«Как будто рядом сидит инженер». Как ИИ решает главную боль рекрутмента в ИТ
ИИ захватил рекрутинг быстрее, чем кто-либо ожидал. Но вместо обещанной революции получили новые проблемы: алгоритмы дискриминируют женщин, боты не понимают контекст ИT-позиций, а разработчики жалуются на бессмысленные автоматизированные интервью. Неужели ИИ действительно сломал рекрутмент? Разбираемся в ситуации и выясняем, какие решения уже появляются на рынке.
«Привет! Меня зовут АлексБот, и я HR-менеджер компании XYZ. Хочу пригласить тебя на интервью на позицию Senior React Developer. Расскажи, пожалуйста, про свой опыт с MongoDB».
Знакомо? Айтишников уже не удивить такими сообщениями в LinkedIn. Автоматизация и ИИ проникли повсюду, и найм — не исключение. 87% компаний уже используют искусственный интеллект в рекрутменте в той или иной форме. Но за цифрами скрываются противоречивые реалии.
Что может ИИ сегодня? И кому это выгодно?
Рынок AI в рекрутменте стремительно растет и должен достичь $1,12 миллиарда к 2030 году. Компании, использующие AI, сокращают время найма на 30% и снижают затраты на найм на 30-40%.
Конкретные задачи, которые ИИ решает уже сегодня:
- Поиск кандидатов в базах из 800+ миллионов профилей
- Анализ резюме с точностью до 75% в сопоставлении кандидат-вакансия
- Автоматическое составление и размещение вакансий
- Первичное общение с кандидатами через чат-ботов
Результаты (удачные) впечатляют. Unilever внедрил HireVue для видеоинтервью с 25 000 кандидатов и получил 90% сокращение времени найма и £1 миллион экономии в год. Nestlé автоматизировал планирование интервью, сэкономив более 8 000 часов в месяц — время эквивалентное работе 52 штатных сотрудников. Johnson & Johnson использовал Textio AI для устранения бессознательных предрассудков в описаниях вакансий, что привело к 9% росту заявок от женщин.
Но остается открытым вопрос о реальной пользе внедрения ИИ в процесс рекрутинга — для кандидатов, для найма, для людей.
Противоречия и слепые зоны
Индустрия хорошо помнит и громкие провалы. Amazon отключил свой ИИ-инструмент для найма, когда выяснилось, что он дискриминирует женщин. Google обнаружил, что их алгоритм занижает оценки резюме с «женскими» формулировками. Видеоинтервью с ИИ показали предвзятость к кандидатам с акцентом.
Проблема не только в технологиях, но и в восприятии. Согласно данным Human Capital Magazine, 37% HR-специалистов в США не согласны с тем, что ИИ уменьшает предвзятость, а 27% кандидатов уверены, что он, наоборот, усиливает дискриминацию. Исследование Вашингтонского университета показывает, что ИИ-системы скрининга резюме в 85% случаев отдавали предпочтение именам, ассоциирующимся с белой расой, и только в 11% — именам, ассоциирующимся с женщинами.
Но есть и другая проблема, которую почти не обсуждают: ИИ плохо понимает контекст ИТ-позиций. Он может отсеять гениального самоучку, который контрибьютит в React, и пропустить вперед выпускника престижного вуза без реального опыта.
Эта слепая зона искусственного интеллекта возвращает нас к одной из самых болезненных проблем ИТ-рекрутмента. Если ИИ не может провести качественный первичный отбор, то эта задача снова ложится на рекрутера. И здесь специалист без технического бэкграунда сталкивается с дилеммой: как провести глубокое интервью с разработчиком.
«Скажи мне про замыкания в JavaScript»
«Максимум что я могу — это задать вопрос по списку и сравнить ответ с тем, что написал техлид», — честно признается типичный ИИ-рекрутер.
43% рекрутеров уже используют ИИ-чатботы, но это общие инструменты вроде ChatGPT. Они помогают составить вакансию или переписать сообщение кандидату, но не могут провести техническое интервью с разработчиком.
Проблема в том, что к найму программистов приходится привлекать других программистов уже на ранней стадии. Это дорого, отнимает время у продуктовых команд и часто создает конфликт приоритетов.
Именно здесь возникает ключевой вопрос: может ли ИИ быть не заменой рекрутера, а его техническим ассистентом?
ИИ как технический ассистент
Несколько команд по всему миру пытаются решить эту проблему. Одно из перспективных решений предлагает компания с беларусскими корнями Reppls, которая уже работает с рядом клиентов и имеет успешные кейсы внедрения ИИ в рекрутмент. В сентябре 2024 года команда попала в акселератор TechStars Berlin DeepTech и сейчас работает над новым продуктом — ИИ-копилотом для рекрутеров.
«Сначала мы построили ИИ-платформу для рекрутмента, которая автономно ищет кандидатов, проводит интервью и делает всю тяжелую работу для HR», — рассказывает команда Reppls. — «Наши продукты уже используют компании для найма сотрудников, и у нас есть конкретные истории успеха, когда клиенты значительно сокращают время найма благодаря ИИ-интервью. Однако в процессе работы поняли: несмотря на мощные возможности под капотом, для рекрутера это просто очередная SaaS-система, в которой надо разбираться и тратить время».
Классическая история: «Мне некогда разбираться в пилах, мне пилить надо». Поэтому решили спрятать всю сложность за простым чатом.
«Мы много общаемся с рекрутерами, и те инструменты, которые они используют активно, пока очень ограничены — это note-takers, боты которые присоединяются на звонок и делают саммари, это ChatGPT чтобы составить вакансию и иногда это встроенные в АТС AI, который проверяет CV на соответствие требованиям. Гораздо меньше используются ИИ-сорсинг или ИИ-интервью», — рассказывают в Reppls.
Основная идея копилота в том, что он проактивный. Не ждет, когда его спросят, а предлагает помочь там, где видит необходимость. В отличие от пассивных инструментов, которые нужно запускать и настраивать каждый раз, копилот сам анализирует контекст и предлагает решения.
«Мы думаем, так будут выглядеть системы будущего — что-то, с чем общаешься на обычном языке, а под капотом оно делает огромную работу, задействуя множество платформ», — добавляют в Reppls.
«Как будто рядом сидит инженер»
Главная особенность Reppls — помощь в live-интервью. Это центральная проблема ИТ-рекрутмента: как провести качественное техническое интервью, не имея инженерного бэкграунда?
Рынок ИИ-копилотов для интервью активно растет. В 2024 году появились решения вроде BarRaiser AI Interview Copilot, который помогает структурировать интервью, или Final Round AI — правда, он работает на стороне кандидатов, что поднимает этические вопросы. Reppls выбрал другой путь: фокус на техническом ассистенте для рекрутера.
«Копилот работает так же, как Interview assistant для кандидата, только вместо того чтобы подсказывать кандидату ответ на вопрос, он подскажет, какой вопрос стоит задать кандидату, оценит его ответ и, если надо, подскажет еще пару follow-up вопросов. Это могут быть любые технические топики — как будто рядом с рекрутером сидит инженер, который помогает оценить кандидата», — объясняют в Reppls.
Копилот запускается как обычный чат и подключается к любой платформе для видеозвонков — Zoom, Teams, Meet. Во время интервью он анализирует резюме кандидата, контекст позиции и в реальном времени предлагает релевантные вопросы.
Как это работает на практике:
- Кандидат упоминает опыт с React? Копилот предложит углубиться в хуки или state management
- Разработчик говорит про микросервисы? Система подскажет спросить про конкретные паттерны проектирования
- Ответ кажется поверхностным? ИИ предложит follow-up вопросы для проверки глубины знаний
- В конце интервью — структурированная оценка технических скилов по каждой области
Получается, что рекрутер без технического бэкграунда может провести более качественную первичную техническую оценку. А техлиды получают структурированную информацию о кандидате еще до личной встречи.
Будущее рекрутинга
«Мы начинали в конце 2023 года и когда мы показывали нашего разговорного бота, который тогда подключался в Zoom и мог провести небольшое интервью самостоятельно, люди говорили: „Вау, спасибо что показали нам, как выглядит будущее“. Спустя 1.5 года реакция на ИИ интервью типа: „Да ок, а что здесь такого, чем вы отличаетесь от других?“. То есть меняется не только развитие самой технологии, но и восприятие», — отмечают в Reppls.
За полтора года ИИ-интервью из экзотики превратились в норму.
Профессия рекрутера меняется на глазах. HR-специалисты отмечают, что ИИ освобождает их от рутины и позволяет заниматься стратегией. ИИ экономит рекрутерам 20% рабочего времени — эквивалент одного полного рабочего дня в неделю. Но что это значит на практике?
Вместо того чтобы вручную просматривать сотни резюме, рекрутеры теперь анализируют готовые подборки от ИИ. Вместо бесконечной переписки с кандидатами по поводу времени интервью — получают готовое расписание. Освободившееся время тратят на построение отношений с нанимающими менеджерами, развитие бренда работодателя и разработку долгосрочной стратегии привлечения талантов.
ИИ: помощник или замена?
ИИ в найме — уже реальность. Но каким будет это будущее — зависит от нас.
Будем доверять алгоритмам слепо, получая дискриминацию в красивой обертке? Или научимся сотрудничать с ИИ, оставляя машинам рутину, а себе — стратегию и понимание людей?
Reppls Copilot — развитие проверенных решений компании в направлении технологичного, но человечного найма. Команда приглашает рекрутеров всех уровней стать частью этого эксперимента — от джуниоров до основателей агенств. Количество мест в тестировании ограничено: разработчики смогут работать только с определенным числом пользователей для качественной обратной связи.
Тестирование запланировано на 2025 год. Регистрация в лист ожидания займет пару минут.
А что думаете вы? Готовы ли доверить ИИ часть рекрутинга или считаете, что найм должен остаться полностью человеческим процессом?
Читать на dev.by