В аутсорсинговом агентстве «Мимино» мы через API работных сайтов получаем большие объемы информации: резюме, письма, отзывы. А недавно начали классифицировать их по степени приоритетности для нас. Например, если задача — срочно найти специалиста на склад, а во вторую очередь уже грузчика, то в первую очередь мы запросим информацию о работниках складов.

Мы ставили ChatGPT задачу подготовить описание вакансии. Запрос — «составить описание вакансии продавца в магазине Fix Price без опыта работы». Порадовала скорость создания текста по заданным критериям и достаточно качественный слог. Результат ниже.

Boolean- и X-ray-поиски — это по сути сканеры по различным сайтам, работающие на движке Google. Эти методы предполагают использование сложносочиненной формулы с операторами и большим количеством перечислений возможных «мест» или сайтов, откуда мы хотим посмотреть людей. Например, чтобы найти кандидата на роль КАМ’a (key account manager), начнем с такого варианта: site:ru.linkedin.com/in/ intitle:"key account".

В этой формуле есть только один сайт — LinkedIn — и один вариант названия роли, а для качественного поиска надо перебрать все. С этим как раз и помогает ChatGPT: формула поискового запроса бывает длинной и нагруженной знаками, а ИИ позволяет исключить технические ошибки.

Поиск юриста по сделкам слияний и поглощений — задачка со звездочкой для новичка в подборе персонала, а ChatGPT помогает «подглядеть» вопросы к интервью с кандидатами, проверить себя, исключить возможные упущения.

Я обычно делаю запросы на английском (потому что результат получается более развернутым), но суть его примерно такая: «ключевые вопросы рекрутера для проверки хард-скилов на интервью с M&A-юристом с опытом работы по сделкам от шести лет в юридической фирме».

Дальше можно варьировать в зависимости от полученного результата и просить нейросеть исправить или дополнить. Но подчеркну: для вопросов по вакансиям ChatGPT поможет только в самом начале, если вакансия совсем непонятная. Это лишь точка старта для погружения в специфику — финальный пул вопросов к интервью вряд ли удастся получить.

Мы протестировали способность ChatGPT давать ответы на открытые вопросы кандидатов и остались ею довольны. Технически было так:

• наш сотрудник задавал ИИ вопрос, полученный от кандидата;
• чат-бот давал ответ;
• живой человек корректировал результат и акцентировал внимание на важных для компании моментах.

Почему не встраивали ИИ в наш бот? Практика показала, что ответы могут быть неоднозначными и не всегда отражают нашу позицию по определенным вопросам. Например, кандидат мог спросить, как компания относится к своим сотрудникам и их развитию, — и только носитель корпоративных ценностей мог правильно дать задание боту на подготовку ответа. Ниже пример такого взаимодействия (текст ИИ, скорректированный человеком).

ChatGPT помогает нам составлять ответы на часто задаваемые вопросы, консультировать по оформлению документов и т. д. Мы используем для этой цели готовые решения на базе Telegram и вконтакте-мессенджера, а именно TargetHunter-модератор.

Карта поиска — это список компаний, где могут работать специалисты, которых мы ищем. В исполнении ChatGPT она сразу выходит в готовом виде, и это быстрее, чем искать данные на просторах интернета стандартным способом. ИИ легко сравнивает старые и новые названия компаний, поэтому карта получается предельно полезной и актуальной.

Мы пробовали «заказывать» чат-боту имиджевый текст о компании с описанием работы у нас. Результат получился такой. Не идеально, но есть от чего оттолкнуться.

Однажды ChatGPT подготовил нам программу внутрикорпоративного обучения по определенным направлениям всего за несколько минут. Она оказалась более обширной и детальной по сравнению со сценариями обучения, подготовленными рядовым сотрудником.

Мы дали ChatGPT задачу составить приветственное письмо для нового сотрудника компании Fix Price. Результат ниже.

Ниже пример того, что предложил ChatGPT, когда мы попросили его придумать три идеи корпоративных мероприятий для двух тысяч человек.

У нас заметно сократилось время на составление вакансий, так как основная часть уже сгенерирована нейросетью — и остается лишь править и добавлять существенные элементы. Например, раньше я вручную составляла вакансии и тратила примерно 15−20 минут на каждую. При использовании нейросети это занимает не более пяти минут.

ChatGPT способен работать круглосуточно. Это позволяет кандидатам получать ответы на свои вопросы в любое время.

После внедрения ChatGPT обрабатываем мы кратно больше резюме за единицу времени, то есть мы пишем запрос (как в поисковой системе) и получаем на выходе нужную выборку резюме.

Бесплатная версия лимитирована. Кроме того, технически нужно либо арендовать зарубежный номер телефона, либо обладать СИМ-картой не из РФ, подобрать адекватный VPN-сервис, который не будет мешать другим программам, и подружиться с корпоративными настройками безопасности… Задачка не самая интересная, организационные детали вызывают дискомфорт, но не являются непреодолимым препятствием, если вы действительно хотите использовать чат-бот.

Любой результат, который выдает нейросеть, — это, конечно, не готовый продукт. Всё необходимо проверять и переделывать: добиться описания вакансии с нужной стилистикой и правильными акцентами почти нереально. Придется либо долго думать над тем, как поставить задачу, либо долго править полученный вариант. Скорость работы не увеличивается, и в результате вы всё равно всё делаете самостоятельно.

Как ответственный работодатель, мы заботимся о защите персональных данных кандидатов, а использование ChatGPT может привести к утечке этой информации. Мы изучили этот вопрос вместе с командой, в том числе с привлечением сотрудников IT и службы безопасности, — и приняли решение использовать ChatGPT в нашем процессе подбора персонала, но всячески минимизировать использование персональных данных и другой чувствительной информации о сотрудниках.

Пока непонятно, насколько защищены диалоги в чате от утечек и вообще правомерно ли использовать программу на бесплатной основе в коммерческих целях — при отсутствии юридических соглашений между компанией и разработчиками ChatGPT.

ChatGPT иногда дает ответы, которые не всегда точны или не полностью соответствуют нашим стандартам. Это может привести к недопониманию или неправильному истолкованию информации. Например, менеджер по подбору персонала задал вопрос ChatGPT о том, какие навыки и качества необходимы для успешной работы в отделе маркетинга. Бот ответил, что важно иметь хорошее понимание социальных медиа и уметь создавать контент. Но ответ не учитывал другие важные навыки: аналитическое мышление, коммуникабельность, умение работать в команде. HR-специалиста этот ответ не удовлетворил.

У нас нейросеть обучал отдел маркетинга совместно с разработчиком на языке Python. Для обучения потребовалось около 50 тысяч резюме. Обучение заняло около двух часов, использовался Google Colab. Я лично контролировала результат обучения, задавая тысячами запросы, объясняя, что бы хотела улучшить в результатах, — и маркетинговый отдел совместно с Python-разработчиком отмечал, что исправить, что улучшить, а где нейросеть вообще подсовывала нерелевантные резюме.

ChatGPT гораздо лучше реагирует на английский язык. Например, русскоязычные запросы иногда похожи на текст, пропущенный через обычный переводчик. Однако нейросеть быстро учится, и, кто знает, возможно, уже совсем скоро языковой барьер перестанет существовать. При этом лично мне так больше нравится: чат-бот мотивирует меня активнее использовать английский язык в работе.

Использование ChatGPT в HR может быть полезным инструментом для общения с кандидатами. Но не стоит отдавать ему полный контроль над задачами: продолжайте оценивать преимущества и ограничения использования этого инструмента, вдумчиво определять, какие задачи ему лучше подходят. Мы будем продолжать экспериментировать и настраивать этот инструмент для своих нужд. Возможно, компания также будет искать другие задачи для ChatGPT в других областях своей деятельности: в маркетинге или IT.

Сейчас у нас нет необходимости внедрять ChatGPT в работу HR-подразделения, так как большинство процессов выстроено и многие задачи типизированы: у нас есть шаблоны и инструкции по работе. Тем не менее команде было интересно протестировать возможности нового инструмента. Для себя сделали вывод, что чат-боту можно отдать решение творческих задач, например искать идеи для корпоративных праздников, подарков, розыгрышей и т. д. В целом в задачи любого специалиста HR-отдела помимо написания текстов входит много других обязанностей, которые ChatGPT не может выполнить. Это скорее помощник, чем полноценный сотрудник.

При умелом подходе в чат возможно отправить часть своих рутинных дел, однако это сработает, если:

• вы хорошо сформулировали запрос,
• в вашей компании операционные процессы не автоматизированы,
• вы можете сделать запрос на английском языке.

Я однозначно планирую и дальше продолжать использовать ChatGPT в работе. Это полезно: процессы идут быстрее. Еще это интересно: ИИ учится, адаптируется под запросы, выдает всё более точные результаты. Думаю, эксперименты с новыми технологиями, в том числе с ChatGPT, способствуют развитию: вы учитесь работать с новыми инструментами, думаете о старых задачах по-другому — так формируются новые нейронные связи в мозге.