Intelligent Enterprise: Насколько востребована задача подбора кадров? Кто является основной целевой аудиторией таких услуг? Какие позиции больше всего востребованы у работодателей?
Евгения Дворская: Это чрезвычайно востребованная задача. Напомню, что на рубеже 80–90-х годов прошлого века имел место серьезный экономический провал, одним из последствий которого стало существенное уменьшение рождаемости. И как раз сейчас те люди в возрасте от 16 до 25 лет, которые тогда не родились, должны выходить на рынок труда.
Особенно тяжело сложилась ситуация с рабочими специальностями и инженерно-техническим персоналом. Тут помимо демографических проблем сильно повлияли перекосы в системе образования. В «нулевые» все хотели стать юристами, экономистами или менеджерами, а технические профессии были практически невостребованными. Но потом началось развитие отечественного производства. А когда встала задача импортозамещения, эти процессы еще более активизировались. Однако для решения этих задач просто нет людей. Между тем на рынке переизбыток, например, мерчендайзеров или торговых представителей — эти профессии какое-то время назад стали модными, особенно в регионах. В итоге уровень заработной платы у квалифицированных рабочих сейчас очень высок. Например, квалифицированный электрик со всеми допусками может рассчитывать на 100–120 тысяч рублей в месяц. При этом найти высокопрофессионального специалиста практически невозможно. Да и вообще, несмотря на все разговоры об автоматизации, люди, которые умеют работать руками, будут востребованы всегда. Те же роботы или автоматические линии сами требуют квалифицированного обслуживания.
Другой крайне востребованной и дефицитной позицией на рынке являются ИТ-специалисты. Такая ситуация будет сохраняться еще 10–15 лет как минимум. Это тот сегмент рынка, где условия диктует кандидат, а не потенциальный работодатель. В итоге такие компании, как «Яндекс», «Рамблер», Mail.RU Group, QIWI, конкурируют за соискателя, а не наоборот. Причем только заработной платой дело не ограничивается. Кто-то пытается привлекать свободным графиком работы, кто-то — бесплатным свежевыжатым соком, кто-то — хорошо оборудованным спортивным залом, которым можно воспользоваться в любое время суток. Плюс ко всему наших специалистов часто переманивают зарубежные компании, предлагая очень высокие по нашим меркам заработки. Например, в США разработчик может рассчитывать на 120 тысяч долларов в год, это впятеро выше, чем у нас. С администраторами и техническим персоналом всё обстоит примерно так же. Конечно, специалистов по продуктам «1С» вряд ли будут переманивать за рубеж, но внутренний спрос на них есть, и он далек от удовлетворения. Однако тут перспективы хуже из-за массового перехода приложений «1С» в облака, особенно ориентированных на сферу СМБ, поэтому таким специалистам лучше заранее повышать свою квалификацию или переориентироваться на что-то другое в перспективе дву-трёх лет. Тем более, что ИТ-специалисты всегда имели склонность к тому, чтобы расти не по вертикали, занимая все более высокие позиции в иерархии компании, а по горизонтали, осваивая новые компетенции, будь то язык программирования или переход на иную программную либо аппаратную платформу. Решение интересной задачи может быть приоритетнее сугубо «денежного» проекта.
Что касается найма линейного персонала, то эта проблема для крупных клиентов крайне остра. Молодой человек, даже без какого-либо опыта, разместивший свое резюме на сайте по поиску работы, получит десяток-полтора звонков уже в первый час. В таких соискателях заинтересованы розница, банки, телекоммуникационные компании. Так что задача автоматизации подбора линейного персонала очень актуальна, и на ее решение компании вынуждены тратить огромные бюджеты.
Насколько трудоемок традиционный подбор персонала для крупных компаний? Есть ли реально работающие методы, позволяющие автоматизировать данный процесс? На каких принципах они работают?
Сейчас этот процесс очень серьезно меняется. Раньше основной формой работы были объявления — в газетах или просто расклеенные в общественных местах: на стендах около подъездов жилых домов, на остановках транспорта, у входа в магазины и т. п. И до сих пор для некоторых задач только такие методы и работают, когда, скажем, надо обеспечить персоналом новое предприятие где-то в небольшом региональном городе.
Кое-где, например, в Воронеже, Екатеринбурге, Самаре до сих популярны городские и районные форумы с разделами объявлений по поиску работы. Они стали естественным развитием традиционных объявлений в газетах и на улицах, причем более оперативным и с возможностью обратной связи. Однако работа с такими форумами не отменяет использование социальных сетей.
Так что появление сайтов по поиску работы стало, так сказать, первой «автоматизацией» на рынке HR-услуг.
Сейчас уже и кадровые агентства начали активно переходить в онлайн-маркетплейсы, куда переводится все общение между рекрутерами и работодателями. К слову, мы сделали это одними из первых на российском рынке, запустив JungleJobs.ru.
Что касается использования искусственного интеллекта и машинного обучения в подборе персонала, то здесь мы, насколько я знаю, первые и единственные в России. Мы начали с машинного обучения в поиске и отсеве кандидатов, а продолжаем использованием нейросетей в видео-интервью, что позволяет не пересматривать ролики, так как машины сами принимают решения о том, проходит ли кандидат дальше в конкурсе на вакансию.
Сейчас через наш новый сервис North.ai, созданный в стратегическом партнерстве с новосибирской компанией «Экспасофт», мы делаем совершенно разные пилотные проекты в сфере подбора линейного персонала с крупными клиентами.
Сочетание математического моделирования и анализа больших данных позволяет из резюме, размещенных на разных сайтах по поиску работы и в социальных сетях, подбирать те, что лучше всего соответствуют разработанному нами профилю «идеального кандидата», который с большей вероятностью будет работать у клиента в течение необходимого срока. Именно это важно крупным клиентам с большой текучестью линейного персонала, поскольку мы говорим не просто о найме, но о положительном прогнозе работы кандидата на вакансии. Это позволит экономить миллионы в HR-бюджетах.
Наш клиент по продукту North. ai — это корпоративный сегмент: крупные телекоммуникационные компании, розничные торговые сети и банки. Именно там востребован наём большого количества массового персонала на стартовые позиции через работные сайты. Кроме того, одна из задач, которую мы пробуем решать, — поиск в соцсетях и «подтягивание» неактивных кандидатов. Пилотируем мы и еще одну форму — автоматический обзвон кандидатов с помощью роботов. Таким образом можно донести до кандидата дату собеседования с работодателем или подтвердить его визит на интервью. Учитывая, что приходится обзванивать тысячи людей, данный вид автоматизации позволяет нам экономить каждому клиенту как минимум сто тысяч рублей ежемесячно. Такой обзвон может сочетаться с рассылкой, например, по электронной почте.
Все более активно применяются также мобильные приложения и мессенджеры. Использование разных, а точнее, всех возможных каналов позволяет существенно улучшить коммуникацию с соискателями и «доходимость» до интервью. Не секрет, что кто-то быстрее будет реагировать на голосовые звонки, кто-то — на сообщения электронной почты, а кто-то — на сообщения в мессенджер. Затем приоритет отдается тем из них, на которые данный соискатель быстрее откликается. Так строится интеллектуальная система коммуникации с кандидатами. Использование таких методов позволяет увеличивать конверсию кандидата и повышает эффективность нашей работы.
Тема анализа больших данных, во многом благодаря вашим коллегам, на слуху уже далеко не первый год. Идет самая настоящая охота за данными: какой у того или иного человека режим дня, что он покупает, какие сайты он в первую очередь открывает… Все это активно используется в различных маркетинговых программах.
И сейчас эти подходы интенсивно адаптируются к нуждам HR. Ведь очень многие менеджеры по подбору персонала мечтают переложить рутинные функции на искусственный интеллект. В Кремниевой долине HR-tech — одна из самых перспективных областей, куда вкладываются серьезные инвестиции. В 2015 году инвестиции в HR-tech выросли в восемь раз по сравнению с 2011-м и достигли 2,5 млрд. долл. Все это серьезно меняет нашу сферу, где очень долгое время ничего не происходило.
Как внедрение данных инструментов было принято персоналом? Имело ли место сопротивление?
Пока, скорее, все наоборот. Использование продуктов North.ai было принято клиентами с интересом и энтузиазмом. В нашей сфере слишком долго ничего не менялось, а тут появляется свежая струя. В этом заинтересованы и наши бизнес-заказчики. Ведь HR наряду с бухгалтерией и маркетингом являются теми подразделениями, которые не просто не приносят доход, но являются одними из основных источников прямых затрат. Но теперь, не без нашей помощи, это направление начинает экономить средства, причем немалые, а где-то даже и зарабатывать. Мы приходим к клиенту с четким расчетом экономии бюджетов благодаря внедрению North.ai, и это очень понятно в цифрах: снижение затрат, например, на 60% в первый год на фоне многомиллионых бюджетов на наём и обучение линейного персонала — это разумно.
Мы понимаем, что специалисты в области анализа данных относятся к наиболее дефицитным на рынке. Поэтому мы пошли на партнерство с компанией «Экспасофт», разработчиком алгоритмов для сервиса North.ai. Мы лучше знаем свою сферу, а они свою. Это партнерство является стратегическим и эксклюзивным, и проект North.ai будет во всем мире представлять HR-сервисы, построенные на базе алгоритмов, построенных компанией «Экспасофт».
Вашим первым опытом в области обкатки автоматизированного подбора персонала стал «Ростелеком», или были и другие проекты? Возникали ли при этом сложности и как они разрешались?
Мы начали проект для «Ростелекома» раньше остальных, в декабре прошлого года. Сейчас он находится на очень ранней стадии своего развития, и о каких-то результатах говорить пока еще рано. Первые итоги можно будет подвести только нынешним летом, когда рекомендованные сервисом North.ai кандидаты пройдут испытательный срок, — именно так выглядит критерий успешности для нас в рамках «пилота». Но параллельно пилотному проекту с «Ростелекомом» стартовали и другие. Сейчас идет работа над аналогичными еще для целого ряда компаний из телекоммуникационной и банковской отраслей.
Основная сложность в ходе таких проектов — работа с данными. В России, да и в мире до сих пор, по большому счету нет людей, которых этому учили. Не сложилась культура хранения и передачи данных. В итоге приходится тратить много сил и времени на их нормализацию, помогать правильно организовывать процессы, связанные с передачей и хранением. Сейчас много говорят о регулировании оборота такой информации, но тут пока вопросов больше, чем ответов, так что, как мне кажется, это дело будущего, причем вряд ли ближайшего.
Сейчас в связи с внедрением систем автоматизации высвобождаются большие массы персонала. Помогут ли сервисы, аналогичные вашему, быстро найти применение этим людям?
Боюсь, все будет точно наоборот… Сервисы, аналогичные нашему, высвободят довольно значительное количество людей. С другой стороны, когда появились первые конвейеры, высказывались такие же опасения. Однако возникали новые отрасли, то же автомобилестроение, так что на безработицу внедрение новых технологий никак не повлияло, поскольку открывались новые предприятия, где был нужен персонал. Тем более, что у нас все плохое, связанное с издержками деиндустриализации 90-х, уже прошло.
Не стоит забывать, что людей можно заменить далеко не везде. Звонок на тему «а хотите ли вы заказать пиццу?» вполне может сделать и робот. Но если поведение того, кому звонят, выходит за рамки определенного паттерна, тут без вмешательства человека не обойтись. Причем не абы какого, ведь поведение иных потенциальных клиентов нередко ставит в тупик и людей, особенно малоопытных или не имеющих определенных навыков. В итоге сейчас выгодно быть профессионалом. Хотя бы потому, что вас в этом случае не заменят.
С другой стороны, в России в целом нет проблемы с тем, чтобы найти работу. Даже если речь идет о работниках низкой квалификации. Это произошло в силу демографического кризиса и связанного с ним дефицита рабочей силы. И они этим пользуются, в массовом порядке переходя туда, где выше заработки или лучше условия. Возникают и побочные проблемы, связанные с трудовой дисциплиной. Труд тех же мигрантов востребован в том числе и потому, что они не пропадают на несколько дней после празднования первой зарплаты. В итоге проблемы безработицы для рабочих специальностей или линейного персонала в банках, телекоммуникационных компаниях у нас не будет еще очень долго.
Хотя есть проблема с жителями моногородов, где любые сложности на градообразующем предприятии сразу же сказываются на состоянии рынка труда. Но тут — в большей степени вопрос политики, связанной с преодолением экономических диспропорций. В довольно тяжелом положении находятся разнообразные менеджеры и офисные сотрудники. Именно по ним кризис ударил больнее всего.
Хотя при этом автоматизация позволит снять проблему нехватки линейного персонала. Или по крайней мере сгладить ее.
А в чем проявляется специфика «первого цифрового поколения», которое сейчас выходит на рынок труда? К чему нам надо быть готовыми?
Те, кто родился на рубеже веков, так называемые «миллениалы», не склонны долго задерживаться на одном месте. Причём заработная плата для них далеко не главное. Наверное, потому, что новое поколение не стремится обзавестись дорогостоящим имуществом вроде автомобиля или недвижимости. Жилье они снимают, а если нужен транспорт, то прибегают к услугам каршеринга. Современная молодежь не привязана к одному месту. Сегодня они в Москве, завтра в Рио на олимпиаде, а послезавтра спасают китов где-то на побережье Индийского океана.
У представителей «поколения игреков» так называемое клиповое мышление, и им сложно усваивать большие объемы информации. В итоге приходится переделывать обучающие программы и методическую документацию, чтобы миллениалы могли ее воспринять. И мы также в этом участвуем. Например, для одного клиента мы адаптировали инструкции по проведению интервью с соискателями. Традиционную инструкцию пришлось делить на мелкие блоки, которые разбавлялись графикой. Со временем будут активно применяться и технологии виртуальной реальности. И тут даже становится страшновато, поскольку их будут применять в том числе для подготовки, например, хирургов или пилотов.
Но нам с этим придется жить. И более старшим поколениям, особенно довольно нелюдимым «иксам», которые родились на рубеже 1970–1980-х годов, надо будет очень серьезно менять приемы своей работы. В некоторых компаниях менеджеров уже учат тому, как работать с миллениалами, привлекая для этого профессиональных психологов.
Возрастет и роль представителей предшествующих поколений, тех же «иксов», которым можно будет доверить управление коллективами ветреных «игреков» и «зетов», — естественно, при условии, что они получат соответствующие навыки. Благо уже нынешние медицинские технологии позволяют им сохранить возможность работать еще лет тридцать как минимум. Ну и как следствие — возрастет фактический пенсионный возраст в ближайшие пару десятилетий.
С Евгенией Дворской беседовал научный редактор IE Яков Шпунт
