…и начать использовать возможности нейросетей для вашей карьеры прямо сейчас




Работа мечты — это как вторая половинка: она точно где-то есть, но шансы на вашу случайную встречу в большом мире так малы, что вынуждают тех, кто не хочет сдаваться, находиться в постоянном поиске. Перестать гнаться за мечтой — значит отказаться от неё. Главных препятствий на пути встречи соискателя с работодателем своей мечты — равно как и работодателя именно с тем членом команды, о котором он всегда мечтал — два:

  1. Отсутствие единой базы вакансий и резюме. Многие современные специалисты обладают навыками, делающими их потенциально востребованными в любой точке мира — владение английским языком, программирование и т.д. И в это время где-нибудь в маленькой Эстонии начинается очередной стартап, который завтра станет новым «Скайпом», а сегодня вы бы очень подошли друг другу — но откуда вам было знать, что надо ещё и эстонские сайты по поиску работы проверять?
  2. Огромные временные затраты на обработку информации. Но даже если бы такая универсальная база и появилась — её было бы невозможно обрабатывать целиком без команды аналитиков, пашущих над этим проектом фуллтайм. Но если вы можете себе позволить команду аналитиков для поиска работы — вероятно, вам не очень-то и нужно искать работу.

Фильтры не помогут


Никакие фильтры эту проблему решить не помогут, потому что задача свести, скажем, миллион новых вакансий, хотя бы к сотне-другой, через которую по силам будет прорваться человеку, требует совпадения слишком многих условий:

  • обе стороны, работодатель и соискатель, идеально заполняют тексты вакансий и резюме;
  • обе стороны точно понимают, что им нужно и что не нужно. Это уже требования более высокого порядка: не к визави за столом переговоров, а к себе самому.

Многие «молодые и динамичные» коллективы стремятся пополнять свои ряды такими же «молодыми и динамичными», чтобы не утрачивать, очевидно, молодость и динамику. Но истории из жизни, здравый смысл и фильм «Интерн» говорят, что возраст в первую очередь признак опыта, а не отсталости. И самые разные компании могут извлечь огромную пользу из этого опыта. Но по причинам скорее психологического характера, они с соискателями проходят мимо друг друга на рынке, потому что оказались не в состоянии отделить объективно важные факторы от возрастных комплексов и стереотипов. Это лишь один пример, но любой читатель наверняка сможет в комментариях привести свои примеры несостоявшегося трудоустройства из-за причин, объективно не имевших значения, но всё равно перевесивших.

Наверное, не нужно растягивать это вступление дальше — скорее всего, вы уже увидели, что все вышеописанные проблемы звучат как работа для искусственного интеллекта. Который, правда, пока не создан (возможно, в том числе и потому, что какие-то конкретные работодатели не встретились с какими-то конкретными соискателями), но есть специализированный ИИ, проекты на котором сейчас растут как грибы-мутанты после радиоактивного дождя, смывшего последние следы проигравшего восставшим машинам человечества. Совокупно они покрывают все основные этапы поиска работы и персонала с обеих сторон процесса. Разумеется, эйчары были среди первых, кто увидел пользу, которую им несут нейросети. В 2017 году IBM опросила около 400 руководителей служб персонала по всему миру на тему применения когнитивных вычислений в работе. Половина респондентов выразила уверенность в том, что когнитивные вычисления способны изменить ключевые направления их работы. И мы начнём наш обзор с тех сервисов, услугами которых уже пользуются «кадровики» со всего мира для поиска лучших людей для их компаний.

AI, мы ищем таланты


1. Работа с вакансиями и резюме


Сервис «дополненного написания текстов» Textio помогает повышать эффективность текстов вакансий: Textio анализирует объявления и предлагает улучшения. Маркетинговая платформа VONQ с помощью машинного обучения на основе результатов предыдущих кампаний распространяет вакансию на релевантных сайтах. Программатик-платформа Wonderkind выбирает лучшее место и время для показа предложений о работе — давайте посмотрим на живом примере, как она это делает.

В Нидерландах в офисе компании KFC и 53 её ресторанах работают 2000 человек. До
лета 2016 года люди сами охотно заполняли заявки и шли работать в компанию, достаточно было объявления в ресторане. Но конкуренция выросла, а текучка кадров осталась на высоком уровне. HR-агентства не могли обеспечить KFC новыми сотрудниками и компания обратилась в Wonderkind.

За несколько недель до открытия нового ресторана нужно было найти 75 сотрудников. Технология Wonderkind определила, что потенциальные соискатели в этой сфере будут активнее отвечать на объявления в Facebook и Instagram, что студенты не будут ездить на работу, которая находится дальше 10 км от дома, и что несмотря на пиковые часы для этих социальных сетей (с 20:00 до 23:00), оптимальным промежутком будет период с 17:00 до 18:00. Реклама, таргетированная на пользователей в радиусе 5 км от будущего ресторана, привела к 77 заполненным анкетам, из них 61 человек был нанят. Стоимость одного найма сотрудника составила €3,55 — то есть для почти целого ресторана на найм ушло менее 300 евро.

Тот же подход сработал и для генерального менеджера ресторана. Обычно KFC для поиска кандидата тратила четверть его будущего годового заработка, а с помощью правильно выбранного места и времени сэкономила 87% от зарезервированной суммы. Система показывала рекламу в Facebook и Google специалистам в радиусе 60 км от Амстердама, охват составил 77 тысяч человек, количество кликов — около тысячи, один человек получил работу мечты.


Сеть ресторанов быстрого питания KFC с помощью рекламы через Wonderkind снизила стоимость получаемых резюме на 87%

Социальные сети и профессиональные сообщества — ещё один источник для поиска кандидатов. Сервис TalentBin от компании Monster собирает данные и создаёт «пассивные резюме»: в личном кабинете HR-менеджер видит профиль со ссылками на все страницы специалиста в социальных сетях, его навыки и статусы. Если человек любит острый соус и пончики, можно в письме упомянуть об этом, чтобы с большей вероятностью «зацепить» его. Остаётся только провести собеседования и выбрать наиболее подходящих специалистов.

Трендом последних лет стали видеособеседования. Такой подход считают эффективным и недорогим, в том числе в IBM и Goldman Sachs Group. Сервис HireVue делает его ещё проще: он расшифровывает интервью в текст, анализирует результат и подбирает лучших кандидатов.

2. Собеседования


Подробнее о навыках потенциального сотрудника может узнать не только HR-менеджер по телефону, но и диалоговый ИИ. Чат-бот Mya от компании FirstJob, специализирующейся на поиске сотрудников, был запущен в 2016 году; на тот момент стартап уже работал с рядом технологических компаний, в том числе Fitbit и Evernote, а также с гигантами из Fortune 500. По подсчётам компании-разработчика чат-бота, Maya позволяет сэкономить HR-специалистам 75% времени, автоматизируя часть процессов найма. Он способен даже добавить в календарь интервью с подходящими кандидатами.

После того, как кандидат заполнил анкету на вакансию и начинает общение на сайте FirstJob, через мессенджер Facebook, по скайпу или почте, бот уточняет квалификацию и опыт соискателя, отвечает на вопросы о корпоративной культуре, политике и преимуществах будущего места работы. Если чат-бот выясняет, что кандидат не подходит, Mya в любом случае сохранит все данные, чтобы позже предложить человека на другую роль. По итогам собеседований бот составляет шорт-лист лучших кандидатов. Рекрутеры могут лучше подготовиться к живому интервью и персонализировать предложения о работе.



Некоторые сервисы на основе ИИ способны найти подходящее время для интервью: Beamery beamery.com для этого анализирует данные корпоративных календарей и почтовых аккаунтов.

3. Отбор кандидатов


Остаётся только выбрать, кто лучше подходит для вакансии. MosaicTrack www.mosaictrack.com отбирает из базы имеющихся резюме — как новых, так и старых — лучшие варианты на конкретную позицию. Сервис использует ИИ, чтобы не просто собрать подходящие анкеты по ключевым словам, но и понять, кого из соискателей с высокой реальностью «живые» HR-менеджеры компании пригласят на собеседования. Вместо того, чтобы читать сотни резюме, специалисты получают список лучших кандидатов. Среди клиентов компании — Citibank, Hewlett Packard Enterprise и IBM.

А мне пахать охота


Взглянем на процесс с другой стороны баррикад. И начнём с первого и важнейшего вопроса любого начинающего карьериста: кем мне стать?

1. Профориентация


Чат-бот Wade от стартапа Wade&Wendy в теории должен помогать специалистам понять, где они могут применить свои навыки. Соискатель общается с чат-ботом, рассказывает о себе, Wade собирает профайл и отправляет его Wendy, а та отправляет данные HR-менеджерам. Сейчас стартап Wade&Wendy привлёк $3,9 млн инвестиций. Но пообщаться beta.wade.ai с этим ИИ, к сожалению, не удалось — он на стадии бета-тестирования.

2. Ваш кадровИИк


В будущем, во время работы новых сотрудников в компании, ИИ будет помогать им «акклиматизироваться». IBM работает над системой, которая сможет отвечать на самые распространённые вопросы. ИИ натренируют на поиск имён, мест и контактов людей, которые будут помогать новичкам.

Специалисты IBM для рекламы когнитивной системы Watson также предлагают несколько вариантов её применения, полезных для сотрудников компании. Во-первых, она способна проинформировать работника о периодах, в которых ему вряд ли одобрят отпуск. Во-вторых, система может определять настроение сотрудника по голосу — и посоветовать ему взять перерыв после очередного звонка клиенту перед следующим звонком или встречей.

3. Машинное обучение на сайтах для поиска работы


Поиск вакансий на сайте работы может быть неэффективен, когда вы используете обычные фильтры. Простейший пример: ставите зарплату в 100 000 рублей — отсекаете вакансии с 99 500 рублями оклада. Всё ещё сложнее, когда почти одинаковые внешне предложения о работе на самом деле отличаются — например, вакансии с разными языками программирования. Третья проблема — ранжирование может происходить по времени публикации вакансии. Об этом в 2017 году рассказывал директор по развитию Headhunter Борис Вольфсон, когда ресурс переходил на машинное обучение.

Headhunter обучил систему сортировать вакансии в порядке убывания вероятности отклика. Для этого был нужен анализ взаимодействий. Подобный подход используют другие сайты для поиска работы — Glassdoor и LinkedIn. На начало 2018 года система принесла Headhunter 1,2 млн дополнительных откликов в месяц.

4. Под колпаком


Из-за ИИ и уволиться будет сложнее — например, платформа Recoon от компании Veriato с помощью анализа активности сотрудников в почте и серфинге сети определяет, кто из сотрудников готов покинуть компанию или украсть какую-либо информацию. Машинное обучение составляет паттерны нормального использования данных и ищет какие-либо аномалии в реальном времени.



Почему ИИ приведёт к появлению новых профессий


Хорошо, сегодня нейросети помогают людям. Но что будет завтра, когда ИИ станет достаточно мощным, чтобы не помогать людям находить работу, а заменять их на ней?

Люди давно боятся потерять работу из-за роботов с искусственным интеллектом. Но появление автомобилей не стало причиной глобального голода, ведь на место нескольких исчезнувших профессий пришли новые: миллионы людей работают в автомобилестроении и обслуживании, более миллиарда — сели за руль. Как и многие другие технологии, ИИ и приложения на его основе оставят некоторые профессии в прошлом, но одновременно приведут к созданию новых решений, компаний, рабочих мест и повышению эффективности в разных отраслях.

Почему ТОЧНО будут появляться новые профессии


По мнению специалистов консалтинговой компании Cognizant Technology Solutions, занимающейся цифровой трансформацией бизнеса, в ближайшие годы появится как минимум 21 новая профессия. Интереснее не сам список, а принципы, на которых компания построила своё исследование.

Во-первых, профессии менялись всегда. Когда-то люди-будильники стучали в окна, помогая рабочим не проспать свою смену. Потом их заменили обычные будильники, а теперь смартфоны. Вместо телеграфистов и операторов распределительной станции сегодня есть операторы связи, которые позволяют нам звонить, отправлять SMS и смотреть на котиков в интернете. После исчезновения многих профессий люди не стали безработными, потому что появились новые возможности.


Человек-будильник начала XX века

Во-вторых, многие типы работ — скучные или опасные. Монотонная работа, перекладывание документов с места на место или упаковка спичек в коробки не каждого сделают счастливым.

В-третьих, машинам нужны люди. Машины уже на многое способны, но всё ещё далеки от человека по своим возможностям. Это инструменты, а инструменты должен кто-то использовать.

В-четвёртых, нельзя недооценивать гениальность и воображение людей. Именно любопытство, на которое мы способны, позволяет расширять рамки использования изобретённых инструментов, искать им новое применение.

В-пятых, технологии улучшают все аспекты нашего общества. Медицина, банкинг, образование далеки от идеала. Технологии станут центральной частью развития многих отраслей, сделают их эффективнее и удобнее.

В-шестых — и это один из главных принципов, на который стоит ориентироваться, когда мы говорим о новых профессиях — технологии не только решают проблемы, но и создают новые. Решение одной небольшой проблемы может привести к появлению другой. Пока ты чинишь что-то одно, что-то другое ломается.


21 новая профессия в горизонте 10 лет по версии Cognizant Technology Solutions

В ближайшие пять лет появится профессия «IT-посредник», который будет развивать инновации в области «теневого IT» — это когда гаджеты и приложения используются в компании без контроля со стороны IT-отдела. Такие специалисты будут знать все последние тренды в области приложений и технологий, которые могут положительно повлиять на бизнес.

«Детективы по данным» будут искать решения для улучшения бизнеса с помощью анализа получаемой с датчиков, гаджетов, биометрических устройств и в традиционной IT-инфраструктуре информации. Им придётся обладать способностью находить «иголку в стоге сена».

Брокеры персональных данных появятся в течение десяти лет. Они будут работать с личными данными от имени клиента и искать способы выгоднее их продать.

В тот же период пожилым людям начнут помогать «персональные кураторы памяти»: они будут создавать среду, основанную на прошлом опыте. И, конечно, стоит ожидать появления профессионалов, которые займутся организацией путешествий с помощью дополненной реальности. Для каждой из этих профессий понадобятся новые инструменты на основе машинного обучения и ИИ.

100 новых профессий


Пока Cognizant Technology объясняет, почему появятся новые профессии, российское «Агентство стратегических инициатив» (АСИ) прикидывает, какими они будут в «Атласе новых профессий» — альманахе новых видов деятельности, появление которых они предсказывают в ближайшие 10–20 лет. Если скачать PDF «Атласа» и распечатать, то получится отличный подарком маленькому племяннику или племяннице, которые с его помощью смогут шокировать тех взрослых, кто продолжает спрашивать: «А кем ты станешь, когда вырастешь?».

С ИИ будут связаны такие специальности из нового списка, как IT-медик, который будет создавать базы физиологических данных и управлять ими, работать над софтом для лечебного и диагностического оборудования. Архитектор живых систем займётся планированием и созданием технологий замкнутого цикла с участием генетически модифицированных организмов. А ещё появится специалист по преодолению системных экологических катастроф, дизайнер дополненной реальности и территорий, консьерж робототехники, клинический биоинформатик, оператор медицинских роботов.

Пока эти списки являются всего лишь прогнозами, но уже сейчас ясно — люди вряд ли останутся без работы.

Комментарии (8)


  1. foxytrail
    30.05.2018 22:30

    Как освоить профессию специалиста по машинному обучению?
    Необходима ли для этого какая-либо база?
    Можно ли освоить эту специализацию в 36+


    1. worldmind
      31.05.2018 11:24

      Например так


  1. vedenin1980
    30.05.2018 23:39

    Все оно, конечно, хорошо, но сейчас и HR-люди зачастую отбирают специалистов по странным критериям, а куча книжек учит как проходить собеседования (другими словами, умению давать шаблонные ответы с шаблоными выражением лица и интонацией на шаблонные вопросы).

    А с HR-ботами… не будет такого, что
    — «наша система ИИ обнаружила, что вы любите молоко и соленный огурцы, а и ее показывают, что поэтому вы плохой специалист и мы не можем взять вас на работу»
    — или «всего за 99.99$ вы получите описание гарантированного алгоритм как обмануть HR-бота и получить работу своей мечты»?


  1. Alexey2005
    31.05.2018 00:22
    +2

    У человека есть одна важная особенность, которой нет и не может быть у машины. Только человек может стать козлом отпущения. На человека свалить вину гораздо проще и продуктивнее, чем на машину.
    Если машина с живым водителем попала в аварию — всё понятно: хватаем водителя, тащим в суд, сажаем. И плевать, что от этого вероятность подобных инцидентов в дальнейшем вряд ли снизится. Главное, виновный наказан. А с беспилотным авто как? Кого хватать и сажать?
    В случае с самолётами всё ещё хуже. Сейчас, если даже самолёт развалился в воздухе, всё одно расследование покажет, что это была «ошибка пилота». А на кого свалить вину, если самолёт полностью пилотируется автоматикой?
    Именно поэтому даже когда всю работу будут делать машины, на те же самые места будут браться живые люди. Которые даже к пульту управления подходить не будут — просто сидеть и присматривать за машиной, а реально играть роль ответственных козлов отпущения и груш для битья, если вдруг что-то пойдёт не так.


    1. anprs
      31.05.2018 08:06

      Ну не знаю, спорно.
      На машину свалить проще, она не будет спорить и отпираться. Не у всех машин и механизмов есть «чёрные ящики», т.е. не для всех можно доказать невиновность.
      Ну и в случае косяка машины вину всегда можно свалить на проектировщика/механика/конструктора/…


      1. roscomtheend
        31.05.2018 10:05

        Машина — копия, виновата одна — виноваты все (если это не поломка конкретного экземпляра, но там тоже можно найти крайнего при желании). И что с ней сделать? Выпороть? Никакого удовлетворения для общества, оно не может поставить галочку «выполнено», как в случае с водителем. Можно, конечно, свалить на проектировщика или реализатора, но они обезличены и скрыты за магическим щитом адвокатов.


        1. tretyakovmax
          31.05.2018 15:36

          Есть еще много других уровней «козлов отпущения», кроме проектировщика и присматривающего за машиной. Начиная от его начальника и заканчивая руководством предприятия/региона/страны по вкусу. Эксперты, которые допустили к использованию машину, заверив что все безопастно и т.д. Кроме того, кто будет присматривать кто-то еще должен пилить бюджет, закупать, разрешать, запрещать и т.п. Победить бюрократию будет куда сложнее чем заменить переворачивателя пингвинов дядю Васю машиной pinguinrotator-oм


    1. Celahir
      31.05.2018 15:55

      Я надеюсь, что общество продолжит развиваться вместе с технологиями. И оно будет искать не виноватых, а причины возникшей ситуации и способы их решения.
      В этом плане, гораздо проще обнаружить и устранить проблему в «бездушной машине», чем в человеческой голове. Я согласен с тем, что люди никуда не исчезнут, но необходимость их вмешательства будет падать. Глупо обвинять оператора в проблемах техники, но обвинять в бездействии, когда проявляется проблема, вполне закономерно. Автоматизация не снижает ответственности, она увеличивает удобство, производительность и безопасность.
      Материальную ответственность за критические ситуации с радостью возьмут на себя страховые компании, т.к. количество аварийных случаев будет снижаться. В то же время, компаниями будут проводиться масштабные проверки и доработки. А задача «найти крайнего» может быть выполнена абсолютно всегда, у нее просто другие цели.