Исследование Microsoft, основанное на анализе 200 тысяч анонимных диалогов между пользователями и ИИ-помощником в сервисах Microsoft 365, поставило под вопрос будущее многих профессий. В группу риска попали специалисты, которые занимаются предоставлением информации и помощи, написанием текстов, преподаванием и консультированием. Предполагается, что и кадровые агентства скоро уйдут в прошлое: алгоритмы уже сегодня прекрасно умеют сопоставлять и сравнивать навыки кандидатов.
Стоит ли доверять этому исследованию? Ведь эмпатию, креативность, стратегическое видение и умение работать в команде не купишь подпиской на AI-сервис. Почему подбор персонала – это не про сухой анализ резюме, а про людей? Обсудили с Екатериной Королёвой, генеральным директором агентства STAFF 360.
– В эпоху автоматизации и развития ИИ часто говорят, что роботы заменят людей. Но что может противопоставить человек нейросети с аналогичными навыками? Приведите пример из вашего опыта.
В ИT и логистике человек противопоставляет ИИ системное мышление и управление исключениями. Нейросеть оперирует шаблонами, а люди принимают решения в условиях неопределенности цепочек поставок или архитектурных ограничений.
Пример из нашей практики: для крупного логистического оператора мы искали CIO и обсуждали шаги первого полугодия работы. ИИ предложил идеальный, по учебникам, план цифровизации. Но наш кандидат, основываясь на опыте работы с таможенными регуляторами, предложил заняться автоматизацией склада во вторую очередь, а начать с создания API-шлюза для интеграции с государственными системами. Он предвидел главное «узкое место» – не технику, а согласования. Успех проекта был обеспечен именно этим пониманием – «как это работает в реальности», а не идеальным, оторванным от отраслевого контекста планом.
– Даже в технических ролях провалы часто связаны не с кодом, а с коммуникацией. Как вы распознаете у кандидатов скрытые способности, которые влияют на успех проекта?
В технических и логистических ролях мы используем кейсы, смоделированные под реальные инциденты.
В ответе оцениваем не только техническое решение, но и качество коммуникации в стрессе: ясность формулировок, проактивность, способность брать на себя ответственность. Скрытые способности здесь – кризисный менеджмент и управление ожиданиями, что критично для успеха любого сложного проекта.
А вот степень сложности и реалистичность этих кейсов – это задача, которую пока не могут решить даже лучшие нейросети. Ведь их знания – это агрегированная информация, в том или ином виде попавшая в свободный доступ и ставшая частью дата-сета, на котором тренировался «искусственный интеллект».
– Как при подборе специалистов вы балансируете между хард- и софт-скиллами?
Мы используем принцип «трех фильтров».
Технический скрининг: для ИT – технический опрос; для логистики – глубокая проверка понимания отрасли. Без этого – дальше не движемся.
Ситуационное интервью: оцениваем, как кандидат применяет свои знания в условиях неопределенности, как аргументирует свою позицию, как объясняет сложное простыми словами.
Культура и стратегическое соответствие: знает ли кандидат особенности бизнеса заказчика, разделяет ли ценности компании, чем замотивирован и куда планирует двигаться в рамках своей карьерной траектории.
Такая оценка позволяет глубоко проанализировать портрет кандидата и сопоставить его с ожиданиями заказчика. Но этот комплексный подход есть весьма ситуативная процедура. Часто нашим специалистам приходится добавлять эмпатии и помогать кандидатам при обсуждении вариантов того или иного решения.
– ChatGPT умеет генерировать код, но не может создать мотивацию. Как вы находите кандидатов, которые будут вдохновлять команду в кризисы, и как это измерить?
Антикризисное управление на современном рынке – особенно ценный навык. Обнаружить лидерские качества в кандидате помогает глубинное интервью по управлению инцидентами. В обычных вопросах, таких как «Опишите провал вашей команды» или «Расскажите о случае, когда сроки этапа проекта были сорваны», важно заметить скрытые поведенческие сигналы и вовремя задать уточняющие вопросы. Немаловажно запросить обратную связь у бывших коллег кандидата, чтобы оценка получилась комплексной.
– Искусственный интеллект уже умеет анализировать резюме и проводить первичные собеседования. Почему, на ваш взгляд, человеческое участие в подборе кадров незаменимо?
ИИ – это мощный инструмент для скрининга и анализа данных, но финальное решение о найме – это стратегическая инвестиция, решение о которой стоит делегировать алгоритму.
Точно обученный ИИ хорошо проявляет себя в массовом поиске, проверке технических навыков по резюме, первичном отсеве. Дальнейшие процессы этапа подбора без рекрутера со знанием «узких мест», специфики отрасли и насмотренностью рынка приведут к большим потерям. Алгоритмы не могут за стеком ИТ-специалиста разглядеть его потенциал, оценить резюме в условиях неполных данных, понять мотивацию кандидата и применить тонкие навыки отработки возражений.
Безусловно, часть задач в подборе ИТ-специалистов требует автоматизации, в том числе при помощи ИИ. Однако стоит воспринимать данную технологию как инструмент, который без экспертизы специалистов подбора не особо ценен, так как мы продаем не кандидатов, а успешные результаты их работы.