Читать книгу Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации - Алексей Сергеевич Гутора - Страница 21

Отделение создания и построения компании выполняет функции найма и адаптации сотрудников. Оно анализирует организацию технологического процесса во всей компании с целью повысить эффективность каждого из отделов, комплектует подразделения сотрудниками, следя за тем, чтобы везде хватало рабочих рук. Именно отделение создания и построения компании часто отвечает за оборудование и связь между сотрудниками, а следовательно, и за формирование единой информационной системы предприятия (об этом в следующих главах).

В современных компаниях это отделение уже давно не использует бумажный документооборот, потому что найти хорошего сотрудника на сайте по поиску работы – это как найти иголку в стоге сена. Основная проблема в том, что на одного адекватного работника приходится сотня неподходящих. Точнее, статистика такова:

• 90 % кандидатов на работу вообще не отвечают на электронные письма.

• 5 % – не слышат, что им говорят на собеседовании, и не понимают, о чем их просят.

• 2 % – совсем неадекватные, агрессивные и т. п.

• 2 % – подходят на должность, компетентны, но их не устраивают условия.

• 1 % – подходят и согласны работать, отвечают требованиям, адекватны.

Из этой статистики видно, насколько несладко приходится специалистам по подбору кадров при создании и построении компании. Целых 90 % работы проделывается впустую. Поэтому в этой сфере уже давно применяются алгоритмы автоматического поиска сотрудников. Специальные программы анализируют тексты резюме кандидатов и выявляют среди них наиболее подходящие. После чего другая программа вступает в переписку с отобранными кандидатами. И если те отвечают хотя бы на несколько вопросов-предложений, то контакт передается оператору – реальному сотруднику отдела кадров.

Естественно, что для всего этого – написания и подготовки программы рассылки, получения и обработки резюме кандидатов – требуются программисты. Готовый продукт должен анализировать находящиеся в публичном доступе тексты резюме огромного количества соискателей на соответствие специальному шаблону. Конечно, точного совпадения ждать не стоит, но алгоритмы машинного обучения могут оценить, с какой вероятностью кандидат подходит на предлагаемую должность. Таким образом, на первой же стадии поиска происходит обработка больших данных.

После того как алгоритм определяет наиболее подходящих соискателей, их контакты сохраняются и им отправляется приветственное сообщение, к примеру: «Вы нам подходите… Скажите, вас это интересует?» В итоге после этапов поиска и первого вопроса будет отсеяно 90 % кандидатов. Потому что если в ответ на первый же вопрос соискатель молчит, то его можно смело удалять из контактов и продолжать поиски.

Из оставшихся кандидатов, откликнувшихся на приглашение побеседовать о возможном сотрудничестве, придется отсеять еще немалую часть претендентов. Здесь опять вступает в дело машина: существуют алгоритмы по распознаванию текста, вопросов и генерации ответов. То есть компьютер может задать соискателю несколько вопросов до того, как передать задачу – дальше вести этот диалог – оператору. Таким образом можно сократить количество оставшихся кандидатов вдвое. Программистам для разработки подобного алгоритма не надо даже создавать сложную нейронную сеть. Зачастую в первом же ответе на поставленные вопросы содержится контрольное слово или фраза, указывающие на отказ кандидата от сотрудничества: «к сожалению», «вынужден», «приношу» и т. п. Если подобные слова прозвучали, то лучше отбросить такую кандидатуру – этот человек сейчас не готов менять свое место работы.

В любом случае первичный поиск проводится автоматически со скоростью несколько тысяч резюме в день. Только представьте, сколько бы заплатила компания за эту работу, если бы для ее выполнения посадили «девочку на телефон», тратившую бы 90 % времени на «холодный обзвон» номеров, по которым не берут трубку, и на пустую переписку с соискателями, которые либо вовсе не отвечают, либо присылают отказ в первом же сообщении.

Итак, в случае с поиском новых сотрудников в роли больших данных выступает содержимое резюме кандидатов, анализируя которое машина сама определяет, насколько соискатель подходит на предлагаемую должность. Проводя первичный отсев кандидатов, мы значительно снижаем расходы фирмы на подбор персонала. А ведь найм сотрудников – это бесконечный непрерывный процесс, происходящий в каждой компании. Поэтому можно сделать однозначный вывод: цифровизация точно позволит этому отделению сэкономить значительные средства, повысить эффективность и скорость работы.