Томас Иоэле, генеральный директор TalentBridge — серия интервью

Томас Иоэле — генеральный директор TalentBridge. За его плечами более четырёх десятилетий работы в сфере подбора персонала и управления трудовыми ресурсами. В 1985 году, вскоре после окончания колледжа, он вместе с отцом основал компанию и с тех пор руководил её развитием: от кадрового агентства до более широкой компании, предлагающей решения в сфере управления талантами. Сегодня он уделяет особое внимание объединению технологий подбора персонала, доступа к специалистам по всему миру и человеческой экспертизы — в то время как ИИ меняет подход организаций к поиску, привлечению и оценке кандидатов.

TalentBridge предлагает решения в сфере подбора персонала и управления трудовыми ресурсами, включая прямой найм, подбор сотрудников на контрактной основе, расширение штата и привлечение специалистов для работы над проектами. Её рекрутер на базе ИИ Caroline помогает взаимодействовать с кандидатами и организовывать процесс подбора наряду с рекрутерами-людьми. В этом интервью Иоэле рассказывает о разработке Caroline 2.0, роли объединённых данных о рабочей силе и о том, как организациям соблюдать баланс между автоматизацией, справедливостью, прозрачностью и человеческим суждением на всех этапах найма.

В 1985 году, вскоре после окончания колледжа, вы вместе с отцом основали компанию, которая впоследствии стала TalentBridge. Что побудило вас начать это дело и как за более чем четыре десятилетия изменилось ваше первоначальное видение бизнеса?

С момента основания TalentBridge наша главная задача — помогать компаниям решать сугубо человеческую проблему: находить подходящих людей для выполнения работы. Конечно, мы не могли представить, насколько сильно изменится отрасль. Но десятилетия опыта дали нашим международным командам перспективу и контекст, позволяющие видеть, как развивается наша сфера.

Изначально наша миссия заключалась в том, чтобы помогать людям находить возможности, а компаниям — получать специалистов, необходимых для процветания. Сегодня это видение по-прежнему лежит в основе нашей работы, однако с появлением SaaS, а позднее и ИИ доступные технологии для достижения наших целей полностью изменились. Меняются и рыночные условия, и потребности: на них влияют как новые технологии, так и экономическая и геополитическая неопределённость. Поэтому нашим клиентам необходимо быстрее и гибче находить специалистов и оценивать их. Мы меняемся, чтобы отвечать этой потребности.

Недавно TalentBridge представила Caroline 2.0 — новое поколение своего рекрутера на базе ИИ. Какие выводы, сделанные при работе с первоначальной версией Caroline, сильнее всего повлияли на разработку Caroline 2.0 и её возможности?

Главный вывод, который мы сделали благодаря Caroline, состоял в том, что ИИ способен устранять препятствия, а не просто добавлять ещё один технологический уровень. Мы определили, где автоматизация может значительно ускорить проверку и анализ кандидатов, а также проведение собеседований, повысить единообразие оценки и устранить предвзятость при отборе на собеседованиях. Кроме того, мы поняли, насколько важно взаимодействие с кандидатами, поэтому было необходимо создать платформу, на которой они чувствовали бы, что их слышат. Прежде всего мы хотели наделить нашего агента для проведения собеседований возможностями, которые позволили бы ему как можно эффективнее поддерживать принятие решений человеком.

При разработке Caroline 2.0 мы учли эти выводы и создали агента на базе ИИ для проведения собеседований, который не просто слушает, но и активно взаимодействует с собеседником. Мы сделали так, чтобы Caroline 2.0 улавливала подтекст во время интервью, а не ограничивалась поиском ключевых слов, и предоставляла полезную информацию с учётом контекста как кандидатам, так и HR-командам.

Caroline 2.0 помогает искать и отбирать кандидатов, проводить собеседования, анализировать результаты и взаимодействовать с соискателями. Как вы определяете, какие этапы найма можно автоматизировать, а где рекрутерам необходимо участвовать лично?

ИИ может принести рекрутерам огромную пользу при поиске в базах данных соискателей, самостоятельном назначении собеседований, подборе ключевых слов в резюме и отправке типовых сообщений группам кандидатов. Благодаря этому рекрутеры могут уделять больше времени стратегическим задачам, а не погрязать в мелочах процесса найма.

Граница допустимого применения ИИ проходит по сфере принятия решений. Мы всегда создавали нашего агента для проведения собеседований как инструмент, который поддерживает принятие решений человеком и помогает ему, но никогда не решает самостоятельно, продолжать ли работу с кандидатом. Понимание мотивации, распознавание потенциала, консультирование сотрудников вне HR и выстраивание доверия с кандидатами — всё это должно полностью оставаться в ведении команды, принимающей решение о найме. ИИ должен разумно выполнять повторяющиеся задачи, чтобы у рекрутеров было больше времени на создание эффективного цикла привлечения талантов, выгодного и кандидатам, и компании.

Вы говорили, что ИИ, доступ к специалистам по всему миру, объединённые данные и автоматизация могут устранить несколько уровней традиционной модели подбора персонала. Какие элементы нынешней инфраструктуры рекрутинга, на ваш взгляд, с наибольшей вероятностью исчезнут или кардинально изменятся в ближайшие несколько лет?

Ручной поиск, традиционный просмотр резюме и первичные собеседования для отбора кандидатов претерпят значительные изменения. В ближайшие годы рекрутеры, которые месяцами проводят дорогостоящие поисковые кампании, просматривают резюме, отмечают ключевые слова и проводят первичные собеседования, будут казаться пережитком прошлого. Исчезнут и административные уровни, связанные с рекрутингом: ИИ возьмёт на себя всё больше задач по ведению документации и поддержанию актуальности баз кандидатов.

Категории в цикле подбора персонала тоже перестанут быть разрозненными. Системы управления персоналом, кандидатами и наймом, а также площадки для поиска специалистов будут всё теснее и естественнее взаимодействовать, а единая база достоверных сведений о кандидатах станет нормой.

Системы найма на основе ИИ вызывают опасения по поводу предвзятости, особенно когда модели используются для отбора или оценки кандидатов. Как TalentBridge учитывает принципы справедливости, аудита и управления при разработке Caroline 2.0?

Мы относимся к риску предвзятости со всей серьёзностью. К применению любых технологий в найме нужно подходить осмотрительно, помня, что на одной стороне — карьера и средства к существованию людей, а на другой — важнейшие потребности бизнеса. Каждую неделю мы выявляем и устраняем предвзятость, возникающую на наших платформах, чтобы гарантировать качество и единообразие информации, доступной лицам, принимающим решения. Недавние исследования также показали, что при эффективном применении агенты на основе ИИ, проводящие собеседования, могут быть более стандартизированными и менее предвзятыми.

Технологии позволяют выявлять навыки, опыт, карьерный рост и другие значимые показатели, однако решения о найме в конечном счёте требуют человеческого суждения и ответственности. По мере развития таких систем необходимо постоянно отслеживать их работу, обеспечивать прозрачность и надлежащий контроль со стороны людей, а также регулярно оценивать результаты. Цель — принимать более качественные решения, а не просто быстрее.

Одно из преимуществ рекрутеров на основе ИИ — способность постоянно поддерживать связь с кандидатами, не оставляя их ждать новостей. Насколько важен опыт кандидатов при разработке Caroline 2.0 и может ли ИИ сделать процесс подбора более индивидуальным, а не менее человечным?

Опыт кандидатов — важнейший аспект цикла подбора персонала. Мы хотим, чтобы кандидаты активно участвовали в процессе, и для этого нужно сделать их взаимодействие с нами как можно более информативным и увлекательным. Перед каждым собеседованием и взаимодействием с Caroline 2.0 кандидатам сообщают, что они общаются с ИИ-агентом. При этом агент в полной мере учитывает сведения из резюме и сопроводительного письма кандидата и хорошо знает требования к должности, поэтому может задавать содержательные вопросы и уточнять детали с учётом контекста и ответов кандидата.

Мы сделали так, чтобы Caroline всегда была доступна, устранив задержки с обновлениями информации и административные сложности, которые часто сильнее всего раздражают кандидатов. Технологии должны устранять препятствия, а не общение.

Caroline 2.0 предназначена для интеграции с системами отслеживания кандидатов, HR-платформами, системами расчёта заработной платы и другими технологиями для управления персоналом. Насколько важен такой связанный уровень данных для того, чтобы рекрутинговые агенты действительно приносили пользу, а не становились просто ещё одним ИИ-инструментом в наборе HR-технологий?

Создание связанного уровня данных совершенно необходимо. Десятилетиями HR-сфера внедряла системы для решения отдельных задач в области подбора персонала, в результате чего возник целый набор дорогостоящих решений, которым сложно взаимодействовать друг с другом. Связанные данные дают ИИ-агенту контекст, необходимый для реальной пользы. Здесь есть возможность заново объединить все этапы подбора персонала, а не просто добавить ещё один инструмент к уже имеющимся. ИИ позволяет передавать информацию со скоростью машин, что особенно важно, когда нужно проверять тысячи кандидатов.

По мере того как ИИ учится проводить собеседования и оценивать большое количество кандидатов, насколько прозрачным должен быть процесс оценки для самих кандидатов и как компаниям следует объяснять решения о найме, принятые при содействии ИИ?

Кандидаты теперь ожидают, что ИИ будет в той или иной степени участвовать в процессе рассмотрения заявок; так поступают более 9 из 10 компаний. Поэтому наша задача — показать, почему кандидаты могут доверять этой системе, и заверить их, что ИИ обеспечивает интеллектуальную поддержку процесса управления талантами, который в конечном счёте остаётся под руководством человека. Компаниям следует ясно объяснять, какие данные оцениваются, как ИИ участвует в процессе и почему человеческое суждение по-прежнему играет важную роль. Кандидаты ни в коем случае не должны чувствовать, что их оценивает «чёрный ящик».

За более чем 40 лет работы в сфере подбора персонала вы стали свидетелем значительных изменений в том, как компании находят и оценивают специалистов. Как нынешний переход к ИИ соотносится с предыдущими технологическими преобразованиями в рекрутинге и чем отличается нынешний этап?

ИИ коренным образом меняет правила подбора персонала, перестраивая процессы поиска, привлечения и оценки специалистов. Многие технологические новшества обещали преобразить отрасль, и некоторые действительно в той или иной степени это сделали. Интернет, сайты с вакансиями, социальные сети и дистанционные собеседования оставили свой след, однако ИИ отличается тем, что меняет не только способы выполнения отдельных задач, но и структуру всего процесса. В сочетании с доступом к специалистам по всему миру и связанными данными ИИ позволяет убрать накопившиеся за десятилетия этапы, а не просто ускорить их.

Как вы считаете, в будущем ИИ будет главным образом помогать отдельным рекрутерам или мы движемся к более автономной модели подбора, в которой ИИ-агенты будут управлять значительной частью процесса найма, а люди сосредоточатся на оценке, отношениях с кандидатами и принятии окончательных решений?

В ближайшие несколько лет автономизация процессов найма станет нормой в крупных компаниях, но рекрутеры всегда будут играть в этой системе важнейшую роль. ИИ будет всё чаще брать на себя поиск кандидатов, административные задачи, коммуникацию, планирование встреч и оценку кандидатов, позволяя людям сосредоточиться на принятии решений и выстраивании отношений с кандидатами.

ИИ не заменит рекрутеров, но продолжит менять то, как они работают, как нанимают кандидатов и как компании привлекают специалистов, необходимых для успеха. В конечном счёте ИИ поможет сделать процесс подбора персонала более человечным.

Спасибо за прекрасное интервью. Читателям, которые хотят больше узнать о подборе персонала с помощью ИИ, Кэролайн и решениях для управления персоналом, стоит посетить TalentBridge.