Искусственный интеллект меняет сферу управления персоналом
Источник материла Ведомости
Программа Resume Matcher, разработанная SAP, обращается к статьям в Wikipedia, чтобы понять описания вакансий, требуемых навыков и т. д. Кроме того, у нее есть база из нескольких десятков тысяч анонимных резюме, предоставленных клиентами компании, с пометками о том, был ли кандидат отобран на вакансию, приглашен на собеседование, принят на работу. Программа может находить свежие резюме, которые сочтет наиболее соответствующими заданным работодателем критериям.
Компания Entelo использует другой подход: ее приложение помогает рекрутерам искать кандидатов не по резюме, а по открытой информации о них в сети интернет. В приложении можно указать, что предложенные кандидаты не подошли и почему, и в следующий раз настройки поиска будут точнее.
Технологии, помогающие нанять лучших сотрудников, впоследствии следят, чем они занимаются на рабочем месте. Например, программа компании Veriato с определенной периодичностью делает скриншоты, которые в течение 30 дней хранятся на сервере работодателя. Кроме этого она отправляет на сервер Veriato информацию о датах и времени отправки сообщений. Там их анализирует искусственный интеллект и ищет аномалии, свидетельствующие о низкой производительности сотрудника (часы, проведенные на сайтах, не имеющих отношения к деятельности компании), попытках несанкционированного доступа к закрытой информации (повторяющиеся попытки ввода неправильного пароля) или намерении покинуть компанию (копирование базы контактов).
Отслеживать можно и передвижение сотрудников по офису. Bluvision разработала радиобейджи, которые передают информацию о передвижении сотрудника и посылают предупреждение, если, например, он входит в зону, в которую не имеет допуска. С помощью этой же системы можно узнать, сколько времени работник проводит за своим столом, а сколько – в буфете или комнате отдыха.
Искусственный интеллект может помочь менеджерам понять, довольны ли подчиненные работой. Так, алгоритм Veriato может анализировать текст электронных писем, сообщений чатов и сигнализировать, например, о резкой смене тона с позитивного на негативный.
Некоторые системы помогают предсказать уход ценного сотрудника и вовремя предложить повышение или другие меры поощрения, чтобы удержать его. Такие программы есть у Entelo, IBM, Workday и Microsoft. Например, приложение Workday использует базу данных о 100 000 сотрудников разных компаний за 25 лет и рассчитывает индивидуальный риск ухода для каждого сотрудника компании-клиента по 60 параметрам.
Однако у людей еще недостаточно опыта применения новых технологий в управлении персоналом, чтобы сделать выводы, что машина принимает более правильные решения, чем человек. Ошибки в расчетах могут загубить чью-то карьеру, опасаются исследователи.
Аналитики Forrester Research Дэвид Джонсон и Джей Пи Гаундер указывают, что возможности компаний по сбору данных о своих сотрудниках превзошли способность менеджеров эти данные должным образом интерпретировать. Кенни Мендес, менеджер по персоналу компании – разработчика ПО, консультировавший Entelo, считает, что проблемы управления персоналом слишком сложны для нынешнего поколения программ. Основные ограничения, по его мнению, – это трудность построения корректных заключений на неполных данных. Например, статистика производительности учитывает только работников конкретной компании, но есть компании, где сотрудники ту же работу делают быстрее. К тому же в разных компаниях одни и те же показатели оцениваются по-разному, говорит Мендес.
Категория: Новости |
|