Чем крупнее компания, тем больше вероятность, что она использует ERP-системы для планирования рекрутмента. Доля компаний, внедривших ERP-систему за последний год, также выше в московских компаниях. То же самое можно сказать и про машинное обучение – в Москве оно встречается в сфере рекрутмента в пять раз чаще, чем в регионах.
Только каждая пятая компания среди тех, кто не использует машинное обучение в рекрутменте, заинтересована в том, чтобы поменять ситуацию. Тех, кто не видят в этом необходимости, примерно в два раза больше, причем как среди небольших, так и среди крупных компаний.
Именно подбор кандидатов считается одним из самых перспективных направлений для использования искусственного интеллекта уже сегодня. В Москве технологичных компаний оказывается чуть больше, чем в регионах – здесь машинное обучение в 2017 году планирует использовать каждая четвертая компания, а не планирует – каждая третья.
Причина невысокой популярности машинного обучения скорее кроется в неразвитости инструментария, чем в недоверии к технологии как таковой – 70 % опрошенных уверены, что рано или поздно искусственный интеллект сможет заменить HR-менеджеров в деле выполнения большинства их сегодняшних обязанностей. Причем в сумме почти половина опрошенных считает, что это произойдет максимум через 5 лет, то есть в относительно недалекой перспективе.
Еще одним камнем преткновения в деле внедрения машинного обучения в HR является отсутствие потребности в данной технологии. Среди тех, кто не собирается применять машинное обучение в HR, половина отказывается от него именно по причине ненужности.
У четверти нет соответствующих бюджетов, еще четверть не знает, как именно может быть применена эта технология. Очевидно, что компаниям не хватает конкретной информации о продуктах, связанных с машинным обучением.
Почти половина опрошенных компаний предпочла бы автоматизацию раздуванию штата специалистов в HR-отделе при схожих затратах в первый год. Противоположного мнения придерживается каждая пятая компания.
Более половины опрошенных верят, что их компания начнет использовать digital-инструменты для автоматизации рекрутмента в ближайшие 2–4 года. Каждая пятая фирма высказывает твердую уверенность, что это будет так, каждая десятая предполагает обратное. В целом скептично к автоматизации рекрутмента относятся около трети опрошенных работодателей.
В реальности лишь 16 % компаний выделяют финансирование на автоматизацию HR-процессов. Еще 38 % заинтересованы в этом, но не имеют достаточного бюджета. Не чувствуют потребности в финансировании автоматизации HR-процессов около трети компаний, причем подавляющее большинство из них имеют штат менее 500 человек. Среди крупных компаний только 12 % не имеют потребности в автоматизации, а 39 % не имеют достаточного для нее бюджета.
Также среди компаний, в которых работает более 500 человек, самая высокая доля фирм, отдельно финансирующих автоматизацию в HR-департаменте. В этом сегменте они встречаются в 2–3 раза чаще, чем среди компаний со штатом до 500 человек. Кроме того, автоматизация HR-процессов интенсивнее протекает в московских компаниях, чем в регионах, что отчасти объясняется большей концентрацией крупных фирм в столице.
Борис Вольфсон, директор по развитию компании
Мы видим, что развитие цифрового HR постепенно становится не уделом компаний-новаторов, а мейнстримом, особенно в секторе крупных компаний, где наличие систем автоматизации HR-процессов и HR-аналитики уже считается обязательным условием эффективной работы.
Кроме стандартизации и оптимизации HR-процессов автоматизация в качестве побочного эффекта позволяет компаниям начинать процесс накопления данных и далее – их аналитики. Таким образом можно полностью реализовать концепции digital HR, начав с использования программных средств для автоматизации процессов, и, накопив данные, построить систему HR-аналитики.
Из новых трендов можно отметить появление проектов по использованию искусственного интеллекта: на данном этапе это небольшие пилоты с целью proof of concept, хотя уже есть успешный опыт внедрения и промышленной эксплуатации таких систем. Можно спрогнозировать, что в ближайшие несколько лет использование возможностей искусственного интеллекта позволит переложить большую часть рутинной работы по принятию решений, которую традиционно выполняли HR-специалисты, на системы машинного обучения.
Кризисные и посткризисные явления на российском рынке труда вынудили многие компании прибегнуть к оптимизационным мерам и осуществить поворот своей кадровой политики от активного найма в сторону удержания и развития уже работающего персонала. Эти меры должны способствовать экономии средств и повышению производительности труда на предприятиях, а в совокупности – помогать экономике выходить из кризиса.
