Как HR-tech-решения улучшают работу с персоналом

По статистике Министерства труда в текущем году дефицит специалистов высокой квалификации достиг 1,5 миллионов человек. В ближайшие 5 лет по прогнозам того же ведомства цифра удвоится. В таких условиях компании вынуждены бороться за каждого сотрудника, а в поиске талантов использовать инновационные методы и приёмы, например, HR-tech-решения. В этой статье мы подробно разберём, что это за решения, какие задачи они помогают выполнять и какое по прогнозам будущее ожидает технологию в России и мире.

Что такое HR-Tech и зачем он нужен

HR-tech – это набор инструментов, помогающих управлять работой кадровых отделов. Они помогают менеджерам в поиске кандидатов, отборе резюме, проведении собеседиования, найма. Автоматизация рекрутинга освобождает служащих HR-отделов от рутинной работы по:

• составлению описаний вакансий;
• подбору ключевых характеристик;
• вычитыванию сотен резюме-откликов;
• анализу информации;
• выбору кандидатов для собеседования.

Это время они могут потратить на:

• решение проблем, связанных с повышением качества микроклимата в организации;
• налаживание внутренних коммуникативных связей;
• разработку программ по удержанию сотрудников (т. е. для снижения кадровой текучки и сохранения технического потенциала организации).

Автоматизация работы кадровиков:

• ускоряет процесс закрытия вакансий;
• сокращает затраты на поиск и привлечение персонала на 30%;
• повышает репутацию компании за счёт отзывов, которые оставляют люди на сайтах-отзовиках, которые пишут соискатели.

Основные тренды в HR-Tech

Автоматизация HR-процессов

Автоматизация рекрутинговых служб призвана облегчить работу менеджеров и повысить её эффективность. HR-технологии помогают:

• оптимизировать внутренние процессы организации;
• в подборе новых кадров;
• управлять развитием персонала;
• обучать и переобучать сотрудников;
• работать с документами, упрощая их оборот.

Например, система ATS предназначена для управления процессом подбора кадров и их найма. Она:

• публикует описания вакансий на нужных площадках;
• собирает резюме, анализирует по десяткам параметров и хранит их;
• общается с соискателями (а наиболее продвинутые версии проводят первичное собеседование);
• назначает претендентам время личного собеседования и напоминает о встрече.

КЭДО – это технология для упрощения документооборота в HR-отделах. Она расширяет возможности менеджера и соискателя при найме на удалённую работу. Теперь офисному работнику не надо тратить время на встречу, а соискателю – ехать в отдел кадров или искать другой способ доставить подписанные документы: всё можно сделать онлайн. Используя КЭДО, можно:

• запрашивать и обмениваться документами;
• ставить электронные подписи;
• создавать маршруты для документов, которые должны подписать представители нескольких отделов;
• сообщать о необходимости подписать новые документы.

HR-решения применяются в различных секторах экономики. Например, внедрение сайта карьерного роста в Альфа-банке позволило компании повысить конверсию откликов в 3,5 раза. Внедрение платформы для абитуриентов Южным федеральным университетом в 2022 году, через которую молодые люди могли подавать заявления в приёмную комиссию онлайн, позволило охватить 50 тысяч человек, включая жителей отдалённых районов.

Искусственный интеллект в HR

ИИ становиться незаменимым помощником в поиске и отборе кадров. В обозримом будущем он вряд ли сможет полностью заменить человека, особенно это касается поиска кадров, относящихся к категории экспертов и executive. Но при массовом наборе служащих, например, для сезонных работ, нейросеть уже справляется хорошо. Алгоритм:

• за короткое время сканирует сотни резюме, отбирая те, которые точно отвечают заданным критериям;
• может сортировать заявления по запросам;
• умеет оценивать вероятность приглашения кандидата на собеседование;
• может проводить первичное собеседование, формулируя вопросы под каждого соискателя и фиксируя не только ответы, но и иные параметры, например, заминки при ответах, эмоциональное состояние и т. п.

Умные помощники взяли на себя огромную часть рутинной работы. Менеджеру достаточно сформулировать задание, и нейросеть:

• составить описание вакансии;
• подберёт ключевые параметры для отбора;
• разместит объявления на нужных площадках;
• соберёт, просканирует и проанализирует резюме-отзывы;
• выберет подходящих кандидатов и передаст их рекрутёру.

HR-менеджеру останется только решить, кого пригласить на собеседование.

Алгоритмы научились даже прогнозировать увольнение служащих. Это важный навык, поскольку у менеджера появляется возможность своевременно отреагировать и подобрать способы удержания. Кстати, способы тоже может подсказать робот. Например, если сотрудник больше не хочет выполнять обязанности и собирается поискать другую работу, ему предложат варианты переобучения или курсы повышения квалификации с перспективой карьерного роста.

По статистике в странах ЕС в 2024 году более 70 % компаний использовали в работе ИИ, из которых 12 % – это алгоритмы для кадровых отделов.

Системы управления персоналом (HRMS) и обучением (LMS)

Внедрение системы HRMS позволило организациям централизовать процесс управления кадрами, что обеспечило снижение текучести кадров на треть. Например, компания Gloat разработала и внедрила операционную систему, которая детально изучила персональные качества, знания и навыки сотрудников и скопировала их. Теперь, если появляются новые вакансии, расширяется отдел, открываются должности с новыми обязанностями, кадровики не спешат давать объявление на сторону. Они обращаются к сформированной базе своих служащих и выбирают из неё кандидатов. На основе готового пула они также могут формировать новые отделы. При этом старые кадры могут быть назначены на новые должности, но люди этого не боятся, поскольку при необходимости им гарантированы курсы повышения квалификации. Ведь главное – сохранить кадровый состав. А курсы и обучающие материалы для них также подберет нейросеть с учётом индивидуальных навыком.

LMS – это системы управления обучением персонала. Их использование позволяет организовывать онлайн-учебный процесс для сотрудников:

• по адаптации для новичков;
• по повышению квалификации для тех, кто работает не первый год;
• по освоению инноваций, которые компания решила внедрить.

80 % опрошенных сотрудников предпочли онлайн-образование посещению офлайн-курсов. Для новичков доступность обучающих онлайн-модулей упрощает адаптацию, делает её менее стрессовой, а также снимает дополнительную нагрузку со специалистов кадровых отделов. Согласно исследованиям, организации, внедряющие системы LMS, могут сократить расходы на обучение персонала на 50-70 %.

Геймификация – это ещё один метод обучения членов команды, а также способ повышения их вовлечённости и продуктивности. Суть заключается во внедрении игровых механик в неигровые контексты. Члены команды участвуют в проектах, зарабатывают баллы, соревнуются друг с другом, борются за рейтинг. По статистике из 2 000 компаний мирового уровня более 70 % применяют технологию на практике и отмечают повышение продуктивности персонала на 48 %.

Например, HR-платформа Эквио. Личное или командное участие в играх приносит сотрудникам баллы, которые можно потратить на покупки в магазинах, сотрудничающих с предприятием. Другой пример – VR-игры, с помощью которых тестируются умения кандидатов при найме или проводится обучение по работе с оборудованием. Обучающие игры применяют в отелях «Хилтон» для обучения персонала. Есть и более сложные модели геймификаторов, которые предлгают человеку реальные ситуации, требующие принятия сложных решений. Разработкой таких платформ занимается The Game Agency.

Применяют геймификацию и российские предприятия.Так, крупнейшие отраслевые компании «РЖД» и «Газпром» проводят обучение сотрудников на тренажёрах с виртуальной реальностью, где человек отрабатывает порядок действий в различных ситуациях. Такая подготовка значительно снизила количество ошибок со стороны персонала в реальности.

Аналитика и Big Data в HR

Работа кадровых служб всегда была связана с обработкой больших массивов данных. Кадровики на крупных предприятиях, где работают тысячи служащих, занимаются не только поиском новых сотрудников и оформлением документов по найму и увольнению. Они должны отслеживать закономерности в работе отделов, распределение нагрузки, заработной платы, прогнозировать потребность в новых кадрах.

Внедрение в отделы кадров готовых автоматических решений по обработке больших данных сделало работу более качественной и эффективной. С их помощью появилась возможность:

• прогнозировать поведение сотрудников;
• выявлять структурные проблемы в работе отделов;
• находить скрытые нарушения в работе отдельных служб, например, повышенную текучку в одном из отделов, несправедливое соотношение зарплат.

Алгоритм Workday People Analytics, спроектированный на базе ИИ, умеет проводить сложные аналитические исследования, выявлять закономерности, строить прогнозы. При помощи технологии Yva.Al менеджеры могут анализировать состояние сотрудников, вовремя реагировать на профессиональное выгорание. Виртуальный помощник составляет опросники и рассылает их служащим. Анализируя ответы, нейросеть оценивает состояние каждого человека. Также технология выявляет уровень сотрудничества между членами команды и даёт рекомендации, как можно улучшить коммуникации, повысить продуктивность.

Внедрение виртуальных аналитических помощников сильно разгрузило работу HR-служб и стало эффективным инструментом в борьбе с текучестью кадров и профессиональным или творческим выгоранием персонала.

Риски и этические аспекты использования технологий

HR-технологии снимают с менеджеров большой пласт рутины, но при этом несут немалые риски, часть из которых проявилась случайно, а другие оказались очевидными.

Так, например, при подборе сотрудников в компанию Amazon выяснилось, что нейросеть отдавала предпочтение мужчинам. Это объяснили тем, что машинным обучением занимались преимущественно инженеры мужского пола. Однако исследования выявили и другие дискриминационные взгляды роботов, например, людей с тёмной кожей робот чаще ассоциировал с преступником, а в женщинах «видел» домохозяек.

Десять лет назад компании HireVue разработала виртуального помощника для скрининга кандидатов, ищущих работу. Нейросеть сканировала лица и выдавала результат. Технология широко использовалась финансовыми компаниями и предприятиями в сфере гостеприимства. Фирмы экономили миллионы долларов и сотни тысяч рабочих часов. Однако исследования выявили, что машина отдавала предпочтение лицам, которые ведут себя спокойно, и «заворачивала» всех, кто проявлял нервозность. При этом администрация не объясняла соискателям, почему нейросеть им отказала и над чем надо поработать. Дело закончилось судебным разбирательством.

Выявленные дискриминационные проявления техники заставляют задуматься о том, что её возможности стоит ограничивать. Особенно в тех сферах, где машины работают с персональными данными. Для некоторых видов деятельности работодателю необходимо знать о личных привычках человека, его политических, религиозных взглядах. Такие данные должны быть надёжно защищены. Вероятно, следует искать баланс между внедрением умных помощников и человеческим фактором, не допуская первых к приёму самостоятельных решений при работе со слишком конфиденциальными данными.

Практические рекомендации компаниям

HR-технологии можно внедрять в любые этапы работы с персоналом. Но делать это рекомендуется поэтапно. Начинать стоит с автоматизации процесса поиска сотрудников: доверить машине размещение объявлений, сбор и анализ резюме, назначение встреч.

Помощь в обучении и адаптации поможет удержать людей от увольнения, сократить текучесть кадров, повысить производительность труда и мотивацию. Внедрение онлайн-методов обучения поможет работникам прокачать свои профессиональные навыки, получить новые знания. И всё это можно сделать в любое удобное время. Постоянный доступ к обучающим видеороликам, учебным материалам, мастер-классам повышает эффективность обучения, мотивированность, поскольку открывает путь карьерному росту.

Исследования и проведение внутренних мероприятий – это ещё два направления, в которые можно внедрять инновации на базе ИИ. Виртуальные помощники хорошо справляются с аналитическими задачами, а также с организацией встреч, собраний.

Заключение

Внедрение HR-Tech становится важным конкурентным преимуществом, помогающим решать кадровые задачи, снижать производственные издержки, повышать вовлечённость сотрудников. Однако использовать ИИ, несмотря на его возможности, стоит с осторожностью, оставляя часть наиболее ответственной работы человеку.

В обозримом будущем мировые тренды HR-Tech будут сосредоточены на:

• автоматизации рекрутинга;
• расширении использования ИИ;
• разработки инновационных решений для удержания сотрудников;
• цифровизации корпоративного обучения.

Рынок HR-Tech в России развивается медленнее мирового и носит фрагментарный характер. На нём пока мало стартапов, решений, предложенных российскими разработчиками. Этот пробел ещё предстоит заполнить.