ИИ в HR: какие задачи найма реально отдать агентам

За день на вакансию курьера приходит полсотни откликов. Эйчар физически не успевает прозвонить всех, и к вечеру половина кандидатов уже договорилась с кем-то другим. Кто ответил первым, тот и нанял.

Это самая заметная боль, но не единственная. Регламенты никто не обновлял два года. Введение в должность сводится к «посиди рядом с Наташей, она покажет», и новый человек три недели донимает коллег вопросами, к кому идти за справкой.

По отдельности мелочь. Вместе — работа одного человека на полную ставку, размазанная по всем сразу.

«Просто загрузите инструкции в GPT»

Самый частый совет, который слышит компания, решившая автоматизировать что-то в HR. Иногда его дают даже подрядчики, к которым пришли с деньгами: возьмите готовую модель, загрузите документы, она справится.

Совет не то чтобы неверный. Для одной задачи он действительно работает: если нужно, чтобы сотрудник мог спросить у чего-то текст регламента, кастомная модель с загруженным файлом это закроет.

Проблема начинается дальше. Такая модель ничего не делает сама. Она ждёт вопроса. Она не пойдёт на площадку с вакансиями, не напишет кандидату через двадцать минут после отклика, не заметит, что новичок вторую неделю не открывает материалы, не сообщит об этом руководителю. Она отвечает, когда её спросят, и на этом её работа заканчивается.

Когда речь идёт про ИИ в HR всерьёз, имеется в виду набор агентов, каждый из которых знает свой участок и действует без напоминания. Ниже разберу шесть таких участков.

Шесть задач, которые отдают агентам

Вакансии и резюме

Агент собирает описание вакансии на данных компании: какие требования реально предъявляются на этой должности, что писали в прошлых объявлениях, кто из нанятых оказался удачным. Дальше он резюмирует входящие отклики — вытаскивает из резюме то, что важно именно для этой роли, и складывает в понятную карточку.

И отдельно, о чём забывают: вакансия должна обновляться. Требования меняются, зарплатная вилка устаревает, а объявление висит полугодовой давности. Агент, который видит и вакансию, и поток откликов, замечает расхождение раньше эйчара.

Активный поиск

Агент заходит на площадки под аккаунтом компании, смотрит новых кандидатов, релевантных открытым позициям, и сам выходит на связь. Не ждёт отклика — пишет первым.

Дальше он проводит первичный разговор: выясняет опыт, готовность к условиям, зарплатные ожидания, и закрывает на следующий шаг, то есть на встречу с живым человеком. Одновременно отвечает на входящие отклики, чтобы человек не ждал до завтра.

Именно этот участок закрывает боль, с которой я начал. Скорость первого контакта решает больше, чем качество отбора, потому что отбирать не из кого, если все ушли.

Обучение и введение в должность

Агент работает на внутренних материалах: инструкции, регламенты, записи разборов, стандарты работы. Новый человек спрашивает у него то, что иначе спросил бы у коллеги, и получает ответ, соответствующий тому, как принято в этой компании.

Данные здесь обязательно внутренние. Общая модель расскажет, как принято в индустрии. Вам нужно, чтобы рассказали, как принято у вас.

Адаптация и ротация

Продолжение предыдущего, но с активной ролью. Под нового сотрудника агент запускает сценарий: каждый день присылает материалы, проверяет, понял ли, между делом тестирует, переводит на следующую ступень. Руководитель получает сводку — где человек идёт хорошо, где буксует.

Второй режим работает с теми, кто уже давно в компании. Проверка компетенций, помощь в переходе на следующий уровень, подготовка к перемещению внутри команды. В компаниях, где грейды формально существуют, но никто не помнит, как по ним двигаться, появляется хоть какой-то механизм.

Методолог

Агент, у которого есть и данные компании, и общая методическая база, пишет регламенты, стандарты, должностные инструкции, помогает выстроить мотивацию под конкретную структуру.

Обычно это делает либо руководитель в свободное время, которого нет, либо консультант за деньги, после которого остаётся папка документов, не имеющих отношения к реальной работе. Агент, живущий внутри и видящий, как процессы идут на самом деле, пишет ближе к жизни.

«Баба Зина», он же оракул

Внутренний всезнайка, к которому идут с вопросами, не относящимися ни к чьей должностной инструкции. Как зовут человека из соседнего отдела. Кому писать, если заболел. К кому идти, если хочешь повышения. Что делать, если считаешь свою зарплату несправедливой. Куда сообщить, что в коллективе завёлся кто-то нечистый на руку.

Часть этих вопросов сейчас не задаётся вообще — человек не знает, к кому подойти, и молчит. Иногда молчанием и заканчивается: увольнением, о причинах которого руководство узнаёт постфактум.

Что работает сегодня, а что пока нет

Оценка резюме переоценена. Это первое, что приходит в голову, и первое, что предлагают на рынке. Я сам когда-то делал учебный проект из трёх агентов, которые по очереди оценивали резюме, готовили вопросы и разбирали ответы, — подробнее писал об этом в статье про потерю кандидатов. Работало плохо. Дело было не в моделях: оценка текста резюме экономит эйчару пару минут на человека, а проблема лежит в другом месте.

Живое направление сейчас — голосовой первичный отбор. Звонок вместо разбора бумаг. Робот связывается с кандидатом через десять минут после отклика, задаёт несколько уточняющих вопросов и передаёт живому человеку только тех, кто подходит по условиям. В массовом найме это даёт больше, чем любой анализ резюме, потому что бьёт ровно в тот разрыв, где кандидаты и теряются.

Полная замена эйчара пока не работает нигде. Собеседование как оценка человека человеком и решение о найме остаются за людьми.

Где ИИ в найме опасен

Отсев по формальным признакам. Модель, обученная на ваших прошлых наймах, воспроизведёт ваши прошлые предубеждения. Если исторически брали людей одного профиля, она будет отбраковывать остальных. В отчёте эти люди не появятся.

Возраст, пол, место жительства. Формально по этим признакам отказывать нельзя. Модель, которой дали полное резюме, использует их незаметно для вас — она не запрограммирована их учитывать, они просто есть в данных и связаны с прошлыми решениями о найме.

Ответственность. Если кандидат оспорит отказ, объяснять придётся вам. «Так решила система» не является объяснением ни для человека, ни при разбирательстве.

Отсюда простое разделение: агент готовит, человек решает. Машина может позвонить, расспросить, собрать, отранжировать. Отказ подписывает эйчар и понимает, почему.

С чего начинать

Не с оценки резюме, хотя туда тянет всех.

Начинать надо с канала и скорости. Посчитайте, сколько проходит времени между откликом и первым живым контактом. Если счёт идёт на часы, а не на минуты, вот ваша дыра, и никакая умная оценка кандидатов её не закроет.

Второе — посмотрите, куда вы просите писать. Если нанимаете линейный персонал и просите отправить резюме на почту, вы отсеиваете тех, кто почтой в быту не пользуется. С мотивацией и качеством кандидата это не связано.

И только третьим шагом имеет смысл идти внутрь: обучение, адаптация, регламенты. Они дают меньше немедленного эффекта, зато накапливают базу, на которой потом работает всё остальное.

Почему такие проекты не взлетают

Данных нет. Все шесть агентов работают на внутренних материалах компании. Если регламенты последний раз обновляли при прошлом директоре, а описания должностей существуют только в голове у руководителя, автоматизировать нечего. Сначала собрать, потом внедрять. Этот этап всегда длиннее, чем кажется.

HR сопротивляется, и его можно понять. Человеку показывают систему, которая делает часть его работы, и просят её обучать. Реакция предсказуемая: эйчар вносит данные формально и не даёт обратной связи. Отчёты приходят, данные в них неверные. Лечится тем, что первым внедряют агента, снимающего с эйчара самое ненавистное, а не самое дорогое.

Автоматизируют не то место. Компания ставит умный отбор резюме, а теряет людей на этапе первого звонка. Посмотрите, на каком шаге воронка проседает сильнее всего, и начинайте оттуда.

Никто не отвечает за проект. Нужен один человек с правом решать. Без него всё повисает между эйчаром, которому это не нужно, и техническим специалистом, которому это непонятно.

Частые вопросы

Может ли ИИ полностью заменить эйчара?

Нет. Может забрать поиск, первичный отбор, ответы на типовые вопросы и введение в должность. Решение о найме остаётся за человеком, потому что за отказ придётся отвечать перед этим человеком.

С чего начать внедрение ИИ в HR, если бюджет небольшой?

С автоматизации первого контакта: ответ кандидату в первые минуты и уточняющие вопросы. Это дешевле остального и закрывает главную дыру.

Сколько времени занимает?

Первый агент — несколько недель, если материалы компании уже собраны. Если нет, сбор данных займёт больше, чем сама разработка.

Что делать, если внутренних регламентов нет?

Начать с агента-методолога и написать их. Это единственный из шести, который не требует готовой базы, а создаёт её.

Законно ли отсеивать кандидатов автоматически?

Отсев по возрасту, полу и подобным признакам незаконен независимо от того, кто его выполняет. Поэтому решение об отказе должен принимать человек, способный объяснить причину.