Автор: Команда экспертов AS Russia Просмотров: 492 Дата создания: 04.06.2024 Дата обновления: 18.06.2024
Искусственный интеллект (ИИ; англ. artificial intelligence – AI) — это технология, которая позволяет компьютерам и машинам имитировать человеческий интеллект и возможности решения проблем.
В области управления персоналом AI меняет подходы рекрутинга, оценки персонала, обучения, повышения вовлеченности и производительности.
Для того, чтобы определить его роль в современной HR-сфере и психометрической оценке персонала, в частности, важно понимать, что такое искусственный интеллект, какие виды бывают и какие преимущества и недостатки у этих видов.
Классификация ИИ.
Существует множество подходов к классификации, но для базового понимания, мы рассмотрим два основных.
Разделение ИИ по уровню развития
- Слабый (узкий). Ориентирован на выполнение конкретных задач и функций. Например, чат-боты и голосовые помощники, и в целом, все известные нам системы ИИ.
Научная лаборатория Роберта Хогана, одного из лидеров в разработке психометрической оценки, утверждает, что ИИ может использоваться для анализа ответов на вопросы, выявления закономерностей в данных и составления прогнозов о личностных характеристиках.
- Сильный (общего назначения). Имитирует человеческое мышление, способен к самообучению и принятию решений в широком спектре ситуаций. Пока не реализован. Несмотря на значительный прогресс в этой области, включая суперкомпьютер Watson от IBM, современные технологии все еще не способны полностью воспроизвести когнитивные способности и возможности обычного человека. Сильный ИИ представлен в разных фантастических фильмах, как, например, в «Терминаторе».
- Супер AI. Гипотетическая концепция, где он превосходит интеллектуальные способности человека во всех аспектах, включая творческую деятельность и социальные взаимодействия. Данный вид ИИ также часто изображают в кино, например, в «Матрице».
Типы ИИ по функционированию
- Реактивный. Самые простые модели, которые не имеют способности взаимодействовать на основе опыта, они реагируют на текущие ситуации. Например, модель Deep Blue, которая создана для игры в шахматы.
- С ограниченной памятью. Системы, которые используют опыт для принятия решений. Например, система ИИ в самоуправляемых (беспилотных) автомобилях.
- Теория разума. Такая система должна уметь выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека, что находится на стадии исследования.
- Самосознание. Система, которая будет иметь собственное сознание, что в настоящий момент является гипотетической концепцией.
Известная своими инновациями организация OpenAI разработала первую версию алгоритма GPT в 2018 году, а релиз ChatGPT в 2022 году вызвал значительный интерес и опасения относительно влияния искусственного интеллекта на профессиональную сферу. ChatGPT, несмотря на достижения, по уровню развития не считается сильным AI, так как все доступные нам ИИ-инструменты являются слабыми (узкими) системами по представленной ранее классификации. В России можно выделить такие разработки, как GigaChat и Kandinsky от Sber Developer, а также YandexGPT от Яндекса.
Уточним, что искусственный интеллект, нейросеть и машинное обучение не тождественные понятия. Искусственный интеллект является широким термином, который включает в себя разнообразные технологии и модели.
Машинное обучение – это раздел AI и информатики, фокусируется на использовании данных и алгоритмов, позволяющих ИИ имитировать способ обучения людей, постепенно повышая его точность.
Нейронная сеть – программные структуры, смоделированные по образцу процессов принятия решений в человеческом мозге, используя процессы, имитирующие совместную работу нейронов для распознавания данных, взвешивания вариантов и получения выводов.
Нейронные сети способны справляться с несколькими видами задач: классификация, прогнозирование, кластеризация (сортировка) и генерация (автоматическое создание контента).
Для упрощения понимания в дальнейшем мы будем использовать общий термин “искусственный интеллект”.
Применение AI в областях HR-деятельности.
Более детально рассмотрим области и особенности применения.
- Рекрутинг. ИИ значительно ускоряет процесс подбора персонала, автоматически обрабатывая резюме и отбирая кандидатов по заданным критериям. Системы на базе машинного обучения сканируют онлайн-профили, анализируют соответствие резюме открытым вакансиям, а также автоматически отправляют приглашения на собеседование подходящим кандидатам.
- Оценка. С помощью ИИ можно автоматизировать проведение и базовую интерпретацию оценки персонала, анализировать психометрические показатели на соответствие заданным критериям, определять личностные черты и психологические особенности на основе поведенческих паттернов. Более детально особенности применения ИИ в рамках оценки персонала опишем дальше.
- Обучение и развитие. Создание индивидуальных учебных программ и планов развития с помощью ИИ. Он анализирует данные о навыках, знаниях и целях сотрудников, формирует индивидуальные планы и адаптирует их в реальном времени на основе прогресса и обратной связи.
- Анализ производительности. ИИ анализирует производительность сотрудников, выявляя ключевые области для улучшения и предоставляя информацию для принятия решений по управлению персоналом.
- Планирование и создание кадрового резерва. ИИ используется для анализа текущих тенденций и производительности внутри компании, чтобы оптимально планировать найм новых сотрудников. Также предсказывает, какие специалисты будут нужны компании в будущем на основе анализа рыночных трендов и внутренних показателей.
- Адаптация персонала. ИИ облегчает интеграцию новых сотрудников, предоставляя всю необходимую информацию через автоматизированные платформы. Чат-боты могут ответить на вопросы, помочь с заполнением документов и провести через все этапы адаптации.
- Автоматизация HR-поддержки. Виртуальные помощники на базе AI обеспечивают круглосуточную поддержку, автоматизируют ответы на частые вопросы и помогают в решении стандартных задач без вмешательства HR-специалистов.
Вклад AI в психометрическую оценку персонала.
Искусственный интеллект активно используется в психометрике в HR для улучшения оценки персонала. Возникает вполне обоснованный вопрос: “Заменит ли AI работу HR-специалиста в области оценки?”.
Психометрика включает в себя различные виды исследования личностных и психологических характеристик, знаний, способностей и навыков с помощью методик. А потому по мере развития и полном внедрении AI неизбежно произойдет трансформирование как методов оценки, так задач и обязанностей специалиста.
Отметим, что в настоящее время он не достиг такого уровня, чтобы справляться со всем спектром рабочих обязанностей HR. Однако его вклад в психометрическую оценку уже можно оценить.
Процессы, которые AI помогает оптимизировать и автоматизировать.
1. ИИ автоматизирует сбор, анализ и базовую интерпретацию данных психометрических оценок. После прохождения онлайн-тестов, включающих оценку когнитивных способностей, личностных черт и поведенческих паттернов, ИИ собирает ответы, анализирует их и автоматически генерирует простые отчеты с ключевыми выводами о сильных и слабых сторонах каждого кандидата для дальнейшей подробной интерпретации специалистом.
2. По материалам научной лаборатории Роберта Хогана, одно из применений ИИ в личностных тестах — помощь в написании вопросов или заданий для оценки. Специалисты, занимающиеся оценкой, могут использовать ИИ для написания вопросов или утверждений в рамках создания опросов и психометрических методик.
3. По данным того же материала Hogan – ИИ позволяет использовать другие источники информации для прогнозирования личностных, психологических и профессиональных показателей сотрудника. Он может оценивать социальные сети, анализировать аудио и видео, чтобы делать выводы о личностных особенностях и паттернах поведения человека. Различные платформы используют ИИ для оценки кандидатов с помощью различных онлайн-игр, измеряя когнитивные способности, поведение в стрессовых ситуациях и стратегии принятия решений. Недавнее исследование показало, что чат-бот с ИИ на основе текста онлайн-интервью может достаточно достоверно оценить личностные особенности. Однако более простой способ – это проведение психометрических личностных опросников.
4. Способен строить сложные модели для прогнозирования того, как хорошо сотрудник справится с будущими задачами на основе его психометрического профиля. На основе анализа ИИ прогнозирует потенциальную успешность кандидата, что достигается через сопоставление характеристик кандидата с профилями успешных сотрудников.
Вопрос о том, является ли AI угрозой или все же помощником остается открытым.
Основные преимущества и недостатки AI применительно к психометрической оценке персонала.
- L1. Скорость и объем. Обрабатывает большие объемы данных в короткие сроки, то есть автоматизирует и оптимизирует психометрическую оценку.
- L2. Объективность. Психометрика в целом направлена на снижение фактора предвзятости (субъективности), однако с помощью ИИ можно добиться ещё большей объективности в процессе оценки.
- L3. Доступность. Работает круглосуточно, обеспечивая поддержку в любое время.
- L4. Экономия ресурсов. Решение задач с помощью AI освобождает время HR-специалистов в процессе оценки, тем самым снижая временные и финансовые затраты.
- L5. Повышение эффективности и производительности. Сокращение объема рутинных операций позволяет специалистам по оценке выполнять больший объем заданий в более короткие сроки. Применение AI улучшает производительность работника на 40%, как показывает исследование*.
- K1. Сложность интеграции. Многим организациям или HR-специалистам по оценке персонала, в частности, трудно интегрировать ИИ в существующие процессы. Некоторые модели и программы требуют покупку лицензии и навыков работы с ними, что приводит к дополнительным затратам. Например, специалисту по психометрике может потребоваться обучение новым навыкам для эффективной работы с AI. Одним из таких навыком является промт-инжиниринг (от англ. prompt engineering), то есть умение правильно формулировать запрос.
- K2. Дезинформация и ошибки**. AI не исключает полностью ошибки и предоставление неверной или необоснованной информации. Например, ИИ может неверно проинтерпретировать результаты психометрической оценки, что требует дополнительной проверки со стороны специалиста.
- K3. Юридические и этические ограничения, в том числе в части обработки персональных данных. Внедрение AI в оценку персонала требует обработки большого объема данных, зачастую включая персональные данные. Это поднимает вопросы соблюдения законодательства, такие как исполнение требований к конфиденциальности, согласия на обработку данных и правильного их использования. Использование AI может привести к нарушению этических норм, например, когда выводы показывают предвзятость против определенных групп людей. Уточним, что неэтичные выводы не заложены по умолчанию, а могут формироваться на основе предоставленной информации, или выявленных закономерностей из данных различных психометрических оценок.
- K4. Недоверие сотрудников. Так как повсеместное внедрение началось недавно, сотрудники могут скептически относиться к этому. Исследование*** показало, что внедрение AI при отсутствии доверия негативно сказывается на их психологическом благополучии и производительности. Это касается не только специалистов в области оценки, но и сотрудников, которых оценивают методами с использованием ИИ, что затрагивает вопрос прозрачности критериев ИИ, например, проблема черного ящика.
- K5. Черный ящик****. Так называют модель, в которой процессы принятия решений скрыты от пользователя и не могут быть полностью объяснены, однако они показывают наибольшую эффективность в психометрике. Это часто связано с использованием сложных нейросетей, которые включают миллионы параметров и обучаются на огромных наборах данных. Одной из главных проблем таких моделей является их низкая интерпретируемость. Из-за сложности внутренней структуры моделей даже разработчики не всегда могут точно объяснить, почему было принято то или иное решение, что создает большие риски.
- K6. Низкий уровень развития. После проведения психометрических тестов важно организовать сессию обратной связи с экспертом-консультантом, чтобы обсудить результаты с участниками. Однако, несмотря на значительные успехи в развитии искусственного интеллекта, существуют определённые ограничения, которые пока не позволяют заменить человека в проведении таких сессий. Он анализирует и выявляет закономерности, но не всегда способен понять контекст или уникальные обстоятельства, которые влияют на поведение или результаты тестов. Хотя он предоставляет базовую интерпретацию результатов и идентифицирует поведенческие и психологические характеристики, пока не способен полноценно анализировать причины такого поведения, особенно когда они связаны с личными или эмоциональными факторами.
Выводы
AI упрощает и ускоряет процессы оценки в HR и делает их ещё более точными и объективными. Важно понимать, что он является помощником, а не заменой специалиста, и в настоящее время не сравним с человеческим интеллектом, а потому может скорее автоматизировать и оптимизировать психометрическую оценку.
Однако внедрение ИИ в оценку персонала потребует изменений в подходах к работе, подготовки и развития компетенций для работы с новыми технологиями, а также учета таких аспектов, как этика, конфиденциальность, отсутствие дискриминации и других рисков, которые мы описали ранее. Мы поддерживаем осознанный и обоснованный подход к использованию AI в рамках психометрической оценки в HR.
