Повлияют ли нейросети на рекрутинг в моде?

Все большее число модных и косметических брендов обращается к искусственному интеллекту (ИИ) для решения давних проблем с подбором персонала — от просмотра груд резюме до написания объявлений о вакансиях. Но даже при всех своих перспективных возможностях эти новые технологии не лишены недостатков, рассуждает Шина Батлер-Янг, автор статьи в Business of Fashion (BoF).

Этот материал выходит в рамках рубрики «Тема месяца: кадры в ритейле»

Чаще всего искусственный интеллект применяется HR-специалистами для подбора кандидатов и работодателей, избавляя их от необходимости просматривать сотни и тысячи вакансий или резюме. Так, в 2022 году, когда Skims открывал свои первые поп-ап-магазины за пределами родного Лос-Анджелеса, компания обратилась к Dweet, лондонской бирже вакансий в сфере моды, работающей на базе ИИ, рассказывает Лаура Бакл, старший директор по глобальному подбору персонала и талантам Skims.

Нейросеть Dweet помогла написать объявления о временных вакансиях в Нью-Йорке и Лондоне, а затем составила короткий список претендентов из базы, включающей более 40 000 человек. Однако в компании не полагаются только на технологии: хотя основной процесс поиска осуществляется с помощью ИИ, в Dweet есть специальные «менеджеры талантов», которые держат связь с обеими сторонами, сглаживая тем самым недостатки робота. Все это помогло отобрать группу людей, заинтересованных в работе в Skims в том числе и на постоянной основе.

Dweet — один из многих стартапов, применяющих ИИ и готовых помочь в решении разнообразных задач по подбору персонала, в том числе и более специфических, чем стандартный поиск. Например, компания Eightfold Ai утверждает, что ее платформа может предсказать, на какие должности сотрудник подойдет в будущем. Умение не просто фильтровать резюме по заданным параметрам, но также самостоятельно выявлять так называемые портативные навыки (не зависящие от специальности и полезные в любой сфере — прим. ред.) и оценивать будущий потенциал — важное отличие технологий нового поколения. Кроме того, некоторые инструменты позволяют прогнозировать вероятную производительность кандидатов или предоставлять обратную связь в режиме реального времени соискателям и работодателям.

Читайте также:

Как искусственный интеллект может помочь российскому легпрому
Автоматизация производства, создание лекал, контроль качества, персонализация — что уже умеют делать роботы?

Большинство из этих технологий находятся на ранних стадиях разработки, и отдать машинам весь процесс найма пока не представляется возможным. Вызывает вопросы и непредвзятость нейросетей, пишет BoF, приводя в пример тот факт, что обычно ИИ выдают изображения только белых людей, когда их просят сгенерировать картинку с руководителем корпорации. Есть ли гарантия, что действующий самостоятельно робот не будет придерживаться того же принципа при подборе кандидатов, например, на должность генерального директора?

«Одна из особенностей этих технологий заключается в том, что их чрезвычайно просто внедрить и использовать», — говорит Аниэла Унгуресан, эксперт по ИИ и основатель Edge Certified Foundation. Но эта простота имеет обратную сторону медали: компании, например, часто не задумываются, почему их кандидаты на разные должности выглядят одинаково. Эксперт объясняет: в настоящее время искусственный интеллект сильно зависит от тех данных, на которых он обучается, а значит, зачастую опирается на устаревшие фильтры и алгоритмы, основанные на предубеждениях. Без вмешательства человека этот недостаток пока не исправить.

ИИ не может устранить предубеждения относительно возраста, пола, расы и других качеств, особенно если сами работодатели не решили эту проблему внутри компании. Один из подходов, который используют некоторые инструменты, — создать «положительную предвзятость» при фильтрации резюме: вместо того, чтобы отсеять как можно больше кандидатов, их сортируют по предпочтительным навыкам, говорит Унгуресан.

На конкурентном рынке труда fashion-ритейлеры все чаще делают ставку на искусственный интеллект, чтобы не только увеличить скорость обработки объявлений о вакансиях, но и найти правильный язык и те визуальные эффекты, которые сделают публикуемые вакансии более привлекательными. Это также позволяет лучше переманивать таланты из других компаний, считает Дэниел Айвс, управляющий директор компании финансовых услуг Wedbush Securities.

По словам Эли Дуэйн, сооснователя Dweet, их нейросеть помогает находить настоящих звезд, которые прячутся от человеческих глаз. Например, Dweet выявляет кандидатов с богатым опытом в сфере обслуживания, которые могут хорошо подойти для работы в элитном бутике — даже если у них и вовсе нет опыта работы в магазинах. При этом система не отсеет ценные резюме только потому, что в них оказались пробелы или уровень образования соискателя не соответствует требуемому.

Какие еще перспективы сулит ИИ ритейлерам? По мнению опрошенных BoF экспертов, прежде всего им станет проще находить продавцов и офисных сотрудников начального уровня, готовых развиваться в компании. Также технологии позволят избежать высоких затрат, связанных с оттоком талантов, ведь кандидаты будут попадать на те должности, которые им подходят, а руководители смогут лучше использовать их сильные стороны. Наконец, HR-специалисты освободятся от рутинной работы с резюме и сосредоточатся на таких важных задачах, как развитие талантов и адаптация новых сотрудников.

Пока же работа роботов невозможна без человека. «В лучших кейсах, которые мы видели, рекрутеры, использующие эти инструменты ИИ, прекрасно осознавали их недостатки, касающиеся предвзятости и дискриминации, — говорит Унгуресан. — И они подключались к работе на финальной стадии для исправления таких ошибок».