Мозговой штурм

До 60% своих доходов компании тратят на персонал, и значительная часть этих затрат – результат кадровых управленческих решений, которые принимаются на основе интуиции и субъективных ощущений. Ошибочные HR-решения в условиях «войны за таланты» дорого обходятся – сделав ставку не на того человека, фирма может понести финансовые и репутационные издержки и, наоборот, недооценив потенциал сотрудника, не предоставив ему возможности для развития, потерять его. Искусственный интеллект (ИИ) не руководствуется эмоциями и не полагается на интуицию, при этом способен быстро собирать данные, в считаные секунды анализировать миллионы источников информации, выявлять закономерности и прогнозировать вероятности. Возможности ИИ и риски его использования в HR-сфере обсудили участники панельной дискуссии «Искать профессионала. Новые тренды в оценке и развитии персонала в эпоху корпоративных трансформаций» на форуме «Открытые инновации – 2019», который прошёл в Сколково.


Умная аналитика

В обобщённом понимании ИИ – это автоматизация и роботизация рутинных бизнес-процессов, которыми сегодня уже мало кого удивишь. В HR-сфере давно автоматизированы кадровый учёт и администрирование персонала, всё больше обрастает инновациями рынок рекрутмента – просмотр резюме и обзвон кандидатов автоматизирован с помощью чат-ботов, в подборе персонала помогают различные версии ATS (Applicant Tracking System – система управления кандидатами), которые среди прочего умеют находить нужных людей в соцсетях, анализировать их аккаунты и составлять портрет соискателя.

Сервисы и приложения экономят время и деньги при найме сотрудников, снижают субъективность оценки кандидатов. Так, американская компания Hire Vue предлагает технологию для проведения видеособеседований: искусственный интеллект по имени Vira анализирует множество критериев, в том числе речь, жесты и микромимику кандидатов, преобразуя их в данные об эмоциях и личных качествах человека, сопоставляет полученную информацию с требованиями по вакансии и представляет заказчику шорт-лист с кандидатами, которые отвечают его запросам.
«Большинство технологических решений для HR, которые предлагаются сегодня на рынке, сводятся к некоему Cost Saving (мероприятия по снижению затрат на производство через оптимизацию продукта, процессов и ресурсов. – Ред.), – говорит директор по стратегии компании – разработчика программных продуктов Napoleon IT Руслан Ахтямов. – Таким образом работодатели стремятся сэкономить на массовом подборе линейного персонала, упростить процесс поиска и т.п. Но неизбежно всё больше компаний будут отдавать исскуственному интеллекту аналитику внутренних HR-процессов, встраивая туда механизмы прогнозирования. Думаю, что в ближайшем будущем наиболее актуальными станут разработки, помогающие удержать и продлить жизненный цикл сотрудника в компании».

В качестве примера эксперт упомянул новый проект Yva основателя и совладельца IT-компании ABBYY Давида Яна. Yva представляет собой систему повышения вовлечённости сотрудников, основанную на ИИ. Она подключается к корпоративной почте и мессенджерам, проводит опросы и анализирует эти данные, выдавая рекомендации, как можно предупредить «выгорание» работников, конфликты в коллективе, увольнения ценных сотрудников.

Из Ростелекома по собственному желанию ежегодно уходят порядка 10–12 тыс. человек. Клиентская компания дорого платит за вынужденные простои, подбор и адаптацию вновь нанимаемых работников. «Если человек, на котором завязаны ключевые процессы и контракты, подумывает о том, чтобы покинуть компанию, в наших интересах узнать об этом заранее, – говорит директор Департамента HRM-технологий и аналитики Ростелекома Никита Черкасенко. – Поэтому уже год наши HR-менеджеры используют дашборд, где напротив ФИО работника указывается процент вероятности того, что он уволится в течение квартала, и выдаётся подсказка, на основании чего модель сделала такое предсказание. С технологической точки зрения это не очень сложный алгоритм, основанный на информации из штатной книги, данных Росстата и трёх параметрах корпоративной почты. Мы не используем никаких конфиденциальных или суперсекретных данных, не лезем в личную жизнь, не смотрим профили в соцсетях и при этом получаем повод для размышления, почему человек собрался уйти от нас и что можно предпринять, чтобы его удержать».

По словам руководителя направления «Оценка для развития» Московской школы управления «Сколково» Ярослава Слободского-Плюснина, ИИ-технологии в эйчаре развиваются сегодня в направлении получения более точной интерпретации поведения работника для построения достоверных прогнозов в отношении его продуктивности. Это особенно актуально для управления талантами (Talent Management – раздел HR-менеджмента по привлечению, удержанию и развитию высокоэффективных сотрудников).
«Любая компания заинтересована в том, чтобы как можно точнее предсказать эффективность сотрудников, – говорит Ярослав Слободской-Плюснин. – Это касается как новых работников, так и кандидатов на повышение. При переводе на более высокую должность управленцы, как правило, проходят тесты на оценку их потенциала. Однако не факт, что работник, который показал высокий потенциал, будет успешен на новой должности. Дело в том, что тесты не позволяют в полной мере смоделировать ситуацию, где сотрудникам придётся столкнуться с гораздо более сложными и непредсказуемыми задачами. Лучшую картину, как человек будет реагировать на вызовы, о которых мы пока ничего не знаем, даёт не решение им конкретной задачи, а то, как в процессе решения работал его мозг. И здесь поможет нейроассесмент».

Нейроассесмент – методика, позволяющая оценить индивидуальный когнитивный стиль с помощью исследования мозга. При нейроассесменте используется несколько параметров, основной из них – нейронная эффективность. Клетки мозга стремятся снизить затраты энергии на ту или иную деятельность. Когда нужно решить какую-либо задачу, они напрягаются ровно на столько, на сколько нужно для формирования решения. Два человека могут справиться с задачей одинаково успешно, но один затратит при этом небольшое количество нейронных ресурсов, а другой – намного больше. Это и позволяет точнее спрогнозировать успешность кандидатов. Тот, кто решает задачу с минимальными затратами, скорее всего, справится и с более сложными задачами. Нейроассесмент позволяет замерить и другие характеристики, представляющие ценность с точки зрения потенциала работника: уровень когнитивной выносливости и скорость деградации внимания (указывают на то, как быстро мозг человека доходит до предела своих возможностей), скорость адаптации к новым условиям и способность к обучаемости. Можно анализировать и личностные особенности, например, склонность к риску.

Для сбора данных используются специальные нейроинтерфейсы (система для обмена информации между мозгом человека и электронным устройством), эта технология позволяет человеку взаимодействовать с внешним миром на основе регистрации электрической активности мозга – электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Специальные датчики считывают электрическую активность клеток мозга во время выполнения задачи. Затем эта активность обрабатывается и анализируется ИИ. «Не бывает «плохих» и «хороших» особенностей личности и стилей работы, – подчеркнул Ярослав Слободской-Плюснин. – Один человек действует быстро, но часто ошибается, другой медленно, но способен улавливать детали, которые представляют высокую ценность в реализации комплексных проектов, третий эффективно трудится в одиночку, четвёртый хорош в командной работе. Благодаря нейроассесменту мы можем лучше понимать эти когнитивные особенности и принимать их во внимание для построения более точных прогнозов в отношении потенциала сотрудников и их индивидуальных треков развития».


Сложности интерпретации

Преимущество нейроассесмента – объективность данных. Он оставляет далеко позади такие традиционные методы оценки, как тесты и опросники. «Здесь не учитываются мнения людей, отсутствует риск предвзятости и искажения информации. Мы смотрим исключительно на то, как работает мозг. Поэтому, несмотря на технологическую сложность и дороговизну этого инструмента оценки, я уверен в его пользе и перспективности», – замечает Ярослав Слободской-Плюснин.

Потенциал, а не hard- и soft-навыки, уже в обозримом будущем станут определять успешность человека, уверен публицист и учёный, заведующий кафедрой психологии личности МГУ им. М.В. Ломоносова, директор Школы антропологии будущего РАНХиГС Александр Асмолов. «Другой эпохи, кроме эпохи перемен, уже не будет. Выигрывает тот, кто выбирает стратегию преадаптации – готовности к изменениям, – говорит он. – Описаниям вакансий уготована судьба динозавров. Всё больше профессий будут становиться гибридными, карьеры – горизонтальными. Поэтому новые инструменты оценки должны быть ориентированы именно на выявление потенциала работника».

Но о нём, по мнению Александра Асмолова, нельзя судить исключительно по реакции мозга: «Мозг – один уровень сложности, разум – другой, сознание – третий, и, наконец, есть личность – это то, что совершенно непредсказуемо. И если рассуждать в этой логике, то человек становится для компьютерной системы сплошной тайной – она субъективна и искажает информацию».

Возникает и этический вопрос: можно ли проводить такие исследования, чтобы узнать, будет ли человек полезен работодателю? По мнению управляющего директора по работе с персоналом и административной деятельности «Роснано» Александра Забузова, учитывая предиктивность аналитики ИИ и вероятностный характер выводов, вряд ли нужно руководствоваться ими при принятии конкретных решений, но можно использовать как инструмент развития сотрудника, и только с его искреннего согласия. «Думаю, это могло бы стать отличным инструментом, например, для профориентации школьников. И корпорации должны практиковать именно этот подход – дать человеку возможность узнать (опять же, если он этого хочет), где у него больше шансов, в каком деле, нужно ли ему развиваться как эксперту или строить карьеру руководителя. Но при этом не надо забывать, что это всего лишь вероятности», – говорит Александр Забузов.

Слабая сторона нейроассесмента – недостаток данных. Речь не о нейрофизиологических показателях, которые были выведены многолетними трудами учёных-психологов. ИИ не хватает «тренировочных» данных, чтобы научиться делать точные выводы и прогнозы. Нужны более специфичные выборки – чтобы можно было сопоставить конкретного участника оценки с другими людьми не только по полу, возрасту и уровню образования, но и по специфике профессиональной деятельности, опыту, управленческому уровню. Пока нет объёмных репрезентативных выборок, экспертам сложно говорить о том, какая реакция в той или иной группе работников предпочтительна. Например, для инженеров, работающих с комплексными многофакторными задачами, высокая когнитивная выносливость и концентрация внимания может быть плюсом, тогда как для маркетологов преимуществом являются скорость адаптации и обучаемость. «Та же склонность к риску в одних профессиях может быть преимуществом, в других – ограничением. Результаты нейроассесмента нужно научиться правильно интерпретировать применительно к конкретным бизнес-задачам», – поясняет Ярослав Слободской-Плюснин.

В процессе проведения нейроассесмента можно производить недостающие данные во всё возрастающем количестве и выводить бенчмарки, соотнося показатели нейронной активности сотрудников с результатами их деятельности, но этому мешает закрытость компаний в отношении любой информации, связанной с работниками. По мнению адептов высоких технологий, подобное отношение к вопросу обмена данными в целом тормозит цифровую трансформацию российского бизнеса, нужны фундаментальные регуляторные решения на уровне государства, чтобы работодатели перестали идти на поводу у алармистов, переживающих, что эти данные окажутся не там, где нужно.

Представители компаний пока считают, что ошибка на этом поле может стоить им много дороже, чем самая передовая технология.

Ольга Лариохина