Заглянуть за горизонт. Будущее оценки персонала 2030
11.01.2021
Прогноз развития оценки персонала от Елены Кадыровой, генерального директора и партнера Talent Q
Давать прогнозы — дело достаточно рискованное. Особенно в свете грядущих событий вроде пандемии. Многие сейчас предпочитают не заглядывать дальше перспективы в 2-3 месяца. Но делать это все равно необходимо.
Если проследить куда нас могут вести уже наметившиеся тренды, то становится ясно: намечается бурный рост автоматизированных методов оценки.
Автоматизированные методы оценки
В ближайшие 5-7 лет нас ждет радикальное увеличение количества решений, принимаемых Искусственным Интеллектом (ИИ). Более того, если верить предсказаниям знаменитого футуролога Рэймонда Курцвейла, то уже к 2029 году процессор компьютера будет представлять точную копию человеческого мозга, что позволит вычислительным мощностям его превзойти.
Как при этом поменяются роли людей и машин, мы пока не знаем, но уже совершенно точно можно утверждать, что суперспособности алгоритмов станут неотъемлемой частью оценки персонала в течении ближайших нескольких лет. При этом достаточно четко становятся понятны как преимущества, так и ограничения использования автоматизированных методов и ИИ.
Незаменимость автоматизированных методов при массовом подборе
Без всяких сомнений, алгоритмы будут незаменимы при массовом подборе. Проекты, в которых практически вся операционная рутина, а также решения об отсеве кандидатов внутри воронки подбора отдаются машине, будут все больше и больше востребованы в различных отраслях.
Больше источников для оценочной базы
Параллельно с увеличением вычислительных мощностей компьютеров идет расширение источников сбора данных.
Так уже сегодня возможен машинный сбор и обработка массива данных, которые просто физически не способен обработать человек. Например, оценка физиогномики человека, невербального поведения, голосового рисунка, частотного использования лексических и текстовых конструкций.
Также — в теории, да и на практике — уже возможна обработка абсолютно любых персональных данных. Например, цифровой след кандидата в социальных сетях. Его контентные предпочтения. Или данные по использованию кредитных карт, которые могут охарактеризовать покупательское поведение человека.
Современные системы «умного города» позволяют анализировать данные физического перемещения человека. При развитии сетей 5G и интернета вещей (IoT) появится возможность анализировать взаимодействие человека с предметами. Отдельная тема — медицинские и биометрические данные…
И это только верхушка айсберга, рассматривая которую, уже сейчас можно сказать: практически неограниченные возможности ставят перед нами ряд новых и очень важных вопросов.
Морально-этические вопросы при оценке талантов
Буквально в ближайшее время на первый план при оценке талантов выйдут морально-этические вопросы использования инструментов с неограниченными возможностями, а не сами эти возможности.
Всему человеческому сообществу придется договариваться, а где-то и самостоятельно прочерчивать «красные линии», за которые не стоит заходить. Для оценщиков это будет что-то вроде договора о нераспространении ядерного вооружения.
Возможности станут настолько обширными, что очень тонко придется взвешивать все плюсы и минусы, пользу и вред, которые они могут принести в нашу жизнь.
И здесь мы подходим к еще одному очень важному вопросу, от ответа, на который во многом зависит наше будущее. Что будет первичным: человек или машина? Чьи оценки будут главными при принятии решения о выборе кандидата?
Гуманистические методы оценки персонала
Мы в своей работе твердо стоим на гуманистических позициях. Мы считаем, что инструменты – это всего лишь инструменты, задача которых – облегчить жизнь человеку и HR специалисту, а не подчинить нас всех алгоритмам.
Особенностью ИИ является то, что человек, по сути, не понимает, как работает этот самый ИИ. Для нас все его решения остаются «черным ящиком», огромным набором связей.
Получив готовое решение о кандидате, HR-менеджер не может объяснить ни себе, ни кандидату каким образом это решение было получено. А ведь именно в структурированной обратной связи и заключается максимальная польза, которую дает оценка. Важна осознанность, которая возникает у сотрудника, когда он понимает свои сильные стороны и области для развития.
Немаловажную роль играет также, так называемая, очевидная валидность применяемых методов оценки, когда сам кандидат понимает, что предлагаемые задания каким-то понятным образом связаны с его профессиональной деятельностью и будущей работой. В противном случае ИИ превращается в закамуфлированную разновидность детектора лжи, основанном на неосознанных реакциях респондента.
В своей работе мы опираемся на классическую психометрику
Когда «классика» особенно важна? «Классический» подход особенно необходим при подборе топ-менеджеров.
Практика Talent Q говорит о том, что менеджеры и специалисты высокого класса очень чувствительны к используемым методам оценки. Для них важно понимать какими инструментами пользуются при их оценке и какие подходы лежат в основе этих инструментов. Они ожидают развернутых комментариев по результату проведенной оценки. И наши инструменты позволяют давать подобную обратную связь, которая позволяет раскрыть индикаторы исследуемых компетенций.
Таким образом, помимо универсальности, скорости и эффективности, оценочный инструментарий будет должен соответствовать высоким этическим стандартам и предполагать бережное, экологичное отношение к кандидату в процессе оценки.
Подводя итог
Итак, даже при рассмотрении будущего в удаленной перспективе можно сделать следующие выводы:
- наш мир неотвратимо движется в сторону цифры и искусственного интеллекта (ИИ). Новые технологии предоставят нам массу возможностей, особенно для оценки массовых позиций.
- несмотря на технологические возможности, в области оценки талантов останется место классической психометрике.
