Современные тенденции найма персонала в цифровой экономике

ВВЕДЕНИЕ

В последние годы в процессе рекрутмента есть существенные изменения, происходящие по ряду причин: институциональные изменения рынка труда, изменение требований компаний к кандидатам ввиду нестабильной финансовой ситуации многих организаций – представителей как малого, так и среднего и крупного бизнеса, влияние пандемии и все большей актуальности удаленной формы работы, нарастающее влияние тенденций платформенной занятости и т.д. Для многих компаний основным трендом стала автоматизация процесса подбора персонала, что означает применение технологий, которые позволяют автоматизировать и тем самым облегчить задачи и рабочие процессы рекрутмента. Постепенно автоматизируется весь цикл рекрутинга – от размещения объявлений о вакансиях, скрининга резюме, поэтапного отбора кандидатов до согласования условий выхода на работу и так далее. Для многих компаний технологии, например, облегчающие процесс скрининга резюме, или использование чат-ботов, являются возможностью для снижения финансовых и временных издержек, что, в свою очередь, является подспорьем выхода из стагнации, в которой по определенным экономическим причинам находятся многие представители отечественного бизнеса.

Несомненно, автоматизация процессов является большим преимуществом при поиске и подборе персонала. Автоматизация позволяет снизить объем ручного труда, сократить временные и иные затраты, повысить продуктивность и скорость принятия решений. Автоматизировав такие рутинные процессы, как размещение объявлений о вакансии и составление расписания собеседований, рекрутеры смогут не только сосредоточиться на более значимой работе, такой как построение отношений с кандидатами, но и сократить финансовые расходы компании. Тем не менее в рамках данного вопроса необходимо четкое понимание процесса найма персонала и, что так же важно, – понимание видов инструментов автоматизации данных процессов. Таким образом, целью работы является определение и анализ инструментов найма персонала, использующихся преимущественно в рамках тенденции к цифровизации системы управления персоналом. Научная новизна работы заключается в изучении сравнительно недавнего феномена автоматизации процесса рекрутмента, который набирает всю большую популярность в первую очередь под влиянием усложняющейся экономической ситуации в связи с пандемией. Несмотря на то, что упрощение процесса рекрутмента – не новый феномен, описанные инструменты начали набирать популярность в сфере управления персоналом сравнительно недавно.

Многие люди без опыта управления человеческими ресурсами ошибочно приравнивают процесс найма работника к отбору персонала. Для того чтобы выделить основные направления развития процессов в рамках подбора и найма персонала, необходимо выделить явное отличие этих понятий. Процесс найма работника – это широкое понятие, которое включает в себя комплекс действий по определению потребностей в персонале, анализу рабочего места, а также необходимых профессиональных качеств потенциального сотрудника, необходимых для выполнения определенных действий на рабочем месте. Также существует понятие staffing – привлечение персонала (фактически аналог найма в российской версии). Оно включает процесс найма и отбора (Recruitment and Selection).

Набор персонала (Recruitment) – определение требований к кандидатам в зависимости от конкретной позиции, выбор источников набора (внутри или за пределами компании), размещение объявлений о приеме, формирование и продвижение HR brand для повышения привлекательности компании.

Отбор (Selection) – анализ резюме, интервью, тестирование, проверка рекомендаций, предложение занять рабочее место.

Отбор сотрудников – это формальный процесс, в рамках которого организация выполняет несколько действий:

Ø определяет задачи, обязанности и ответственность (TDR’s- tasks, duties, responsibilities), связанные с работой;

Ø проводит оценку готовности заявителей успешно выполнить эти задачи, справиться с этими обязанностями и этой ответственностью (TDR);

Ø предлагает работу наиболее квалифицированному заявителю на эту должность. Организации, применяющие подход отбора персонала при приеме на работу, должны принять ряд решений, направленных на развитие эффективного процесса определения наиболее квалифицированного кандидата [1] (Metlyakhin, Nikitina, Yarygina, Orlova, 2020).

Первым шагом к налаживанию процесса отбора сотрудников является пересмотр и, возможно, корректировка описания работы. Точное описание должностных обязанностей содержит раздел с описанием должности, который включает в себя знания, навыки, способности и другие характеристики (например, диплом колледжа, водительские права, соответствующий опыт работы), другими словами – знания, навыки, умения, сопряженные характеристики (KSAOs – knowledge, skills, abilities, other characteristics), необходимые для работы на этой должности [1] (Metlyakhin, Nikitina, Yarygina, Orlova, 2020).

После определения значимых KSAOs следующий шаг – выбор методов отбора. Методы отбора могут включать собеседование по вопросам трудоустройства, личностное описание, представление резюме и т.д. Эти методы используются для оценки KSAOs.

Следующим шагом, как правило, является составление графика реализации задачи: после того как будут определены критерии и методы отбора, необходимо составить график их внедрения. График внедрения определяет порядок применения методов отбора. После определения графика методы отбора применяются к претендентам. В результате мы отбросим заявки некоторых заявителей. Кроме того, для определения наиболее сильных кандидатов может быть использована система баллов. Как итог данного процесса, отбирается кандидат, которому предлагается работа.

В управлении человеческими ресурсами ни одна подсистема не способна на грамотную стратегическую работу без постоянной оценки эффективности, что приводит нас к оценке эффективности найма персонала. После того как кандидат, получивший оффер, примет предложение о работе, процесс отбора завершится сам по себе. Тем не менее рекомендуется время от времени проводить оценку этого процесса для обеспечения эффективности. При оценке выбора могут быть использованы два подхода: анализ неблагоприятного воздействия или исследование для оценки процесса точности принятия решений. Даже если в процессе отбора заявители рассматриваются на равной основе, риск о дискриминации все равно может быть предъявлен, если равное отношение имело неодинаковое воздействие на конкретный защищенный обществом класс. Анализ неблагоприятного воздействия, основанный на защищенном классе заявителей, может быть проведен, чтобы определить, оказывает ли система отбора неодинаковый эффект. Система отбора также может быть полезна для определения точности прогнозов в отношении успеха работы или точности принятия решений. Даже если система отбора кандидатов работает надлежащим образом с точки зрения исключения дискриминации, организации нет смысла использовать подход найма, который не является эффективным для выявления успешных сотрудников. В ходе этого упреждения у вас будет возможность применить оба оценочных подхода.

Одним из главных трендов процесса подбора персонала на сегодняшний день является процесс автоматизации. Данная технология, которую кадровые агентства и другие компании используют для автоматизации задач в процессе найма, на сегодняшний день встречается в том или ином виде у большинства представителей крупного бизнеса. Использование подобных технологий, несомненно, ведет к снижению финансовых и временных издержек в рамках процесса подбора, а также качественно улучшает сам процесс, так как дает возможность пергаментного отсеивания массы неподходящих на должность кандидатов. Некоторые результаты автоматизации задач в процессе найма рассмотрены на рисунке 1.

Рисунок 1. Результаты автоматизации задач в процессе найма

Источник: данные автора.

Автоматизация найма имеет достаточно вариативную форму. Обычно рекрутеры выполняют многие задачи вручную. Благодаря автоматизации им больше не нужно выполнять некоторые задачи. И именно так уже можно высвободить время, чтобы делать больше полезной работы. Данный эффект является крайне полезным для рабочего процесса с учетом уменьшающегося коэффициента полезного действия многих сотрудников под влиянием бюрократических процессов. Разработчики программного обеспечения для автоматизации найма персонала обычно работают с машинным обучением, прогнозным анализом и искусственным интеллектом. С помощью этих методов они разрабатывают программное обеспечение, которое может автоматизировать очень разнообразный набор задач по подбору персонала. Важно отметить, что когда в систему начинают внедрять автоматизацию найма, этот процесс требует другой стратегии работы. Потому что каждый, кто начинает работать с автоматизацией набора персонала, должен научиться интегрировать это в свой распорядок дня, адаптироваться к изменениям [2] (Nagibina, Shchukina, 2017).

Компании практически со всех рынков, будь это производство высокотехнологичного продукта или же товаров общего потребления, используют технологии автоматизации найма персонала. Но обычно при изучении новых технологий видно, что клиентская база этих поставщиков программного обеспечения в основном состоит из крупных корпораций (таких как McDonald’s, Hunkemoller, Unilever). У многих компаний не всегда есть ресурсы для автоматизации, поэтому они продолжают работать, используя старые методики.

На сегодняшний день существует множество способов автоматизации задач по набору персонала. Тем не менее для ввода подобной технологии необходимо иметь представление о задачах, предрасположенных к автоматизации. Некоторые из данных задач рассмотрены в рисунке 2 [3].

Рисунок 2. Задачи, которые можно автоматизировать в рамках подбора персонала

Источник: данные автора.

Разработчики непрерывно работают над созданием алгоритма сопоставления, который подбирает кандидатов для резюме за секунды, что может в конечном счете усовершенствовать, к примеру, работу с ATS (системой отслеживания кандидатов). В случае, когда рекрутеры могут изменить алгоритм, они могут увеличить шансы найти отличные соответствия, адаптированные к потребностям клиентов. К примеру, если вакансия для молодого кандидата, который только что получил образование, рекрутер может выбрать образование в качестве приоритета внутри алгоритма сопоставления [4] (Bontis, 2011). Подобная система значительно сокращает время, которое рекрутер тратил на один процесс в рамках своей деятельности.

Практически во всех компаниях, проводящих самостоятельно процесс подбора, особенно массового, встречается автоматическая массовая рассылка по электронной почте. Подобная система позволяет достаточно быстро отправить сообщение всем кандидатам, прошедшим первичный отбор и получившим предложение о проведении очного собеседования, или же тем кандидатам, получившим отказ. Действительно, данная система может быть полезна в первую очередь при массовом подборе, где число кандидатов может доходить до сотни и больше, а также при других видах подбора, когда необходимо удерживать обратную связь с кандидатом, даже если на данный момент он получил отказ.

Также существует система управления отношения с кандидатами. Смысл системы в том, что как только рекрутер включит функцию автоматизации, программное обеспечение автоматизации найма будет отправлять от имени рекрутера новые предложения о работе, как только алгоритм подбора найдет подходящую работу для кандидата. Как правило, данная система позволяет создавать видимость постоянного диалога с кандидатами [6].

Автоматизация найма имеет множество преимуществ. Ввод некоторых видов автоматизации может занять время, но поможет рекрутеру лучше познакомиться с кандидатом и лучше понять рынок. Как итог – это может привести к сокращению некоторого числа задач, что благоприятно скажется на трудовом процессе рекрутера [7] (Kozlov, Al-Khair, 2020).

Высвобождение времени путем автоматизации процессов может дать возможность для проведения большего числа собеседований, что позволит найти лучшего кандидата, который соответствует требованиям должности и корпоративной и организационной культуре компании.

В условиях высокого уровня безработицы многие организации, осуществляющие самостоятельно процесс подбора персонала и процесс по привлечению талантов, оказываются перегруженными заявлениями о приеме на работу, поскольку люди подают заявки на максимальное количество вакансий, чтобы попытаться найти работу. Рост числа заявок не только обременяет системы подбора персонала, но и приводит к растягиванию и без того растянутых кадровых команд, что затрудняет выявление квалифицированных талантов и обеспечение индивидуального, коммуникативного и уважительного отношения к кандидату [8] (Zhuk, 2015).

По этим причинам многие практики все чаще говорят об инвестировании в инструменты автоматизации найма. Автоматизация набора персонала всегда была важна для массового набора, но теперь каждая команда должна работать умнее и эффективнее. Когда разразилась пандемия, первым приоритетом стал переход на модель удаленной работы, а затем внедрение виртуального кандидата. Но когда уровень безработицы достиг рекордно высокого уровня, опытные команды по найму начали готовиться к резкому увеличению количества заявок, которое, безусловно, должно было произойти.

Существует множество инструментов автоматизации в рамках найма персонала, которые могут помочь организации не только лучше управлять человеческими ресурсами, но и улучшить общие операции по подбору персонала по мере того, как экономика начинает восстанавливаться [9] (Vishnevskaya et al., 2017). Автоматизация рекрутинга – это категория HR-технологий, которая позволяет компаниям автоматизировать и оптимизировать задачи и рабочие процессы по набору персонала в целях повышения продуктивности рекрутеров и улучшения таких важных показателей, как время заполнения и стоимость найма. В таблице 1 рассмотрены 9 инструментов автоматизации найма, которые помогают работодателям лучше управлять своим опытом работы с кандидатами и процессом найма по мере роста количества заявок.

Таблица 1

Инструменты автоматизации найма

Работодатели используют инструменты конвейерной обработки талантов для выявления квалифицированных кандидатов с помощью форм и прогрессивного профилирования, а затем направляют кандидатов в разные конвейеры и сегменты. Эффективный способ избегания все возрастающей ручной нагрузки, связанной с большими объемами приложений, – это «наилучшим образом соответствовать» талантам. Компания может сделать это, используя технологии, чтобы:

Ø расставить приоритеты среди наиболее подходящих и наиболее заинтересованных кандидатов;

Ø автоматизировать контакт с теми, кто не подходит. Работодатели создают простые и эффективные рабочие процессы дерева решений, где потенциальным кандидатам задают ряд вопросов. Затем кандидаты автоматически транслируются на основе их ответов на эти вопросы, а также их поведения в сети [10] (Evseeva, Evseeva, Kalinina, 2020).

Поток подачи заявок без четких намерений или структуры может отфильтровать наиболее квалифицированных кандидатов, продолжая при этом пропускать неподходящих кандидатов, что может поставить рекрутеров в положение, в котором им придется перебирать огромное количество резюме в поисках нужного.

Есть способы оптимизации потока заявок для различных типов ролей, на которые нанимает работодатель, в целях фильтрации лучших кандидатов. Рекрутер может использовать несколько тщательно отобранных дисквалифицирующих вопросов, чтобы автоматически отсеивать тех кандидатов, которые абсолютно не подходят. Чтобы определить хорошие дисквалифицирующие вопросы, необходимо поставить следующие 2 вопроса:

Ø Как сократить огромный список кандидатов на должность?

Ø Существуют ли вопросы, упрощающие фильтрацию и исключение неквалифицированных кандидатов из списка?

Ответы на эти вопросы должны дать хорошее представление о том, что компания может сделать с дисквалификационными вопросами ATS. Важно отметить, что необходима консультация с юридическим отделом, прежде чем вносить какие-либо серьезные изменения, чтобы рекрутер мог убедиться, что вопросы соответствуют местному трудовому законодательству.

При особенно большом количестве поступающих заявок некоторые кандидаты могут показаться неподходящими для должности. Поэтому некоторые работодатели используют платформы анализа талантов на базе искусственного интеллекта для выявления потенциальных талантов и выявления талантов по их потенциалу выполнять работу. Подобное использование искусственного интеллекта в рамках поиска талантов может быть чрезвычайно эффективным при интеграции с ATS. Технология может проверять прошлых кандидатов, бывших сотрудников, нынешних сотрудников и определять, у кого есть потенциал для выполнения необходимой работы [11] (Romanov, 2007).

Время рекрутера расходуется меньше, чем когда-либо прежде при использовании подобных систем. Обратная связь рекрутера создает психологический комфорт для кандидата, поэтому зачастую работодатели вкладывают больше средств в автоматизацию коммуникации с кандидатами, чтобы кандидаты знали свой точный статус в процессе найма в любой момент времени, не отнимая время у команды по подбору персонала [12] (Ovsyannikov, 2012). Кандидаты отправляют текстовое сообщение и получают важную информацию о статусе своей заявки. Это помогает рекрутерам сосредоточиться на самых насущных задачах, сохраняя при этом заинтересованность талантов на протяжении всего процесса найма.

Чат-боты на базе искусственного интеллекта – один из самых быстрорастущих инструментов автоматизации найма, особенно во время COVID-19, поскольку они помогают управлять всплеском активности кандидатов и сообщать обо всех изменениях в процессе найма в компании.

Работодатели используют чат-ботов, чтобы помочь своим рекрутерам управлять своей новой рабочей нагрузкой путем автоматизации проверки и составления расписания, чтобы они могли сосредоточить свое время на построении отношений с квалифицированными кандидатами. Чат-боты не только повышают эффективность рекрутеров, но и повышают качество обслуживания кандидатов. Кандидаты ценят работодателей, у которых есть эффективный и прозрачный процесс приема на работу [13] (Sigov, Kruglov, 2016).

Программная реклама вакансий – это еще одна технология автоматизации найма, к которой работодатели тяготеют прямо сейчас в целях контроля стоимости найма, в первую очередь из-за достаточно высокой стоимости найма даже в условиях достаточно высокой структурной безработицы. Программные рекламные платформы помогают командам по набору персонала, автоматически распределяя объявления о вакансиях на наиболее эффективных досках вакансий, в поисковых системах и социальных каналах, а также оптимизируя масштабную стоимость найма и отслеживая эффективность по всем направлениям. Программатик работает за счет автоматизации не только процесса распространения объявлений о вакансиях, но и автоматизации многих трудоемких усилий по принятию решений.

Технология программной рекламы вакансий снижает общие затраты на найм для работодателей, увеличивает поток качественных соискателей по сложным для заполнения запросам [14, 15] (Nonka, Borisova, 2019; Bychin, Novikova, 2018).

Работодатели зачастую используют платформы End-ti-End Recruiting AI для непрерывного набора персонала для автоматизации таких задач найма, как коммуникация с кандидатами, проверка, оценка и планирование собеседований. При использовании подобных высокотехнологичных программ каждый этап процесса рекрутинга контролируется и отслеживается искусственным интеллектом. Подобная интеграция минимизирует шанс ошибки рекрутера, оставив лишь возможность человеческого фактора. Освободив многие из этих ручных задач, менеджеры могут вместо этого сосредоточиться на более ценных видах деятельности, чтобы обеспечить процветание своего бизнеса, даже несмотря на неустойчивый экономический климат.

Стремясь сохранить положительные впечатления от кандидатов при большом количестве заявок, некоторые работодатели выходят за рамки стандартного набора ответов на собеседовании. С помощью автоматизированных коммуникаций с кандидатами работодатели отправляют кандидатам электронные и текстовые сообщения на каждом этапе процесса приема на работу. Дисквалифицированные кандидаты немедленно уведомляются, а лучшим кандидатам предлагается оставаться на связи, чтобы обсудить будущие возможности. В результате никто никогда не остается в неведении, а опыт кандидата повышается за счет автоматизированных коммуникаций.

Автоматизация также снижает давление, с которым теперь приходится адаптироваться к быстро меняющимся требованиям, таким как необходимость привлекать новых сотрудников, когда даты начала работы переносятся из-за COVID-19.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Небольшие компании, не всегда имеющие финансовые и временные ресурсы для организации процесса автоматизации, конечно, продолжают работать по общепринятым и устоявшимся методикам. Тем не менее краткий анализ существующих систем показывает, что есть возможности для снижения рабочей нагрузки рекрутера, не требующие огромных финансовых вложений. Ввод некоторых систем зависит от людей, которые работают в самой организации. Если руководство и сотрудники заинтересованы во всех технологических разработках и считают, что им необходимо использовать автоматизацию (набор персонала) для того, чтобы преодолеть стагнацию, то даже несмотря на сложное экономическое положение как организации, так и самого государства, менеджмент способен найти возможности для использования базовых инструментов автоматизации. Подобные системы способны создать базу, необходимую для дальнейшего развития.

Существует множество способов автоматизации задач по набору персонала. На данный момент на рынке рекрутинговых услуг используется довольно обширное число систем, таких как, например, End-to-End AI, или же AI чат-боты. Использование подобных систем возможно не только в рамках крупного бизнеса, но и при отсутствии возможности для серьезных финансовых вложений в систему найма персонала.

Существует множество инструментов автоматизации набора персонала, которые могут помочь организации не только лучше управлять в течение найма года, но и улучшить общие операции по подбору персонала по мере того, как экономика начинает восстанавливаться.