AI в оценке персонала: угроза или помощник?

Автор: Команда экспертов AS Russia  Просмотров: 164 Дата создания: 04.06.2024 Дата обновления: 18.06.2024

Сегодня искусственный интеллект прочно вошел в нашу повседневную жизнь: от поисковых систем и голосовых помощников до создания контента и автоматизации сложных задач. Большой интерес к ChatGPT показал, что искусственный интеллект открывает новые горизонты. Он предлагает возможности для оптимизации и улучшения рабочих процессов.

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

  1. 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.

  1. 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».
  2. 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

  1. 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.
  2. С ограниченной памятью. Системы, которые используют опыт для принятия решений. Например, система ИИ в самоуправляемых (беспилотных) автомобилях.
  3. Теория разума. Такая система должна уметь выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека, что находится на стадии исследования.
  4. 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.

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Анализ производительности. ИИ анализирует производительность сотрудников, выявляя ключевые области для улучшения и предоставляя информацию для принятия решений по управлению персоналом.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.