Привет! Меня зовут Татьяна Мазаева, я  главный эксперт по подбору персонала в 1С-Битрикс и по совместительству евангелист ИИ в своем отделе. Я отвечаю за подбор IT и не IT-вакансий в компании и использую искусственный интеллект для автоматизации своей работы.  

В этой статье расскажу о том, какие задачи я доверяю AI-ассистенту и поделюсь реальными кейсами.

Задача 1. Дать подробную обратную связь

Сейчас кандидаты ждут от работодателя подробного, структурированного фидбека после собеседований. К нам часто приходят люди из крупных компаний, где это практикуется, и они ждут того же от собеседований с нами.  Поэтому мне очень важно дать обратную связь каждому соискателю, подсветить зоны роста и показать другие возможности. Это позволяет сохранить престиж компании, мы знаем, что люди возвращаются к нам в том числе благодаря обратной связи. 

Стандартные ответы в этом случае не подходят — мы стараемся направить человека, показать его плюсы и минусы, дать рекомендации по развитию.  Но при этом нам важно оставаться в правовом поле, потому что отказать соискателю допустимо только по деловым качествам. 

Для того чтобы составить аргументированный ответ, нужно проанализировать всю информацию, которая есть у меня и у нанимающего менеджера, который общался с кандидатом — резюме, записи встреч, собственные впечатления. Часто я использую для этого чат с AI-ассистентом, который встроен в Битрикс24. В промпте я указываю имеющиеся данные и подчеркиваю, что сгенерированный ответ — это часть имиджа компании. 

Я общаюсь со многими кандидатами, и если раньше у меня уходило более 20 минут на то, чтобы придумать вежливый развернутый ответ, то сейчас эта задача решается за пару минут — мне остается только проконтролировать результат и внести небольшие правки.

Задача 2. Найти аргументы для коллег

Однажды мне нужно было отговорить коллег давать кандидатам тестовое задание по одной из вакансий — я понимала, что результат этого задания не поможет нам разобраться в компетенциях соискателя. Именно для этой позиции важно было понимать, как человек мыслит и рассуждает, потому что решить тестовое он мог бы и с помощью нейросети. Мне нужны были убедительные аргументы и я обратилась за ними к AI-ассистенту. В результате тестовое задание отменили, решили проводить обычное собеседование и вакансию закрыли очень быстро и успешно. 

Правильная аргументация — это очень специфическая задача, она не нужна там, где есть массовый подбор и автоматизация найма. А вот в нашем случае, когда мы нанимаем высококвалифицированных IT-специалистов — разработчиков, продакт-менеджеров, специалисты в области информационной безопасности — без индивидуального подхода и правильных аргументов не обойтись. Важно доносить до заказчиков, что рынок соискателей меняется, как и подходы к подбору, так у заказчиков не всегда есть возможность за этими изменениями следить. 

Задача 3. Подобрать кандидатов без четкого ТЗ на вакансию

Часто бывает, что заказчик сам не понимает, кто ему нужен — кажется, что не существует специалиста с таким перечнем навыков и опыта. У нас был кейс, когда нужен был человек, которого вообще не было в рынке — нет такого набора умений, который был нам нужен, с конкретным названием специальности. Это IT-позиция, связанная с развитием продукта на определенном уровне. Казалось, что мы будем искать такого сотрудника годами, просто потому что на рынке его нет. 

С помощью AI мы собрали от заказчика все требования к такому человеку — чем он должен заниматься, какие задачи решать и какими навыками обладать. Посмотрели на относительно похожие вакансии и все это загрузили в наш Copilot в Битрикс24. Нейросеть выдала нам четкое название и описание вакансии и мы закрыли ее очень быстро. Теперь у нас работает сотрудник ровной в той должности, которую нам обозначил CoPilot. 

Задача 4. Продвигать кандидатов с неполным резюме

Искусственный интеллект сейчас настолько развился, что умеет подсвечивать сильные, слабые стороны, если задать ему правильный промпт. AI-ассистент, который анализирует видеовстречу с кандидатом, может заметить детали, которые упустил нанимающий менеджер или рекрутер, например, тон голоса, отдельные фразы, которые могут сигнализировать, например, о неуверенности кандидата. И этот же ассистент по окончании встречи выдает полный отчет по кандидату, указывая на сильные и слабые стороны, зоны роста. 

Недавно у нас была ситуация, когда потенциальный кандидат не указал в резюме все требуемые навыки. Обычно таких соискателей отсеивают еще на самом первом этапе, они не доходят до собеседования.  Нанимающий менеджер, оценивая это резюме, отказался рассматривать кандидатуру. Но я пообщалась с кандидатом и выяснилось, что нужные нам навыки у него все же есть. При этом ИИ проанализировал нашу видеовстречу, буквально через минуту после созвона сгенерировал саммари, в котором было намного больше нужной информации. Так рекомендации ИИ с подсвеченными сильными сторонами убедили моих коллег нанять именно этого сотрудника, несмотря на то, что у него было очень неинформативное резюме.

Задача 5. Автоматизировать рутину рекрутера

Это, наверное, самые типовые задачи, в которых ИИ применяют не только рекрутеры. Я в своей работе часто пользуюсь AI-ассистентом, чтобы готовить тексты вакансий в разных форматах — для HH.ru, Хабра, ТГ-каналов. Рерайт с помощью нейросети делается в течение нескольких минут. 

У меня есть несколько собственных промптов и ролей для CoPilot Битрикс24, которые помогают мне автоматизировать работу. 

Промпт «аргументы для нанимающего менеджера»:

Ты рекрутер и тебе нужно "продать" нанимающему менеджеру идею о том, что нужно отказаться от тестовых заданий в пользу технических интервью. Причины: 1. Тестовые задания занимают много времени, и не всегда мы видим то, что мы хотим видеть, так как кандидаты не готовы на этапе собеседования делать глубокую проработку запроса. 2. Тестовые задания становятся красным флагом для синьоров, которые выбирают между другими компаниями и несколькими офферами. Сейчас тестовые задания все больше актуальны для джуниор-специалистов. Взамен ты предлагаешь провести техническое собеседование, где можно выяснить все интересующие вопросы. Кандидат может подготовиться, посмотреть наши материалы, и уже устно на более глубинном техническом интервью поделиться своими мыслями. Ты не споришь с нанимающим менеджером, а просто предлагаешь идею. Напиши это сообщение в формате текста без пунктов плана и выводов. 

Промпт «отказ после собеседования и пример письма»:

Ты рекрутер в IT компании с 10-летним стажем. Напиши  вежливый отказ кандидату после собеседования. Письмо должно быть вежливым, тактичным и информативным, чтобы оставить положительное впечатление о компании.

В ответ ИИ выдает, например, такой шаблон письма: 

Тема: Обратная связь по результатам интервью

Уважаемый(ая) [Имя кандидата],

Благодарим вас за время, которое вы уделили нам в процессе отбора на позицию [название должности]. Мы высоко ценим ваш интерес к нашей компании и возможность познакомиться с вашим профессиональным опытом.

После тщательного рассмотрения всех кандидатур мы приняли решение двигаться дальше с другими специалистами, чей опыт и навыки в большей степени соответствуют текущим требованиям этой роли. Это было непростое решение, ведь ваши [конкретные сильные стороны, например: "экспертиза в области…", "мотивированность и вовлеченность"] произвели на нас положительное впечатление.

Мы искренне благодарны за ваш интерес к [Название компании] и желаем вам успехов в поиске подходящей возможности. Надеемся, что наши пути еще пересекутся в будущем!

Если у вас есть вопросы или вы хотели бы получить дополнительную обратную связь, будем рады помочь.

С наилучшими пожеланиями,

[Ваше имя]

[Должность]

[Название компании]

А также мы с коллегами сейчас работаем над тем, чтобы с помощью ИИ автоматизировать такие задачи, как ответы кандидатам, приглашения на интервью, перенос времени встречи и т.д.

Как остаться незаменимым рекрутером в эпоху автоматизации

Не раз слышала мнение, что ИИ заменит рекрутеров, как и многие другие профессии. Но также как и многие здравомыслящие специалисты скажу — никто не сможет заменить рекрутера, который умеет работать с нейросетью.

ИИ пока работает очень топорно, буквально выполняя инструкции. Он вытаскивает из резюме только требуемую информацию, не учитывая многих нюансов. Вот пример: у меня есть вакансия, где 53% кандидатов указывают не ту локацию, в которой находятся. Условно, указывают проживание в Москве, хотя сами проживают в Красноярске, Челябинске и т.д. 

Для меня это важно, потому что мы, как компания, ориентируемся  на часовой пояс Москвы или Калининграда. И если в ходе собеседования я узнаю, что кандидат находится в Благовещенске, становится понятно, что работать в команде ему будет практически невозможно. Авторазбор резюме с помощью ИИ пока не может решить такую задачи. А рекрутер опытным взглядом может выявить косвенные признаки того, что реальная локация кандидата не совпадает с указанной. Это, например, номер телефона с кодом оператора, не характерным для средней полосы России. Если кандидат находится не в России, он может указать связь по другим каналам — например, только по email. Точно также можно сопоставить место учебы и дальнейшие места работы — если все они в одном регионе, значит необходимо проверить реальное место проживания кандидата.  

Еще один важный момент: в нашей сфере за человеком по-прежнему остается невербалика. 

Для компаний, которые ищут сотрудников, важно оценить желание соискателя работать в конкретной компании. Когда люди ищут работу, они общаются с десятками работодателей. И готовность работать именно у вас — это невербальные сигналы. Это то, например, насколько воодушевленно человек рассказывает на собеседовании о своих проектах, продуктах, прошлом опыте и т.д. Это считывается человеком, но ИИ не в состоянии распознать и оценить это желание соискателя. 

У каждой компании есть собственный портрет кандидатов, состоящий из определенного набора софт-скиллов. Оценить на собеседовании софты может только рекрутер. При том что ИИ довольно неплохо умеет оценивать хард-скиллы, если задать ему соответствующие промпты. 

Пока нейросети в HR — это в большей степени инструмент для оптимизации процессов. А все, что касается выхода за рамки стандартных задач — это пока остается на стороне человека. Именно поэтому рекрутер со знанием ИИ намного более интересен рынку и в целом работодателю, чем специалисты, которые ИИ не используют.