Может ли робот уволить человека? Августовское решение российской компании XSolla сократить 150 сотрудников после того, как компьютерная программа выявила их недостаточную вовлеченность в рабочие процессы, стало поводом для множества дискуссий на эту тему.
Между тем случай XSolla далеко не единичен. Все больше компаний делегируют кадровые решения цифровым системам и алгоритмам, которые в совокупности составляют рынок HR-Tech – технологий для управления человеческими ресурсами (human resources). «Умные» помощники используются для заполнения вакансий, обработки данных о сотрудниках, обучения, тестирования, получения обратной связи и так далее.
Возможности этих инструментов достаточно широки, чтобы существенно изменить сложившуюся практику трудовых отношений. Но пока их массовому внедрению препятствует консерватизм заказчиков, а также незрелость самих алгоритмов, провоцирующих критические ошибки и буквально ломающих судьбы. «Профиль» опросил широкий круг IT- и HR-экспертов, чтобы узнать, как обращаться с «бесчеловечными» технологиями в столь чувствительной сфере.
Скоростная отбраковка
HR-Tech решения вошли в офисную жизнь незаметно – со многими из них сотрудники сталкиваются в ежедневном режиме. Это, к примеру, корпоративный интернет-портал, ведущий учет персонала и поощряющий социальную активность внутри компании, или системы электронного обучения – симуляторы, боты, онлайн-курсы.
«Стандартом становятся инструменты для проведения опросов и тестов среди сотрудников – от проверки профессиональных навыков до обратной связи по обустройству офиса, – рассказывает «Профилю» HR бизнес-партнер компании SAS в России и СНГ Оксана Пахомова. – Большой потенциал у автоматизации внутренних процессов, например, начисления премий и компенсаций».
И все же главная задача HR-отдела – рекрутинг, поиск талантов: от его результатов напрямую зависит процветание компании. В этой задаче технологиям тоже отводится заметная роль. «Важным шагом стало создание профессиональных сообществ, в которых рекрутеры могут быстро получить информацию о соискателях, – говорит гендиректор группы компаний «Тамаки» Андрей Белянин. – Речь об агрегаторах вакансий (Indeed, в России – Headhunter, FL.ru), бизнес-ориентированных соцсетях (LinkedIn), биржах удаленной работы (Freelancer.com, Upwork). Все, что можно было реализовать малой кровью, уже работает».
Дальнейшая оптимизация поиска происходит за счет систем для работы с кандидатами (applicant tracking system). В их функционал входит поиск резюме в онлайн-базах по заданным параметрам, анализ с помощью инструментов текстовой аналитики (natural language processing), отсев резюме, отправленных веерным способом, и иных заведомо неподходящих соискателей. «ИИ не может и, вероятно, не сможет понять абстрактные вещи, которые для живого специалиста являются очевидными благодаря жизненному опыту, – соглашается Андрей Белянин. – Интуитивно мы все понимаем, адекватен ли человек, но не применяем специальных критериев, чтобы это определить. Разбитое на отдельные характеристики поведение человека может не вызвать сомнений в его нормальности, но сочетание таких факторов укажет на серьезные проблемы. Теоретически это можно просчитать, но такая система потребует колоссальных затрат, годы исследований и вряд ли будет эффективнее живого специалиста».
По словам Олега Ткаченко из агентства Hays, сегодня на Западе при обращении с персоналом принято руководствоваться концепцией Human2Human. «Во главу угла ставятся человеческие взаимоотношения, а не страх и подчинение, результат работы, а не количество действий за день, – объясняет он. – Необходимо умение найти подход к каждому сотруднику, так что роль HR-специалистов, наоборот, возрастает. В российской корпоративной культуре заложено меньше доверия к членам коллектива. Особенно жестко контролируют своих работников банки и розничные структуры».
Можно ли уволить человека только на основе аналитики? Применить такой подход пытались еще в XX веке. В 1981 году компания General Electric внедрила систему ранжирования персонала, известную как «кривая выживания». Позже ее переняли Microsoft, Ford и другие американские корпорации, однако сотрудники, попавшие в категорию аутсайдеров, буквально завалили исками своих работодателей.
В последние годы отличилась компания Amazon. Сперва выяснилось, что ее алгоритм подбора сотрудников ущемляет права женщин, предпочитая им соискателей мужского пола по технической причине: большинство резюме, по которым обучался алгоритм, принадлежали мужчинам. А затем интернет-магазин принялся увольнять курьеров автоматическими уведомлениями по почте: ИИ решил, что они слишком медленно доставляют заказы, не принимая в расчет важные нюансы (вроде незапланированных пробок на дорогах).
Эксперты предостерегают: для карающей функции HR-алгоритмы явно не созрели. «Качество обучающей выборки – краеугольный вопрос, – считает Павел Подкорытов. – Необходимо убедиться, что получившаяся модель очищена от предрассудков и объяснима, то есть можно понять логику ИИ. Для этого требуется провести большую подготовительную работу по проверке и очистке базы данных с привлечением людей разного пола, этноса, культуры, возраста и опыта».
По словам Ильи Шутова, особенно безжалостной выглядит технология анализа цифровых следов сотрудника. «Она поднимает все огрехи за время работы, скрыться практически невозможно, исправить прошлые ошибки – тоже, – описывает собеседник. – Мы в «Медиа-тел» проводили такой анализ и пришли к выводу, что нельзя принимать автоматических решений. Важно, к кому эта информация попадет, насколько человечной будет ее трактовка. Фактически вся власть в руках аналитика: руководство не отдает себе отчета, что за графики он показывает, почему модель построена так, а не иначе. Нужен двойной или тройной контроль, чтобы не допустить непоправимых ошибок».
Тем не менее распространение этически спорных HR-технологий продолжится, считают эксперты. «Готовы ли вы к тому, что «черный ящик» вынесет вам вердикт, не подлежащий обсуждению? – вопрошает Илья Шутов. – Где красная линия, которую прочерчивает человечество? Пока что оно планомерно сдает позиции и делегирует их машинам. За последний год мы все ушли в онлайн, и возврата назад уже не будет».
«В перспективе метрики для оценки человеческого труда упростятся, он утратит уникальность, станет функцией, все больше будет завязан на количественные показатели. По сути, человек придет трудоустраиваться на работу к машине», – резюмирует Евгений Сафронов.
