Оценка персонала по цифровому следу. Роботы правда заменят HR'ов?
Ситуация вокруг цифрового следа как метода оценки обрастает интересными тенденциями. С одной стороны есть посыл, что любая оценка станет лайко-бесчеловечной. На место тестов-опросников и скрининга резюме, а тем более затратной очной оценки придёт роботизированный анализ лайков-друзей-групп-фото лиц (!)-текстов сообщений. Попутно произносятся слова "машин лёрнинг", "артифишл интиллидженс", "роботизейшн" и приводятся примеры 1,5 компаний, тестирующих похожие разработки. Этого хватает, чтобы люди впали в приступ цифрового экстаза.
С другой стороны выступают HR, готовые защитить поляну очного рекрутмента и ЦО-интервью. Во врага летят пики "Мы же теряем человека!"; "Ну не по лайкам же давать соискателям обратную связь!"; "Машина не сможет глубоко понять человека", "Это неэтично - на основании поведения в личном пространстве принимать кадровые решения". В максимальном исполнении вспоминается Душа и цитируется Мамардашвили. Духовка врубается на полную.
Про оценку цифрового следа в HR необходимо понять, что эта технология:
1. Неизбежно будет развиваться и, со временем, использоваться многими компаниями.
2. Ограничена рекрутментом как сферой своего потенциального применения. Это та HR-сфера, где в ход идут практически любые источники информации о кандидате. А профили соц. сетей проглядываются рекрутёрами уже сейчас и повсеместно. Так что автоматизация этой оценки не будет восприниматься как нечто вопиющее и неэтичное - скорее как способ срезать косты и время рекрутёров. И мы, как соискатели, не будем против: делаем ли мы что-нибудь, чтобы рекрутёры не имели доступа к нашему профилю FB или ВК или Одноклассникам? Вряд ли.
Процессы оценки действующих сотрудников (тэлэнт менеджмент) делают более прозрачными, т.к. заботятся об их вовлечении и удержании. Сотрудникам разъясняют критерии оценки, дают развивающую обратную связь - чего оценка по цифровому следу как раз-таки лишена.
3. Для большинства ситуаций оценки будет скорее дополнительной к другим методам. Почему:
- У части людей профиль не будет заполнен в достаточной мере для оценки. Часть массового подбора - это, в том числе, люди, не использующие активно социальные сети (а порой и Интернет). По материалам исследования Mail.Ru Group, соц. сетями в РФ пользуются порядка 59,5 млн. людей, что составляет примерно 84% экономически активного населения. Это много. Но для оценки требуется материал - лайки, посты, фото. А этого материала может и не быть: человек не ведёт активную жизнь в соц. сети. Либо он, материал, может быть слишком уникальным, «машине» незнакомым. В «машине» должна быть информация, что подписка на группу «Феминизм: наглядно.» = высокая Открытость новому. Но этой информации может и не быть - в базе недостаточно людей-участников группы, или её недостаточно для выставления оценки.
- Как и все другие методы, этот может зафейкить, обмануть. Создаются дополнительные профили соц. сетей, в которых нет алкогольного и эротического контента и подписки на МДК. Более того, через 1-3 года точно получат массовое распространение гайды по созданию «православного» социального профиля, а соответствующая экспертиза войдёт в необходимый перечень знаний карьерных консультантов. На обучении людей можно будет неплохо заработать - как сейчас на "пиратской" продаже тренировочных заданий тестов и опросников.
4. В HR Получит массовое распространение только через 5-7 лет, в несколько этапов:
§ Автоматический анализ «хардовых» данных - возраста, образования, стажа и скиллов в Линкдине. Это тождественно цифровому анализу резюме, который уже реализован на рекрутмент-порталах и сторонних агрегаторах резюме. Этап можно назвать протоанализом цифрового следа, т.к. он не затрагивает «живых» данных - продуктов присутствия человека в Интернете.
§ Анализ текстового «языка» - постов и имейл-сообщений. С точки зрения технологий это самая развитая часть цифровой оценки. IBM Ватсон и Receptiviti уже сейчас на основании объёмного куска текста выставляет оценки по Big5 и ценностям, а Crystal Knows предлагает проанализировать имейлы коллег и отнести их к DISC-типологии. Наработки психолингвистики уже сейчас позволяют за несколько лет создать аналогичные продукты.
§ Анализ лайков, групп, друзей и прочего социального. Когда пишут про цифровой след - имеют в виду как раз этот материал, дополнительно упоминая Косински и Кембридж статистикс. Для массового распространения этого метода в России требуются огромные базы данных - люди должны пройти и опросники, и предоставить доступ к своим FB/VK/OK профилям. В результате особенности профилей будут соотнесены со шкалами опросников, и будет выстроена связь по типу «лайк клипу “Modern Talking” = высокая доброжелательность». Опять же, в первую очередь возможен анализ только тех лайков и ретвитов, которые были проставлены «общественным постам» - группам, видео. Лайки, адресованные посту друзей, вряд ли будут значимы, т.к. не наберут необходимой выборки.
§ Анализ фото пользователя, когда анатомические особенности лица мэтчатся с личностными чертами. Наверное, это самая дискуссионная технология - одни говорят, что это технология перевернёт завтрашний день. Другие называют её дном и упрекают в физиогномистской редукции. Пример стартапа, пытающийся что-то сделать на этом поле, - Faception.
Пока технологии пунктов 3-4 - мираж для массмаркета, а развивающие их компании - за редким исключением - только в начале своего пути. Мне известно 4 российские компании и 1 научный институт, разрабатывающие инструменты анализа цифрового следа, и все они находятся в стадии стартапа.
Итог - кому действительно следует опасаться, но в перспективе 5-7 лет - это рекрутёрам. Автоматический подбор резюме, анализ culture-fit по социальным сетям - этот фильтр, по крайней мере на массовых должностях, на себя возьмёт «машина». В тэлэнт менеджменте соц. сети вряд ли найдут массовое применение, и "человеческие" ЦО-интервью сохранят своё присутствие. До полностью автоматических видео-интервью и VR-симуляций нам пока далеко, так как сохраняется проблема автоматического анализа "свободной речи" со всеми её невербальными оттенками.