Просто о сложном
ProStore недвижимость
04.09.2024
ADPASS рекомендует материал к прочтению
Е-Promo Group
«Строгий рекрутер»: что ИИ знает о кандидатах?
Нейросети используются для автоматизации найма: на основе анализа расшифровки собеседования они распознают скрытые эмоции соискателей, предупреждают о рисках, а также помогают рекрутерам повысить квалификацию.
Скрытые и явные: какие эмоции кандидатов распознает ИИ
Для получения информативных и объективных ответов от нейросети, необходимо тщательно формулировать запросы (промпты). Например, если HR-менеджер проводит собеседование на позицию специалиста по рекламе, недостаточно просто попросить оценить, обладает ли кандидат знанием таргетированной рекламы или насколько он стрессоустойчив. Важно указать конкретные индикаторы компетенций, обсуждаемые на интервью. Без четких критериев нейросеть может склоняться к комплементарным оценкам большинства кандидатов.
Рекомендуется начинать и завершать запрос формулировками, стимулирующими более взвешенный и строгий анализ, например: «Представь, что ты требовательный HR-специалист» или «Не будь мягок, это ответственное задание, требующее объективной оценки кандидата».
Важным элементом анализа кандидата является оценка его эмоционального состояния на собеседовании по шкале от 1 до 10. Сюда могут входить такие эмоции, как агрессия, зажатость, напряженность, растерянность, грубость, неуверенность, энтузиазм и другие. При этом подробно описываются индикаторы каждой эмоции. Признаком агрессии служат негативные высказывания о предыдущих местах работы и общение в стиле «мне должны». Напряженность выражается в неадекватных реакциях на стрессовые ситуации во время интервью, а неуверенность — в излишнем использовании сленга или неправильному построению предложений.
Благодаря такому детальному описанию нейросеть сможет более точно анализировать эмоциональное состояние кандидатов, а полученные рецензии будут персонализированными и уникальными.
Поскольку возможности нейросетей еще ограничены, лучше включать в запросы анализ скрытых эмоций, таких как пассивная агрессия. Не все эмоции очевидны, поэтому важно обратить внимание на слова и фразы, которые могут указывать на скрытые чувства. Это поможет нейросети делать более точные выводы о состоянии кандидата во время собеседования.
Вот как нейросеть обнаружила скрытые эмоции соискателя на собеседовании на должность специалиста по digital-рекламе:
-
Волнение: Кандидат часто переспрашивала и уточняла вопросы, что может указывать на высокий уровень волнения.
-
Стресс: Частые признания в непонимании и неспособность дать развернутые ответы свидетельствуют о стрессовом состоянии.
-
Страх: Кандидат, похоже, боялась дать неправильный ответ, что проявлялось в ее осторожных формулировках и частых уточнениях.
-
Пассивная агрессия: В некоторых ответах чувствовалось раздражение, когда кандидат не могла ответить на вопрос или не понимала его.
Такие акценты помогают рекрутеру автоматизировать подготовку ревью кандидатов для презентации руководителям. По опыту, на такую работу менеджер по подбору обычно тратит до 7 часов в неделю, а с помощью нейросети — не более трех.
Не только мотивация: как нейросети научились оценивать риски
Нейросети неожиданно оказались способны не только анализировать мотивацию кандидатов, но и прогнозировать возможные риски, которые могут проявиться в ходе испытательного срока. Например, при подборе специалистов по контекстной рекламе, где важна высокая стрессоустойчивость из-за большого объема работы с таблицами, сбором и чисткой ключевых слов, соискатель на собеседовании жаловался на недостаток креативных задач в своей текущей роли. Когда HR-менеджер уточнила, что именно специалист понимает под креативными задачами, он рассказал о более интересных проектах, связанных с медиапланированием и разработкой рекламной стратегии.
В этом случае нейросеть отметила важный момент: напомнить кандидату, что на предлагаемой позиции таких задач нет. Она также обратила внимание на то, что кандидат занимается SMM в свободное время и жалуется на недостаток креативности в профессиональной деятельности. Это указывает на то, что специалист, возможно, не так увлечен текущими занятиями и склонен к более креативным задачам.
В другом случае нейросеть предупредила о возможном риске медленной адаптации кандидата к новым задачам и процессам, так как он демонстрировал негибкость мышления во время интервью. Кроме того, отсутствие подтвержденного опыта в планировании сложных рекламных кампаний было выделено как возможный риск.
Нейросеть фиксирует каждое слово кандидата, что не всегда доступно человеку, поэтому оценка ИИ позволяет подсветить моменты, которые рекрутер мог упустить. Таким образом, ИИ помогает акцентировать внимание на определенных аспектах и взвешивать риски для бизнеса в разрезе конкретных позиций.
Не только кандидаты: анализ рекрутеров с помощью ИИ
Нейросеть способна анализировать не только кандидатов, но и менеджеров, проводящих собеседования. Принцип работы схожий — используются индикаторы зон роста, каждому из которых присваивается оценка по 10-балльной шкале. Индикаторы включают эмпатию к кандидату, коммуникативные навыки и способность выявлять суть обсуждаемых вопросов. Под эмпатией понимается активное слушание и создание комфортной атмосферы для кандидата. Например, нейросеть дала такую рекомендацию менеджеру: «Кандидатка упомянула негативный опыт с бюрократией. Стоило бы глубже исследовать её чувства по этому поводу». При оценке работы с сутью нейросеть предложила уточнить у кандидата конкретные действия и результаты в обсуждаемом успешном кейсе.
Получив обратную связь от нейросети, менеджеры определяют, какие рекомендации стоит проработать. Например, ИИ предлагает менеджеру тщательнее подбирать слова и избегать лишних вводных оборотов. На практике уровень менеджеров по рекрутменту можно повысить, внедряя методику STAR, на которую также указала нейросеть. Эта методика основывается на вопросах, касающихся конкретных эпизодов из профессиональной или повседневной жизни кандидата.
Для развития активного слушания целесообразно убрать с экрана окошко с изображениями кандидата и интервьюера, чтобы не отвлекаться на невербальную коммуникацию. Такой подход помогает сосредоточиться на том, что и как говорит человек, фиксировать блоки, вызывающие вопросы, и прорабатывать их с помощью методов интервьюирования.
Когда и зачем прибегать к помощи нейросетей
Исходя из опыта, 87% соискателей соглашаются на использование ИИ в процессе трудоустройства. Этот процент выше среди кандидатов на позиции «джуниоров» и ниже среди «сеньоров». Таким образом, нейросети могут быть эффективны для оценки кандидатов на различные специальности и грейды.
Основная цель заключается в автоматизации процесса найма, что освободит время менеджеров для поиска и общения с кандидатами в мессенджерах для согласования интервью. Это позволит сократить время заполнения вакансий и быстрее выводить новых специалистов в команду. Именно поэтому использование ИИ актуально на начальных этапах собеседований, когда HR-менеджеры знакомятся с кандидатами перед передачей информации руководителям. На этом этапе воронка подбора является самой широкой.
Не во всех компаниях есть HR-бизнес-партнеры, к которым сотрудники могут обращаться за карьерной консультацией внутри компании. Нейросети становятся доступным инструментом для руководителей, желающих оценить зоны роста своих подчиненных и разработать план развития без необходимости участия в собеседованиях с рекрутерами.
Лучшее в блогах
Вам понравится
TOR Media
04.09.2024
Маркетинг для B2B: как привлечь и удержать корпоративных клиентов
![]()
Маркетинг для B2B (business-to-business) требует особого подхода, так как в этом сегменте важно не только привлечь, но и удержать корпоративных клиентов. В отличие от B2C (business-to-consumer), B2B-маркетинг ориентирован на установление долгосрочных отношений, повышение доверия и обеспечение высокого уровня удовлетворенности клиентов. В этой статье мы рассмотрим основные стратегии, которые помогут вам эффективно привлекать и удерживать корпоративных клиентов.
Веб-интегратор «Компот»
03.09.2024
ООО «Акме»
20.08.2024
Angara Security представила топ ИТ-профессий в кибербезопасности
![]()
Специалисты в сфере ИТ остаются и в ближайшее время останутся очень востребованными на российском рынке. Инвестиции в основной капитал ИТ-компаний в России выросли на 50% по сравнению с 2022 г. Они составили почти 500 млрд руб., а экономика по этому показателю выросла в 1,8 раза.
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании 