- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -

Работа мечты — это как вторая половинка: она точно где-то есть, но шансы на вашу случайную встречу в большом мире так малы, что вынуждают тех, кто не хочет сдаваться, находиться в постоянном поиске. Перестать гнаться за мечтой — значит отказаться от неё. Главных препятствий на пути встречи соискателя с работодателем своей мечты — равно как и работодателя именно с тем членом команды, о котором он всегда мечтал — два:
Никакие фильтры эту проблему решить не помогут, потому что задача свести, скажем, миллион новых вакансий, хотя бы к сотне-другой, через которую по силам будет прорваться человеку, требует совпадения слишком многих условий:
Многие «молодые и динамичные» коллективы стремятся пополнять свои ряды такими же «молодыми и динамичными», чтобы не утрачивать, очевидно, молодость и динамику. Но истории из жизни, здравый смысл и фильм «Интерн» говорят, что возраст в первую очередь признак опыта, а не отсталости. И самые разные компании могут извлечь огромную пользу из этого опыта. Но по причинам скорее психологического характера, они с соискателями проходят мимо друг друга на рынке, потому что оказались не в состоянии отделить объективно важные факторы от возрастных комплексов и стереотипов. Это лишь один пример, но любой читатель наверняка сможет в комментариях привести свои примеры несостоявшегося трудоустройства из-за причин, объективно не имевших значения, но всё равно перевесивших.
Наверное, не нужно растягивать это вступление дальше — скорее всего, вы уже увидели, что все вышеописанные проблемы звучат как работа для искусственного интеллекта. Который, правда, пока не создан (возможно, в том числе и потому, что какие-то конкретные работодатели не встретились с какими-то конкретными соискателями), но есть специализированный ИИ, проекты на котором сейчас растут как грибы-мутанты после радиоактивного дождя, смывшего последние следы проигравшего восставшим машинам человечества. Совокупно они покрывают все основные этапы поиска работы и персонала с обеих сторон процесса. Разумеется, эйчары были среди первых, кто увидел пользу, которую им несут нейросети. В 2017 году IBM опросила около 400 руководителей служб персонала по всему миру на тему применения когнитивных вычислений в работе [1]. Половина респондентов выразила уверенность в том, что когнитивные вычисления способны изменить ключевые направления их работы. И мы начнём наш обзор с тех сервисов, услугами которых уже пользуются «кадровики» со всего мира для поиска лучших людей для их компаний.
Сервис «дополненного написания текстов» Textio [2] помогает повышать эффективность текстов вакансий: Textio анализирует объявления и предлагает улучшения. Маркетинговая платформа VONQ [3] с помощью машинного обучения на основе результатов предыдущих кампаний распространяет вакансию на релевантных сайтах. Программатик-платформа Wonderkind [4] выбирает лучшее место и время для показа предложений о работе — давайте посмотрим на живом примере, как она это делает.
В Нидерландах в офисе компании KFC и 53 её ресторанах работают 2000 человек. До
лета 2016 года люди сами охотно заполняли заявки и шли работать в компанию, достаточно было объявления в ресторане. Но конкуренция выросла, а текучка кадров осталась на высоком уровне. HR-агентства не могли обеспечить KFC новыми сотрудниками и компания обратилась в Wonderkind.
За несколько недель до открытия нового ресторана нужно было найти 75 сотрудников. Технология Wonderkind определила, что потенциальные соискатели в этой сфере будут активнее отвечать на объявления в Facebook и Instagram, что студенты не будут ездить на работу, которая находится дальше 10 км от дома, и что несмотря на пиковые часы для этих социальных сетей (с 20:00 до 23:00), оптимальным промежутком будет период с 17:00 до 18:00. Реклама, таргетированная на пользователей в радиусе 5 км от будущего ресторана, привела к 77 заполненным анкетам, из них 61 человек был нанят. Стоимость одного найма сотрудника составила €3,55 — то есть для почти целого ресторана на найм ушло менее 300 евро.
Тот же подход сработал и для генерального менеджера ресторана. Обычно KFC для поиска кандидата тратила четверть его будущего годового заработка, а с помощью правильно выбранного места и времени сэкономила 87% от зарезервированной суммы. Система показывала рекламу в Facebook и Google специалистам в радиусе 60 км от Амстердама, охват составил 77 тысяч человек, количество кликов — около тысячи, один человек получил работу мечты.

Сеть ресторанов быстрого питания KFC с помощью рекламы через Wonderkind снизила стоимость получаемых резюме на 87%
Социальные сети и профессиональные сообщества — ещё один источник для поиска кандидатов. Сервис TalentBin [5] от компании Monster собирает данные и создаёт «пассивные резюме»: в личном кабинете HR-менеджер видит профиль со ссылками на все страницы специалиста в социальных сетях, его навыки и статусы. Если человек любит острый соус и пончики, можно в письме упомянуть об этом, чтобы с большей вероятностью «зацепить» его. Остаётся только провести собеседования и выбрать наиболее подходящих специалистов.
Трендом последних лет стали видеособеседования [6]. Такой подход считают эффективным и недорогим, в том числе в IBM и Goldman Sachs Group. Сервис HireVue [7] делает его ещё проще: он расшифровывает интервью в текст, анализирует результат и подбирает лучших кандидатов.
Подробнее о навыках потенциального сотрудника может узнать не только HR-менеджер по телефону, но и диалоговый ИИ. Чат-бот Mya [8] от компании FirstJob, специализирующейся на поиске сотрудников, был запущен в 2016 году; на тот момент стартап уже работал с рядом технологических компаний, в том числе Fitbit и Evernote, а также с гигантами из Fortune 500. По подсчётам компании-разработчика чат-бота, Maya позволяет сэкономить HR-специалистам 75% времени, автоматизируя часть процессов найма. Он способен даже добавить в календарь интервью с подходящими кандидатами.
После того, как кандидат заполнил анкету на вакансию и начинает общение на сайте FirstJob, через мессенджер Facebook, по скайпу или почте, бот уточняет квалификацию и опыт соискателя, отвечает на вопросы о корпоративной культуре, политике и преимуществах будущего места работы. Если чат-бот выясняет, что кандидат не подходит, Mya в любом случае сохранит все данные, чтобы позже предложить человека на другую роль. По итогам собеседований бот составляет шорт-лист лучших кандидатов. Рекрутеры могут лучше подготовиться к живому интервью и персонализировать предложения о работе.

Некоторые сервисы на основе ИИ способны найти подходящее время для интервью: Beamery beamery.com [9] для этого анализирует данные корпоративных календарей и почтовых аккаунтов.
Остаётся только выбрать, кто лучше подходит для вакансии. MosaicTrack www.mosaictrack.com [10] отбирает из базы имеющихся резюме — как новых, так и старых — лучшие варианты на конкретную позицию. Сервис использует ИИ, чтобы не просто собрать подходящие анкеты по ключевым словам, но и понять, кого из соискателей с высокой реальностью «живые» HR-менеджеры компании пригласят на собеседования. Вместо того, чтобы читать сотни резюме, специалисты получают список лучших кандидатов. Среди клиентов компании — Citibank, Hewlett Packard Enterprise и IBM.
Взглянем на процесс с другой стороны баррикад. И начнём с первого и важнейшего вопроса любого начинающего карьериста: кем мне стать?
Чат-бот Wade от стартапа Wade&Wendy в теории должен помогать специалистам понять, где они могут применить свои навыки. Соискатель общается с чат-ботом, рассказывает о себе, Wade собирает профайл и отправляет его Wendy, а та отправляет данные HR-менеджерам. Сейчас стартап Wade&Wendy привлёк $3,9 млн инвестиций. Но пообщаться beta.wade.ai [11] с этим ИИ, к сожалению, не удалось — он на стадии бета-тестирования.
В будущем, во время работы новых сотрудников в компании, ИИ будет помогать им «акклиматизироваться». IBM работает над системой, которая сможет отвечать на самые распространённые вопросы. ИИ натренируют на поиск имён, мест и контактов людей, которые будут помогать новичкам.
Специалисты IBM для рекламы когнитивной системы Watson также предлагают несколько вариантов её применения, полезных для сотрудников компании. Во-первых, она способна проинформировать работника о периодах, в которых ему вряд ли одобрят отпуск. Во-вторых, система может определять настроение сотрудника по голосу — и посоветовать ему взять перерыв после очередного звонка клиенту перед следующим звонком или встречей.
Поиск вакансий на сайте работы может быть неэффективен, когда вы используете обычные фильтры. Простейший пример: ставите зарплату в 100 000 рублей — отсекаете вакансии с 99 500 рублями оклада. Всё ещё сложнее, когда почти одинаковые внешне предложения о работе на самом деле отличаются — например, вакансии с разными языками программирования. Третья проблема — ранжирование может происходить по времени публикации вакансии. Об этом в 2017 году рассказывал [12] директор по развитию Headhunter Борис Вольфсон, когда ресурс переходил на машинное обучение.
Headhunter обучил систему сортировать вакансии в порядке убывания вероятности отклика. Для этого был нужен анализ взаимодействий. Подобный подход используют другие сайты для поиска работы — Glassdoor и LinkedIn. На начало 2018 года система принесла Headhunter 1,2 млн дополнительных откликов в месяц [13].
Из-за ИИ и уволиться будет сложнее — например, платформа Recoon от компании Veriato [14] с помощью анализа активности сотрудников в почте и серфинге сети определяет, кто из сотрудников готов покинуть компанию или украсть какую-либо информацию. Машинное обучение составляет паттерны нормального использования данных и ищет какие-либо аномалии в реальном времени.
Хорошо, сегодня нейросети помогают людям. Но что будет завтра, когда ИИ станет достаточно мощным, чтобы не помогать людям находить работу, а заменять их на ней?
Люди давно боятся потерять работу из-за роботов с искусственным интеллектом. Но появление автомобилей не стало причиной глобального голода, ведь на место нескольких исчезнувших профессий пришли новые: миллионы людей работают в автомобилестроении и обслуживании, более миллиарда — сели за руль. Как и многие другие технологии, ИИ и приложения на его основе оставят некоторые профессии в прошлом, но одновременно приведут к созданию новых решений, компаний, рабочих мест и повышению эффективности в разных отраслях.
По мнению специалистов консалтинговой компании Cognizant Technology Solutions, занимающейся цифровой трансформацией бизнеса, в ближайшие годы появится как минимум 21 новая профессия. Интереснее не сам список, а принципы, на которых компания построила своё исследование [15].
Во-первых, профессии менялись всегда. Когда-то люди-будильники стучали в окна, помогая рабочим не проспать свою смену. Потом их заменили обычные будильники, а теперь смартфоны. Вместо телеграфистов и операторов распределительной станции сегодня есть операторы связи, которые позволяют нам звонить, отправлять SMS и смотреть на котиков в интернете. После исчезновения многих профессий люди не стали безработными, потому что появились новые возможности.

Человек-будильник начала XX века
Во-вторых, многие типы работ — скучные или опасные. Монотонная работа, перекладывание документов с места на место или упаковка спичек в коробки не каждого сделают счастливым.
В-третьих, машинам нужны люди. Машины уже на многое способны, но всё ещё далеки от человека по своим возможностям. Это инструменты, а инструменты должен кто-то использовать.
В-четвёртых, нельзя недооценивать гениальность и воображение людей. Именно любопытство, на которое мы способны, позволяет расширять рамки использования изобретённых инструментов, искать им новое применение.
В-пятых, технологии улучшают все аспекты нашего общества. Медицина, банкинг, образование далеки от идеала. Технологии станут центральной частью развития многих отраслей, сделают их эффективнее и удобнее.
В-шестых — и это один из главных принципов, на который стоит ориентироваться, когда мы говорим о новых профессиях — технологии не только решают проблемы, но и создают новые. Решение одной небольшой проблемы может привести к появлению другой. Пока ты чинишь что-то одно, что-то другое ломается.

21 новая профессия в горизонте 10 лет по версии Cognizant Technology Solutions
В ближайшие пять лет появится профессия «IT-посредник», который будет развивать инновации в области «теневого IT» — это когда гаджеты и приложения используются в компании без контроля со стороны IT-отдела. Такие специалисты будут знать все последние тренды в области приложений и технологий, которые могут положительно повлиять на бизнес.
«Детективы по данным» будут искать решения для улучшения бизнеса с помощью анализа получаемой с датчиков, гаджетов, биометрических устройств и в традиционной IT-инфраструктуре информации. Им придётся обладать способностью находить «иголку в стоге сена».
Брокеры персональных данных появятся в течение десяти лет. Они будут работать с личными данными от имени клиента и искать способы выгоднее их продать.
В тот же период пожилым людям начнут помогать «персональные кураторы памяти»: они будут создавать среду, основанную на прошлом опыте. И, конечно, стоит ожидать появления профессионалов, которые займутся организацией путешествий с помощью дополненной реальности. Для каждой из этих профессий понадобятся новые инструменты на основе машинного обучения и ИИ.
Пока Cognizant Technology объясняет, почему появятся новые профессии, российское «Агентство стратегических инициатив» (АСИ) прикидывает, какими они будут в «Атласе новых профессий [16]» — альманахе новых видов деятельности, появление которых они предсказывают в ближайшие 10–20 лет. Если скачать PDF «Атласа» и распечатать, то получится отличный подарком маленькому племяннику или племяннице, которые с его помощью смогут шокировать тех взрослых, кто продолжает спрашивать: «А кем ты станешь, когда вырастешь?».
С ИИ будут связаны [17] такие специальности из нового списка, как IT-медик, который будет создавать базы физиологических данных и управлять ими, работать над софтом для лечебного и диагностического оборудования. Архитектор живых систем займётся планированием и созданием технологий замкнутого цикла с участием генетически модифицированных организмов. А ещё появится специалист по преодолению системных экологических катастроф, дизайнер дополненной реальности и территорий, консьерж робототехники, клинический биоинформатик, оператор медицинских роботов.
Пока эти списки являются всего лишь прогнозами, но уже сейчас ясно — люди вряд ли останутся без работы.
Автор: Crossover
Источник [18]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/tehnologii/281393
Ссылки в тексте:
[1] когнитивных вычислений в работе: https://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?htmlfid=GBE03789USEN
[2] Textio: https://textio.com/
[3] VONQ: https://www.vonq.com
[4] Программатик-платформа Wonderkind: https://wonderkind.com/
[5] TalentBin: https://www.talentbin.com/
[6] стали видеособеседования: https://www.vedomosti.ru/management/articles/2016/09/01/655227-videointervyu
[7] HireVue: https://www.hirevue.com/
[8] Чат-бот Mya: https://hiremya.com/
[9] beamery.com: https://beamery.com/
[10] www.mosaictrack.com: https://www.mosaictrack.com/
[11] beta.wade.ai: https://beta.wade.ai/
[12] рассказывал: http://www.forbes.ru/tehnologii/338623-iskusstvennyy-intellekt-headhunter-kak-roboty-budut-iskat-personal-dlya
[13] 1,2 млн дополнительных откликов в месяц: https://habr.com/company/hh/blog/347276/
[14] платформа Recoon от компании Veriato: https://www.veriato.com/products/veriato-recon-insider-threat-detection-software
[15] своё исследование: https://www.cognizant.com/perspectives/21-jobs-of-the-future
[16] Атласе новых профессий: http://atlas100.ru/catalog/
[17] будут связаны: http://atlas100.ru/catalog/?otrasl=all&skill_202=yes
[18] Источник: https://habr.com/post/412741/?utm_campaign=412741
Нажмите здесь для печати.