Анализ применения технологий искусственного интеллекта при рассмотрении откликов на вакансии
Автор: Поздняков П.И., Астаев К.А.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 12-3 (99), 2024 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена анализу применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для обработки откликов на вакансии в условиях увеличения объёмов резюме и усложнения процесса подбора кандидатов. Рассматриваются современные ИИ-алгоритмы, включая обработку естественного языка (NLP), машинное обучение и рекомендательные системы, обеспечивающие автоматизацию анализа резюме и повышение эффективности рекрутинга. Особое внимание уделено преимуществам и ограничениям этих технологий, таким как ускорение обработки данных, обеспечение объективности решений и соответствие кандидатов требованиям вакансий. В завершение предложены рекомендации по интеграции ИИ в процессы управления персоналом для улучшения обработки откликов.
Искусственный интеллект, рынок труда, автоматизация найма, кандидаты, данные, обработка откликов, анализ резюме, алгоритмы ранжирования, системы отслеживания кандидатов
Короткий адрес: https://sciup.org/170208554
IDR: 170208554 | DOI: 10.24412/2500-1000-2024-12-3-166-170
Текст научной статьи Анализ применения технологий искусственного интеллекта при рассмотрении откликов на вакансии
В современном мире, характеризующемся стремительным ростом объема данных и цифровизацией всех сфер жизни, рынок труда не является исключением. С увеличением числа платформ для поиска работы и количества соискателей рекрутинговые процессы становятся все более сложными и ресурсоемкими. Компании сталкиваются с необходимостью обработки сотен и тысяч откликов на вакансии, что требует значительных временных и человеческих затрат.
Одним из наиболее перспективных решений этой проблемы является внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ), которые способны автоматизировать ключевые этапы рекрутинга: от анализа резюме до ранжирования кандидатов по степени соответствия требованиям вакансии. Такие подходы позволяют значительно ускорить процесс подбора персонала, снижая субъективность и повышая точность выбора [1].
Однако, несмотря на очевидные преимущества, применение ИИ в этой сфере вызывает множество вопросов. Насколько справедливо и этично алгоритмы оценивают кандидатов? Как технологии влияют на опыт пользователей – как работодателей, так и соискателей? Какие ограничения и риски существуют при автоматизации процессов найма?
Целью данной статьи является анализ текущего состояния применения технологий ИИ при рассмотрении откликов на вакансии, изучение их преимуществ и недостатков, а также оценка динамики развития таких систем на ведущих платформах для поиска работы. На основе проведенного анализа будут предложены рекомендации по дальнейшему развитию технологий с учетом этических и технических аспектов.
Инструменты для анализа резюме
На сегодняшний день платформы для поиска работы и рекрутинговые системы активно используют технологии искусственного интеллекта для автоматизации обработки откликов. В основе работы таких систем лежат алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка (NLP), которые позволяют эффективно анализировать резюме, сопоставлять их с требованиями вакансий и ранжировать кандидатов по релевантности [2].
Технологии NLP позволяют автоматизировать извлечение информации из резюме и сопроводительных писем. Системы анализа текстов могут выделять ключевые данные, такие как навыки, должности, места работы и периоды занятости. Более того, модели вроде BERT или GPT применяются для оценки смыслового контекста и тональности текста. Это особенно важно при работе с сопроводи- тельными письмами, где анализируется мотивация и уровень заинтересованности кандидата.
Рекомендательные системы, используемые на платформах для поиска работы, основываются на анализе поведения пользователей. Они помогают соискателям находить наиболее релевантные вакансии, а работодателям – получать рекомендации по подходящим кандидатам. Здесь применяются как коллабора-тивные методы, анализирующие взаимодействия пользователей с системой, так и контентные подходы, которые оценивают текст вакансий и резюме. Гибридные системы, сочетающие оба метода, являются наиболее эффективными.
Алгоритмы ранжирования играют центральную роль в оценке соответствия кандидатов требованиям вакансий. Используемые подходы включают методы вычисления важности слов (например, TF-IDF), а также более сложные технологии, такие как word embeddings. Эти алгоритмы позволяют учитывать контекст, в котором упоминаются ключевые навыки, например, различая использование терминов «разработка» и «исследование» в зависимости от профессии. Современные платформы все чаще интегрируют градиентный бустинг и нейронные сети для предсказания релевантности кандидатов на основе исторических данных о найме.
Машинное обучение применяется и для классификации резюме. Например, деревья решений и случайные леса используются для фильтрации кандидатов по таким параметрам, как опыт работы или наличие определенных сертификатов. Глубокое обучение позволяет анализировать более сложные структуры текста, а также графические элементы, встречающиеся в нестандартных резюме.
При этом объединение подобных методов позволяет создавать достаточно мощные системы отслеживания кандидатов (ATS). На российском рынке самими известными представителями можно считать Huntflow, HRlink которые используются многими платформами поиска работы, в том числе HeadHunter. Ключевая задача ATS заключается в объединении разрозненных процессов подбора персонала в единую экосистему. Например, при поступлении откликов система автоматически анализирует текст резюме с помощью NLP-алгоритмов, таких как извлечение сущностей
(NER), чтобы структурировать данные о кандидате. В дальнейшем эти данные передаются в модули машинного обучения, которые ранжируют кандидатов по степени соответствия требованиям вакансии.
Рекомендательные системы, интегрированные в ATS, предлагают вакансии кандидатам и подбирают наиболее подходящих кандидатов для работодателей. Такие системы анализируют поведение пользователей на платформе, их предпочтения, а также текст вакансий и резюме. Гибридные подходы, сочетающие анализ данных и текстов, повышают точность рекомендаций. Также встроенный модуль аналитики предоставляет HR-менеджерам данные о статусе вакансий, эффективности источников найма и качестве откликов. Это возможно благодаря интеграции с аналитическими инструментами и визуализацией ключевых показателей.
Преимущества
Системы искусственного интеллекта (ИИ) могут играть важную роль в оптимизации процессов найма благодаря своей способности автоматизировать рутинные задачи, снижать предвзятость и значительно увеличивать скорость обработки данных.
Автоматизация позволяет компаниям эффективно управлять большими объёмами резюме и заявок. ИИ автоматически классифицирует и ранжирует кандидатов по степени их соответствия требованиям вакансии, что экономит время HR-специалистов. Например, такие системы способны исключать неподходящих соискателей на основе заранее заданных критериев, оставляя для финального отбора только наиболее перспективных кандидатов. Это снижает нагрузку на рекрутеров, позволяя им сосредоточиться на более сложных аспектах подбора персонала, таких как интервью и проверка рекомендаций.
Кроме того, использование ИИ значительно ускоряет процесс обработки заявок. В то время как человеку требуется несколько дней для изучения большого количества резюме, ИИ способен анализировать сотни или даже тысячи профилей за считанные минуты. Это особенно актуально для организаций, которые сталкиваются с массовым набором сотрудников, где скорость принятия решений играет решающую роль. В результате компании сокращают время на закрытие вакансий, улучшая свои операционные показатели и быстрее реагируя на изменения на рынке труда.
Устранение дубликатов резюме – это процесс, который помогает ИИ-алгоритмам удалять из базы данных повторяющиеся или идентичные резюме. Такая проблема часто возникает, когда один и тот же кандидат отправляет своё резюме несколько раз, используя разные платформы, обновлённые версии резюме или просто дублируя заявку на одну и ту же вакансию. Современные системы, например Huntlee [3], берут за основу контактные данные, ФИО, почту, номер, сравнивают текст резюме, изучают метаданные, чтобы определить совпадения, и автоматически отсеивают дубляжи, выбирая наиболее полное резюме [4].
Недостатки
Несмотря на очевидные преимущества, использование ИИ в подборе персонала сопряжено с рядом проблем и рисков. Одной из ключевых является риск предвзятости алгоритмов [5]. Даже самые современные алгоритмы могут быть подвержены предвзятости, если данные, на которых они обучались, содержат исторические ошибки или стереотипы. Например, если в компании ранее на определённые позиции нанимали преимущественно мужчин, система может продолжать отдавать предпочтение кандидатам этого пола, независимо от их объективной квалификации. Более того, нестандартные кандидаты, обладающие уникальными навыками или опытом, могут быть ошибочно исключены из-за несоответствия шаблонным критериям. Так, например в 2018 году компания Amazon отказалась от использования ИИ так как этот инструмент был признан сексистским, поскольку алгоритм отдавал предпочтение кандидатам мужского пола, особенно в таких сферах, как технические профессии. Это произошло из-за того, что ИИ был обучен на данных, собранных из резюме, уже поданных кандидатами, а большинство соискателей в технических профессиях были мужчинами. Таким образом, система научилась отдавать предпочтение мужчинам и дискриминировала женщин [6].
Другой значимой проблемой является неполное понимание контекста ИИ. Системы не способны учитывать особенности и нюансы, которые может заметить только человек. Например, креативное резюме или нестандартный карьерный путь, могут быть неправильно интерпретированы. Алгоритмы ограничены строгими критериями и не обладают способностью оценивать "мягкие навыки" (soft skills), такие как коммуникабельность, лидерские качества или мотивацию. Это создаёт риск того, что подходящие кандидаты будут отсеяны на раннем этапе, что может привести к упущению талантов.
Сложность настройки и внедрения таких систем также является серьёзным барьером. Разработка и обучение алгоритмов требуют больших финансовых и временных затрат. Компании должны использовать качественные данные для обучения, а также постоянно корректировать алгоритмы, чтобы они соответствовали изменяющимся условиям рынка и требованиям бизнеса. Без регулярной проверки системы могут давать неверные результаты или становиться устаревшими.
Этические аспекты и проблемы являются немаловажным фактором в работе ИИ. Например, кандидатам и даже HR-специалистам часто неизвестно, какие именно параметры используются для оценки и почему принимаются те или иные решения. Это создаёт ощущение несправедливости и недоверия к процессу отбора.
Ещё одним недостатком является риск избыточной автоматизации. Полное доверие ИИ может привести к потере индивидуального подхода в процессе найма. Например, алгоритмы могут не учитывать уникальные качества кандидата, которые могли бы быть выявлены в процессе живого общения. Избыточная автоматизация также увеличивает вероятность ошибок, поскольку система может принимать решения на основе ограниченных данных или неверных предположений. В конечном итоге это может негативно сказаться на репутации компании и её способности привлекать и удерживать талантливых специалистов.
Применение и правовое регулирование технологий ИИ в подборе персонала
В России технологии искусственного интеллекта активно внедряются для автоматизации подбора персонала, особенно на этапах анализа резюме и ранжирования откликов. Такие платформы, как HeadHunter, используют машинное обучение для предоставления рекомендаций работодателям и соискателям. Однако более сложные технологии, например, эмоциональный анализ видеоинтервью, применяются реже из-за ограниченного финансирования и меньшего числа специалистов в области ИИ. Основной упор делается на практическое использование алгоритмов для ускорения найма, хотя этические аспекты пока остаются на периферии дискуссий [7].
За рубежом использование ИИ в подборе персонала охватывает весь процесс найма: от анализа больших объёмов данных до проведения виртуальных интервью с элементами анализа речи и эмоций. В таких странах, как США и страны ЕС, компании, включая LinkedIn и Workday, используют продвинутые алгоритмы машинного обучения для автоматизации и улучшения качества подбора. Внимание уделяется не только эффективности, но и устранению предвзятости в алгоритмах, что делает ИИ инструментом для более справедливого и объективного найма.
Правовая регуляция применения ИИ в подборе персонала значительно варьируется. В Европе действует GDPR, который строго регулирует обработку данных и требует согласия кандидатов на использование ИИ.
В США достигнут значительный прогресс в правовом регулировании применения искусственного интеллекта (ИИ) при найме сотрудников. На уровне отдельных штатов уже приняты специальные нормативные акты. Иллинойс стал первым штатом, утвердившим закон, регулирующий использование ИИ для проведения видеособеседований с потенциальными сотрудниками [7]. Этот закон, вступивший в силу в январе 2020 года, требует от работодателей, использующих ИИ для оценки кандидатов, соблюдения ряда обязательных условий:
-
1. Уведомлять кандидатов о том, что их интервью будет анализироваться с помощью ИИ.
-
2. Предоставлять информацию о принципах работы ИИ и критериях оценки.
-
3. Получать согласие кандидата на использование таких технологий.
В России защита данных регулируется законом «О персональных данных». Согласно статье 86 (пункт 6 части 1) Трудового кодекса РФ, ответственность за использование ИИ в процессе найма несёт работодатель, включая любые негативные последствия, вызванные автоматизированной обработкой данных, если она нарушает права соискателей или сотрудников [8].
Хотелось бы отметить, требования к использованию ИИ пока менее жёсткие, чем в зарубежных странах. Отсутствие обязательных норм проверки алгоритмов на предвзятость может создавать риски для работодателей, однако развитие законодательства в этой области постепенно набирает темп.
Вывод
Использование технологий искусственного интеллекта (ИИ) в процессах подбора персонала стало неотъемлемой частью современного рынка труда. Автоматизация анализа откликов через интеграцию методов обработки естественного языка, алгоритмов машинного обучения и рекомендательных систем позволяет значительно ускорить процессы найма, снизить затраты и повысить точность отбора кандидатов. ATS-системы, объединяющие эти технологии, не только оптимизируют рутинные операции, но и создают персонализированную отчетность для работодателей и соискателей.
Тем не менее, применение ИИ в рекрутинге сталкивается с рядом вызовов, включая риск предвзятости алгоритмов, сложности настройки систем и отсутствие прозрачности в принятии решений. Проблемы этики и защиты данных требуют пристального внимания, как со стороны разработчиков технологий, так и со стороны законодателей.
В перспективе совершенствование алгоритмов и правовое регулирование использования ИИ помогут сделать процесс подбора персонала более справедливым, прозрачным и эффективным. Это откроет новые возможности для улучшения управления человеческими ресурсами.
Список литературы Анализ применения технологий искусственного интеллекта при рассмотрении откликов на вакансии
- Саенко И.И., Михеева В.А. Роль системы отбора персонала в формировании человеческого капитала современной организации // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2017. - № 127. - С. 330-339. EDN: YLZUBN
- Чуланова О.Л., Булгакова С.А. Современные IT-технологии сопровождения управления персоналом цифровой экономике // Материалы Ивановских чтений. - 2019. - № 1. - С. 11-19. EDN: VUUQNE
- Huntlee - Система автоматизации рекрутинга. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://huntlee.ru/(дата обращения: 11.12.2024).
- Юлиан Т.И. ИИ и Big Data в найме персонала // Habr. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/764192/(дата публикации: 10.12.2024, дата обращения: 11.12.2024).
- Харитонова Ю.С., Савина В.С., Паньини Ф. Предвзятость алгоритмов искусственного интеллекта: вопросы этики и права // Вестник пермского университета. Юридические науки. - 2021. - № 53. - С. 488-515. EDN: EUKCPY
- Amazon AI sexist recruitment tool algorithm // The Independent. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.independent.co.uk/tech/amazon-ai-sexist-recruitment-tool-algorithm-a8579161.html (дата обращения: 11.12.2024).
- Соловьев И.Ю. Системы рекрутинга с элементами искусственного интеллекта // Научный аспект. - 2024. - № 6. - С. 62-64. EDN: EWVSZC
- Новиков Д.А. Использование искусственного интеллекта при найме работников: проблемы и перспективы правового регулирования // Journal of Digital Technologies and Law. - 2024. - Т. 2. - № 3. - С. 611-635. EDN: CHPESP