиентами сервиса являются компании, нанимающие на одну позицию от 100 до 1000 человек, преимущественно это банки, контактные центры и FMCG-компании. Самые популярные специальности: оператор поддержки, оператор продаж, клиентский менеджер, мерчендайзер, бухгалтер, консультанты по продажам страховых, лизинговых услуг.

С февраля-марта 2020 года предприниматели стали намного активнее интересоваться любыми способами оптимизации расходов. «Сейчас мы ожидаем изменений характеристик спроса и его платёжеспособности, мы уже видим, как компании начинают более внимательно относиться к подбору массового персонала. И ищут на рынке инструменты, которые позволят им повысить качество подбора», — говорит Максим Дёмин.

МТС: единая база и виртуальный тренажёр

Крупнейшие российские работодатели могут позволить себе внутренние разработки для решения задач собственного найма.

Например, МТС совершенствует процессы по подбору и найму персонала с помощью собственных разработок в области искусственного интеллекта и Big Data. Ключевая разработка МТС — единая база кандидатов Xavier. Она интегрирована с большей частью федеральных ресурсов по поиску работы и собственным карьерным сайтом МТС. Все отклики поступают в Xavier автоматически и распределяются на рекрутеров. Система также интегрирована с IP-телефонией, все контакты с кандидатом формируются автоматически с разными уровнями приоритета.

В 2019 году компания приступила к тестированию тренажёра по подбору персонала с использованием технологий виртуальной реальности. На этапе отбора кандидат погружается в виртуальное пространство, в котором проходит тестовые задания на быстроту реакции, способность воспринимать информацию по разным каналам коммуникации, стрессоустойчивость и выявление основных психоэмоциональных особенностей. Тестирование помогает HR-специалистам более точно оценивать кандидатов при приёме на работу и сокращать издержки компании на подбор, обучение и адаптацию персонала.

Как и в HURMA, коронавирусный карантин способствует развитию онлайн-технологий в HR. «Мы максимально перевели в онлайн процессы подбора и найма: интервью проводятся дистанционно, оформление сотрудника и организация доступа ко всем корпоративным системам происходит без визита соискателя в офис компании, — рассказывает Ольга Делягина, начальник отдела подбора персонала МТС. — Вновь принятые сотрудники могут сразу приступить к работе из дома. Среди массовых позиций к таким категориям можно отнести сотрудников отдела дистанционных продаж и частично операторов колл-центра».

Роботы наступают

Наём людей на массовые вакансии сродни промывке золотой руды. Чем больше людей привлечёшь, тем тщательнее их отсеешь, тем больше шансов, что получится собрать эффективную команду. Роботы решают сразу две задачи: помогают привлечь много соискателей и исключают человеческий фактор при их оценке.

По данным пресс-службы сервиса «Работа.ру», основным способом найма персонала для большинства компаний сейчас являются массовые собеседования, но прогресс наступает. Компании начинают тестировать новые технологии и внедрять искусственный интеллект в бизнес-процессы, в том числе для рекрутмента. Например, крупные ритейлеры уже начали активно применять голосовых роботов для первичного этапа собеседования на массовые профессии (кассир, продавец, работник склада и пр.). Во время карантина многие компании были вынуждены проводить автоматизацию в ускоренном режиме. Очевидно, что роботы-эйчары вскоре перестанут быть экзотикой.