WTF_HR

Доброе понедельничное утро!

Начинаем подводить #итогигода2019 . Сегодня первая глава: технология года в HR. Технологией года с полным правом можно назвать машинное обучение (ML, machine learning), которое широкие эйчарское массы в силу плохого знания матчасти называют не иначе как великий и ужасный Искусственный Интеллект. С его помощью в этом году компании пытались автоматизировать работу рекрутеров, предсказывать вероятность ухода и даже понять, кто из сотрудников с какой вероятностью будет повышен в должности.

Результаты были разные - от моделей автоматизации рекрутмента с интеллектом младших рекрутеров, которые их обучали, до инструментов предсказания увольнений, которые не могли предсказать увольнение своих создателей.

Были и сравнительно успешные кейсы - например, широко известный после UNLEASH кейс Ростелекома, эксперимент PwC с прогнозом увольнения консультантов или появившийся на российском рынке относительно недавно, но уже наделавший шуму новый проект Давида Яна под названием Yva, который, используя лингвистический движок и инструменты опросов, предлагает преднастроенную модель предсказания увольнений и анализа поведения наиболее успешных продавцов.

Что ценного для сообщества произошло с этой технологией за год? Внимательным и не пытающимся врать себе коллегам стали понятны не только возможности, но и ограничения ML, прежде всего, необходимость большого количества качественных данных для обучения модели.

Попытки преодолеть это ограничение путем использования человеческой экспертизы на этапе обучения модели могут снять рутинную работу с части сотрудников, но далеко не обязательно повысят цен качество принятия решений.

Крупных компаний, собирающих в структурированном виде не только кадровые данные и зарплаты, но и данные об оценке, карьере и обучении, среди российских организаций немного. Тем ценнее эксперименты по применению машинного обучения в управлении талантами, которык эти компании проводят.

Так что мы будем внимательно следить за Сбербанком с его проектом Smart Карьера и за другими подобными опытами.