Ключевые идеи книги: Искусственный интеллект для HR. Как использовать ИИ для поддержки и развития успешных сотрудников. Бен Юбенкс

Мы склонны искать причины наших побед в себе, а причины наших поражений в других. Именно поэтому мы всегда можем найти оправдание своим поступкам («N довольно слабый бухгалтер, не стоило его нанимать, но на собеседовании я поддался уверенности коллеги Y»).

Мы слишком цепляемся за нынешний порядок вещей, даже если это уже невыгодно («У N ничего не получается, но искать другого работника на эту должность долго, дорого и не хочется»).

Один впечатливший нас аспект может повлиять на оценку всей ситуации (эффект ореола). Исследования показывают, что красивых людей мы воспринимаем как более умных, надежных, честных, таким легче сделать карьеру.

Словом, мы предвзяты, а еще путаем предвзятость и интуицию. Выход в том, чтобы соединить преимущества человеческого и машинного интеллекта.

Поиск наилучшего сотрудника из сотен и тысяч вакансий – это поиск иголки в стоге сена, и технологии тут – магнит. Они:

1) систематизируют информацию в Сети.

Ежедневно мы оставляем в интернете массу данных о себе, и работодатели заинтересованы в том, чтобы соединить эту информацию в единое представление о способностях того или иного сотрудника. Такие платформы, как TalentScan.pro или Swoop Talent, позволяют объединять разрозненные данные из многих источников (Linkedin, TurboHiring, GitHub). Далее ИИ выбирает подходящих кандидатов и сам отправляет им предложение о работе;

2) помогают конкретизировать набор навыков, который требуется от сотрудника. Скажем, разработка программного обеспечения может быть ключевым навыком вакансии, но в тени всегда останутся навыки, которые не столь очевидны для конкретной должности, но предполагаются. Компьютеру обработать такие сведения несложно. Особенно это поможет начинающим рекрутерам, склонным упускать детали;

3) отслеживают поведение кандидата на должность во время онлайн-собеседований: