Поиск работы: алгоритм может решить вашу судьбу

Мечтаете о работе в успешной международной компании? Будьте готовы к гигантской конкуренции. Пару лет назад знаменитый Goldman Sachs получил около 250 000 заявлений соискателей только от студентов и выпускников вузов. Это не только сложности для кандидатов на вакансии, а настоящая проблема для компаний. Если бы команда из 5 кадровиков Goldman Sachs, работая 12 часов в день, включая выходные, потратила только 5 минут на каждую анкету, просмотр всех заявлений занял бы почти целый год. 

Неудивительно, что большинство крупных фирм используют компьютерные программы, или алгоритмы, для первоначального отсева потенциальных кандидатов на работу. А это означает, что соискателям было бы полезно знать, как же работает этот алгоритм.  

Виктория МакЛин (Victoria McLean) – бывший банковский рекрутер, основавшая свою компанию City CV, которая помогает ищущим работу с оформлением анкет и заявлений. Она говорит, что компьютерная система трекинга (ATS) отсеивает до 75% всех резюме до того, как их увидит человек-рекрутер. Такие системы заточены на определённые ключевые слова, подобранные работодателем и удовлетворяющие его критерии. Простой совет – хорошо изучить для начала язык, использованный в описании вакансии: например, если сокращение МП означает «менеджмент проектов», то надо, чтобы эта аббревиатура была и в резюме.  

Это означает, что обычное резюме может «споткнуться» на первом же препятствии. Что же делать? Эксперты советуют, что лучшей стратегией была бы подготовка трёх различных резюме с различными группами ключевых слов. Не стоит забывать и о синхронизации профиля в LinkedIn, так как он взаимно усиливает основное резюме. Кроме того, большинство рекрутеров сейчас часто проверяют на этом сайте квалификацию кандидатов.  

Прохождение отсева системы ATS может оказаться не единственным технологическим барьером на пути устройства на работу. Многие компании, например, Vodafone и Intel, используют такой видеоинтервью-сервис, как HireVue. Кандидаты проходят собеседование, в то время как программа искусственного интеллекта (ИИ) анализирует выражение их лица (в данном случае советуют поддерживать зрительный контакт с камерой) и характеристики голоса (говорите уверенно, советуют эксперты). Те, кто излишне жестикулирует или горбится, сидя в кресле, скорее всего не пройдут эту стадию отбора. Только после прохождения данного этапа кандидат встречается с живым рекрутером. 

Можно предположить, что программы ИИ смогут избежать предвзятости обычных методов рекрутинга – особенно тенденцию предпочтения кандидата, похожего по уровню или психологически близкого интервьюеру. Вместе с тем дискриминация может проявиться неожиданным образом: две женщины-экономисты разместили объявления о вакансиях в сфере науки, технологии и математики в Фейсбуке. Обнаружилось, что реклама больше показывалась мужчинам, чем женщинам.  

Это произошло не из-за сознательной предвзятости алгоритма этой социальной сети. Скорее всего, молодые женщины – более уязвимая демографическая группа в Фейсбуке (так как они контролируют большую долю домашних расходов), и их целевая реклама более дорогая. Алгоритм естественно направляет рекламу на более рентабельные страницы – мужчин, а не женщин.  

Специалисты считают, что компании не могут игнорировать эти результаты как нежелательные побочные эффекты непредсказуемого характера алгоритмов. Если результат работы алгоритма системы ИИ носит дискриминационный характер, то необходимо изучить причины и отрегулировать алгоритм соответственно. 

Опасения о потенциальной предвзятости систем ИИ появились в различных сферах: от юриспруденции до страхования. В рекруитинге компании также подвергаются юридическим и репутационным рискам в случае, если их методы отбора и найма кадров окажутся несправедливыми. Но им также необходимо принять во внимание, упрощают ли эти программы процесс найма, и будет ли у успешных кандидатов долгая и продуктивная карьера. Ведь текучесть кадров всегда дорого обходится компаниям.  

В такой ситуации также может возрасти конкуренция, так как кандидаты учатся подстраивать свои резюме для прохождения первичного этапа отбора системой ИИ, и алгоритмы адаптируются для большего отсева соискателей. Это может привести к тому, что кандидаты из определённых социальных групп смогут быстрее адаптироваться к изменениям алгоритмов. В свою очередь, это может потребовать от компаний снова перенастраивать свои алгоритмы, чтобы избежать дискриминации. 

Такова цена использования искусственного интеллекта.