Чтобы устроиться на работу на Wall Street, в скором времени нужно будет уметь не только професионально проходить собеседование с нанимающим менеджером, но и уметь общаться с HR роботом!
Goldman Sachs Group Inc, Morgan Stanley, Citigroup Inc и UBS Group AG изучают возможность использования программного обеспечения основанного на AI (artificial intelligence), чтобы оценивать личные качества кандидатов — такие, как работа в команде, любопытство и целеустремлённость, которые имеют большое значение на рабочем месте, но не всегда очевидны при просмотре резюме или во время личного собеседования.
Несколько банков находятся на ранних стадиях добавления AI-based программного обеспечения к процессу поиска и отбора кандидатов, наравне с личными собеседованиями, видео интервью и другими традиционными инструментами отбора. Банки надеются, что эта технология поможет предсказать, какие сотрудники смогут преуспеть в работе, сравнивая профили кандидатов с имеющимеся данными тестирования работников компании.
Компания KORU CAREER Inc, из Сиетла, США, работает над созданием и совершенствованием одной из таких технологий, которую использует Citi и другие банки в пилотных программах отбора кандидатов. Другие банки экспериментируют с программным обеспечением, созданным собственными силами.
KORU начинает с тестирования сотрудников клиента, чтобы определить черты, которые отмечают высокую производительность, известные как корпоративный «отпечаток пальца». Кандидаты проходят похожую оценку, и программное обеспечение определяет, какие кандидаты лучше всего подходят для этой компании. Тесты могут быть пройдены в Интернете, на планшете или с помощью мобильного телефона.
«Может быть то, что необходимо, чтобы преуспеть в Morgan Stanley отличается от того, необходимо, чтобы преуспеть в Goldman Sachs,» — говорит главный исполнительный директор KORU Кристен Гамильтон.
Заявители также могут записать короткое видео, в котором они рассказывают о своих полезных личных качествах и карьерных устремлениях. Кору оценивет видео для клиентов, обращая внимание не только на то, что говорят кандидаты, но и их манеру поведения, жестикуляцию и темп речи.
Хотя Уолл-стрит далеко не первое место, где технология была опробована, она еще не широко распространена.
Банки надеются, что применение AI поможет им конкурировать за недавних выпускников вузов, которые заинтересованы в первую очередь в трудоустройстве в компаниях Силиконовой Долины и хедж-фондах.
Они также надеются, что это поможет им избежать дорогостоящих наймов «не тех людей» и связанных с неправильными наймами упущенных возможностей для бизнеса, отмечают кадровые консультанты. По оценкам Capital One Financial Corp стоимость «плохого найма» может в три раза превышать зарплату сотрудника.
Цель применения программного обеспечения — избежать человеческих ошибок, например с отсевом потенциально сильных кандидатов, которые, возможно, не представляется желательным, на первый взгляд, сказал Мэтт Дусетт, директор глобального привлечения талантов в Monster Worldwide Inc.
«Лучший продавец не всегда на виду. Это может быть робкий человек в углу, который при этом очень умён, внимателен [к потребностям клиентов] и задаёт правильные вопросы,» сказал Дусетт. «Но если этот человек через шаблонный процесс отбора и собеседования опрошены по номиналу, они никогда бы не будет принят на работу.»
KORU заявляет, что его программное обеспечение уменьшает количество плохих наймов на целых 60 процентов.
Другие эксперты в области HR говорят, что алгоритмы и AI не всегда применимы для найма лучших людей для определённой работы, и в действительности могут усиливать и укоренять существующие неверные стереотипы.
Например, если компания нанимала в основном белых мужчин, которые были старшими детьми в семье и левшами, алгоритм вероятно предскажет, что именно такие сотрудники являются самыми успешными, сказал Брайан Соммер, HR аналитик.
«Могут существовать огромные «карманы» людей, которые могли бы быть более успешны на данной работе, но которые в конечном итоге исключены из рассмотрения, поскольку не являются частью большего охвата данных,»
Citigroup тестирует программное обеспечение KORU на небольших группах сотрудников в корпоративном и инвестиционном секьоре, сказал пресс-секретарь.
UBS разрабатывает алгоритм сравнения цифровых резюме для выявления кандидатов с предпочтительными признаками дающими приоритет для интервью, сказал человек, знакомый с процессом приема на работу банка. Технология помогает нанимающим менеджерам не упускать из внимания сильных претендентов.
Goldman также изучает возможность применения личностных тестов, чтобы лучше понять, какие черты определяют наиболее успешных банкиров и трейдеров. Кандидаты проходят 20-минутный тест, чтобы выявить их стиль мышления, личные ассоциации и эмоциональный интеллект. Их ответы оцениваются по отношению к более широкой базе сотрудников Goldman. Компания по-прежнему рассматривает вопрос, будет ли она использовать эти данные, как часть более широкого процесса приема на работу, сообщили источники.
Энтони ОНЕСТО — вице-президент по человеческим ресурсам компании Razorfish, которая работает над созданием робота, помогяющего ответить HR-вопросы компании — сказал, что еще рано говорить о полной замене человека программой.
«Мы все еще находимся на начальном этапе создания роботизироанных систем отбора, и в конечном счете это всегда компьютеры, технологии и люди, работающие вместе,»
Обсуждение закрыто.