Будущее HR на фоне ИИ и «массовой оптимизации»

Вижу часто пожелания всех кто нуждается в работе, о том чтобы заменить HR на ИИ. Попробуем разобраться в ситуации.

Мы входим в эпоху, где возможности ИИ развиваются с головокружительной скоростью, и пожелания о замене традиционных HR-ролей искусственным интеллектом очень актуальны. Такое пожелание звучит, потому что потенциальные кандидаты очень часто получают негативный опыт от взаимодействия с HR по рекрутингу (я не HR и не знаю как это правильно все назвать): заполнение анкет с вопросами есть ли родственники за границей и просьбами дать ссылку на свои соцсети/гитхаб/порнхаб, и, пройти тестовые задания, потом побеседовать в стиле «кем вы видите себя через 5 лет» , и вишенка на торте — не получить обратную связь по результатам всего этого цирка.

Это все не смотря на то, что многие процессы могут быть автоматизированы и оцифрованы, хотя бы начиная с того, что сейчас много собеседований проходит удаленно без посещения офиса, и это уже минус одна проблема, потому что не получать фидбек после того, как надо было ехать в офис компании — не самое приятное событие.

То есть самое больное в HR-процессах для потенциальных кандидатов, которые еще даже не устроились в компанию — это рекрутинг и онбординг в той классической форме какой он сейчас есть, и в какой он был раньше. При этом не важно, что там внутри может быть автоматизирован сбор отпусков, больничных, кадровых документов и прочего бэкенда.

Более того будем откровенны — это никак не влияет на рекрутинг. ИИ может оптимизировать процесс рекрутинга, но начиная с определенного порога это уже стоит денег, а возврат от вложений в такую автоматизацию не очевиден. Более того, рекрутинг это чаще всего аутсорсная работа, и эти процессы отдают кадровым фирмам, которые точно не будут вкладываться в автоматизацию этого процесса. Почему это так? Потому что главное в рекрутинге — это показатели конверсии в найме. Для того, чтобы рассмотреть процесс автоматизации рекрутинга, нужно более детально разобрать показатели: количество просмотров на вакансию, конверсии из просмотра в отклик, количество откликов на вакансию, стоимость отклика, бюджет на подбор персонала (который всегда больше бюджета на удержание), конверсия из отклика в приглашение, из приглашения в собеседование, из собеседования в оффер, из оффера в найм.

Чем больше у нас желание, чтобы рекрутинг и найм происходил определенным образом, тем меньше вероятность того, что мы сможем увидеть все как есть и действовать наилучшим образом.

Загвоздка еще и в том, что ИИ не заменяет рекрутера и не автоматизирует процесс рекрутинга, исключая рекрутера из этой цепочки. Процесс просто разбивается на количество определенных шагов и трансформируется в идеальный для работодателя процесс, который может быть абсолютно не в интересах потенциального кандидата.

Получается, что даже используя ИИ самым совершенным образом в рекрутинге — это будет новый круг проблем в другой обертке, потому что нет никаких гарантий, что результат найма будет соответствовать ожиданиям потенциального кандидата.

ИИ больше про то, как делать рутину в 1000 раз эффективнее, чтобы в результате было время для выполнения еще большего количества другой рутины.

Представьте, что вы используете ИИ для определения суперталантливых кандидатов среди 10к откликов, прогнозируете текучку кадров в лучших традициях шаманских бизнес-практик или даже, чем черт не шутит — персонализируете онбординг и программу обучения. Все это может быть очень круто и весело, но для интерпретации результатов и конечной реализации требуются кожаные мешки.

Так что это значит для HR? ИИ вас не заменит, и даже HR-ассистент со всем набором ИИ-инструментов и всеми HRM-системами тоже не будет составит конкуренцию. Просто станет больше разновидностей HR, которые будут играть в разных лигах. К примеру, рекрутеры ИТ-компаний сползли вниз, и  в основном работают на кадровые фирмы, которые занимаются сорсингом вакансий для крупного бигтеха. И они не составят конкуренцию какому-нибудь рекрутеру, который специализируется на индивидуальном подборе редких кадров.