AI в рекрутменте: как технология сокращает расходы на наём
С релиза ChatGPT прошло чуть больше полутора лет. Всё это время мы постоянно слышим про новые продукты, боты и функции на базе AI — Artificial Intelligence или Искусственный Интеллект. И встречают новости про искусственный интеллект по-разному: где-то с повышенным интересом, где-то — с повышенным скептицизмом.
По моим наблюдениям, сотрудников сферы HR и рекрутмента можно отнести к тем, кто готов адаптироваться к новой реальности и «сотрудничать» с AI. Почему? Всё просто: внедрение AI сокращает затраты на наём. Это выгодно как для корпораций, так и для компаний с небольшим и маленьким штатом.
Причины роста популярности AI в рекрутменте
Я выделил 2 основные причины: растущие затраты на наём в IT-сфере и высококонкурентный рынок после 2022 года. Разумеется, причин намного больше, но они вытекают из этих двух.
Растущие затраты на наём в IT-сфере — причина 1. Согласно Glassdoor, стоимость найма составляет 3900 долларов ~336 000 рублей и 27,5 дня. При этом, цена ошибки достаточно высока: если на место выйдет специалист, не подходящий команде, стоимость возрастает практически в два раза за счет дополнительных расходов.
В цепочку найма вовлечено достаточно большое количество сотрудников. Комбинации могут быть разными — рассмотрим одну из них. Нанимающий менеджер — сотрудник, который инициировал запрос на поиск и принимает финальное решение по кандидатам; тимлид рекрутмент-отдела, который распределяет нагрузку внутри команды; сорсер — тот, кто занимается холодным поиском — зачастую, эту роль выполняет рекрутер, отвечающий за поиск и отбор заявок, скрининг кандидата.
Если посчитать все затраченные ресурсы — финансовые и временные — на поиск кандидатов, стоимость окажется невероятно высокой.
Высокий спрос на IT-специалистов и конкурентный рынок после 2022 года — причина 2. Минцифры оценивает дефицит кадров в IT-отрасли в 500–700 тысяч человек. И несмотря на отток иностранных компаний, количество проектов, в которых требуются IT-специалисты на территории РФ, продолжает расти.
Как так получилось? Мы же видим бесчисленное количество курсов для тех, кто хочет «войти в IT». Нюанс в том, что junior-специалистов ищут и нанимают гораздо реже, хотя их становится всё больше. По данным Habr Career, в первом квартале 2024 года всего 6% вакансий от общего числа искали кандидатов на junior-позицию.
«Тренд, ставший реальностью, таков: компании преимущественно нанимают middle-специалистов. На это влияет множество факторов, но главным стал высокий темп развития продукта. Командам не хватает ресурса на обучение стажеров и джунов, ведь времени на «раскачку» нет. Отсюда и спрос на экспертов с богатым бэкграундом, умением работать автономно и быстро».
Светлана Иванова
HR Project Manager AI-сорсера Щавель
Как используется искусственный интеллект в рекрутменте
Уже сейчас есть множество AI-решений, которые самостоятельно ищут кандидатов, общаются с ними и даже проводят интервью с помощью аватаров.
ATS. Дорогу к AI в своё время проложила автоматизация. Всё началось с ATS — системы автоматизации рекрутмента, в которой HR-специалисты и руководители могут управлять подбором персонала на разных этапах воронки. Такие инструменты ещё называли CRM в мире рекрутмента.
94% HR-специалистов отмечают позитивное влияние ATS на рекрутмент-процессы. А именно — на прозрачность и визуализацию, удобство аналитики и ускорение процесса подбора. Эти данные предоставила консалтинговая компания Capterra ещё в 2015 году. Осмелюсь предположить, что статистика не сильно изменилась, а ATS стали ещё удобнее и эффективнее.
AI-инструменты для поиска кандидатов. Далее к необходимым инструментам подключились различные платформы с базами IT-специалистов. Например, в Подборе — платформе для поиска IT-специалистов с 8+ млн резюме — есть AI-алгоритм, который анализирует поведение пользователя и предлагает более релевантных кандидатов. По такому же принципу работают поисковые системы, ленты в социальных сетях и рекомендации внутри приложений.
ChatGPT и аналоги. Релиз ChatGPT от OpenAI буквально разделил жизнь на «до» и «после». Как и весь мир, рекрутеры начали активно использовать ChatGPT для составления вакансий, текстовых сообщений кандидатам и так далее.
Редактура персонализированного письма или вакансии, сгенерированных с помощью AI, занимает гораздо меньше времени, чем написание обеих форм с нуля. По нашим подсчетам, на самостоятельное составление качественного письма кандидату уходит от 8 до 30 минут. В то время как Генератор Писем на базе ChatGPT в Подборе делает это за 15 секунд.
AI-сорсеры. С помощью нейронных сетей и AI-помощников можно не только написать кандидатам письмо или сообщение, но и найти их. Хоть и полного доступа в Интернет у инструментов на базе AI нет, обучаются они на данных, доступных всем пользователям.
«Все большие языковые модели, LLM — это сложный алгоритм, обученный на каком-то контексте, который имеет карту связей между теми или иными словами, предложениями, лексическими структурами. Фактически это «попугай», который перескажет в деталях «Войну и Мир». Следовательно, никакого сознания у LLM нет, и, при просьбе найти что-то в интернете, алгоритм попытается зацепиться за совпадение вашего запроса и ссылок. Также работают и поисковики.
Однако, если вы подробно объясните, как правильно составлять запрос, например, Х-Ray, то LLM как верный помощник будет делать почти то же самое. Вот почему любой LLM я советую давать подробную инструкцию не только потому, что найти, но и как это найти. Касается это и промтов, и фундаментального обучения нейронки».
Станислав Субботин
Data Scientist AI-сорсера Щавель
Как AI снижает затраты на поиск
Для начала разберемся, почему AI начали внедрять в этап сорсинга.
Сорсинг, или «холодный поиск» — это первый этап процесса найма, в котором компания начинает поиск кандидатов на вакансию. Его можно разделить на три подэтапа:
- Определение стратегии поиска.
- Поиск кандидатов и скрининг резюме. Если нет контактов — поиск контактов.
- Первичная коммуникация с кандидатами — персонализированные письма.
Сорсинг занимает значительную часть времени рекрутеров. Чем больше объем найма, тем выше нагрузка на HR-специалиста либо больше штат сорсеров/рекрутеров. И то и другое сильно увеличивает затраты на наём.
Всё это привело к разработке технологичных AI-решений, которые полностью автоматизируют процесс поиска и общения с кандидатами.
«По нашим подсчетам, в среднем, рекрутер отправляет около 20-30 первичных писем в день. На этом коммуникация с кандидатом не заканчивается: рекрутеры задают уточняющие вопросы и отвечают на встречные, назначают первичные интервью. Однако прежде чем вступить в диалог со специалистом, важно проанализировать резюме — это требует дополнительной экспертизы, времени.
В отличие от рекрутеров, обучить AI легче и быстрее. Кроме того, мощность алгоритмов сильно выше мощности. Например, Щавель может отправить более тысячи первичных писем в день».
Светлана Иванова
HR project manager AI-сорсера Щавель
Как AI влияет на подбор и найм кандидатов
Есть минимум 3 преимущества использования AI в рекрутменте:
Оптимизированный поиск. Алгоритм за секунды находит и анализирует профиль кандидата, тем самым снижая затраты на ручной поиск. Да, есть boolean search и
Повышенная точность подбора. В отличие от рекрутера, AI-алгоритм не устает. То есть, ни один привычный «человеческий» фактор не влияет на точность подбора. Тут вполне уместен вопрос: «А как же бренд работодателя? Мы помним разлетевшийся мем про нейронку, которая написала код!»
Можно ответить, что от этого никто не застрахован, но это не так. Уровень дозволенности AI контролируется, и зависит это от того, насколько Data Scientist ограничил AI в возможностях.
Автоматизация рутинных задач. Тут мы ещё раз вспоминаем про ATS, которые помогают вести кандидатов без многочисленных неудобных таблиц. В ближайшем будущем рекрутеры смогут гарантированно отдать AI все рутинные задачи. В том числе, этап сорсинга: поиск кандидатов, анализ резюме и опыта, первичную коммуникацию в мессенджерах.
В итоге AI не только сокращает финансовые затраты на наём, но и сокращает сам процесс найма. Рекрутеры тратят гораздо меньше времени на поиск, написание писем и коммуникацию с кандидатами.
Выводы
Как в любой статье про AI, скажу сразу: AI не заменит человека. Бояться этого точно не стоит.
AI — друг и помощник рекрутера и сорсера
При правильном применении алгоритм ускорит этап сорсинга и усилит команду, освободив время на более важные задачи, требующие прямого вмешательства человека и креативного подхода. Важно научиться взаимодействовать с новыми инструментами, которые сделают жизнь лучше и освободят от рутины.
AI-сервисы дешевле любых других решений, потому что не нуждаются во вовлеченности человека: «под капотом» искусственного интеллекта только код, а не большая команда.
А как вы применяете AI в рекрутинге?
Сергей, здравствуйте!
Щавель ведет поиск в 15 разных job-ресурсах, например: Stack Overflow, GitHub, LinkedIn и т.д.
Как Щавель понимает кому именно писать?
- Перед тем, как взять вакансию в работу, внутренний рекрутер брифует по профилю кандидата
- Дальше настраиваем модель поиска, включая обязательные требования к релевантному профилю кандидата
- Ранжирование выборки кандидатов происходит по % релевантности навыков и вакансии
- Далее человек проверяет первый срез. Как только проверка пройдена успешно, сообщения с первичным персонализированным письмом отправляются кандидатам, подходящим по вакансии от 90% и выше
Интересный продукт, а где Щавель берет кандидатов, чтобы им писать? И как поймёт, кому именно написать?