Неестественный отбор: как алгоритмы «скрывают» работников
В начале ноября сети «взорвала» история американки Анжелины Ли, которую в ответ на фейковое резюме, начиненное ключевыми словами, имеющими ценность в IT-сфере, буквально завалили предложениями самые завидные работодатели. В абсолютном большинстве крупных компаний заявки соискателей на первом этапе отбора обрабатываются специальными алгоритмами, которые проверяют соответствие резюме кандидатов ключевым словам, указанным работодателем в описании вакансии. «Увидев» в резюме программиста Ли такие ценные «ключи», как «Microsoft», «Instagram», «Ethereum», «машинное обучение» и «искусственный интеллект», роботы расценили ее заявку как безусловно стоящую внимания отделов кадров.
На этот эксперимент Ли решилась после того, как отчаялась дождаться откликов на свое настоящее резюме. Фейковое, помимо «ключевых слов», содержало массу сарказма, но роботы не умеют его распознавать. Алгоритмы «не обратили внимания» на множество шуток кандидата: рикроллы (распространенный в сети розыгрыш, когда ссылки ведут не на интернет-ресурсы, подтверждающие указанное в тексте, а на клип британского певца Рика Эстли); опыт использования выдуманных систем управления базами данных VoldemortDB (по имени злодея из «Гарри Поттера») и «Чаризард» (по названию финального этапа эволюции покемона Чармандера).
Не насторожил роботов и целый ряд странных «достижений» соискателя, среди которых – руководство командой по майнингу криптовалюты на рабочих компьютерах Instagram и способность выпить очень много водки. Анжелине Ли перезвонили представители 90% компаний, в которые она обратилась, включая Dropbox, Bolt, Robinhood и Reddit, где она, собственно, и опубликовала эту историю. «После многочисленных отказов работодателей я решилась на эксперимент, чтобы проверить, читают ли рекрутеры резюме (не читают). Если не верите, скопируйте мое, поменяйте имя, даты и т.д. и попробуйте сами», – пишет Анжелина.
Автоботы и соискатели
Автоматические системы отслеживания заявок кандидатов (Applicant Tracking Systems, ATS) появились в конце 1990-х. Активно использовать такие алгоритмы бизнес стал около 10 лет назад в ответ на огромный поток CV, захлестнувший работодателей с появлением электронных откликов на вакансии. Крупные компании могут получать десятки тысяч резюме в неделю, а на одну вакансию фирмы с известным именем могут претендовать сотни кандидатов. Далеко не всегда их послужной список отвечает требованиям, описанным в вакансии: на вакансию бизнес-аналитика или фронтенд-разработчика можно получить резюме от экстрасенсов, слесарей и секретарей-референтов. Провести первоначальный отбор, отсеяв кандидатов с нерелевантной квалификацией, и призваны алгоритмы.
Сегодня 99% крупнейших компаний мира, входящих в список Fortune 500, фильтруют все поступившие резюме через ATS. Все чаще к помощи алгоритмов при найме прибегают и более мелкие фирмы. ATS, умеющие обрабатывать огромные потоки информации, не только автоматизировали обработку ее «входящих» потоков, но и подыскивают подходящих кандидатов на сайтах по поиску работы, они умеют даже протестировать когнитивные способности соискателей и провести первичные собеседования.
Разработчики алгоритмических систем, оценивающих кандидатов, говорят об их беспристрастности. Правда, на деле системы не так совершенны. Например, роботы, которые проводят собеседования, не в состоянии распознать нюансы речи, и их сбивает с толку любой акцент, поэтому обойтись без людей при их применении невозможно. Несовершенны и более простые системы, обрабатывающие текстовые заявки кандидатов.
Так, в 2018 г. Amazon пришлось отказаться от использования HR-алгоритма, потому что он оказался сексистом, отдававшим предпочтение резюме мужчин. При обучении программы, на которое ушло несколько лет, разработчики использовали данные о найме в Amazon за предыдущее десятилетие. Поскольку большинство сотрудников, принятых на работу за этот период, были мужчинами, алгоритм сделал для себя определенные выводы.
Оптимизировав подбор персонала, алгоритмы вместе с тем оставляют за бортом миллионы потенциально достойных кандидатов. По данным сервиса TopResume, адаптирующего резюме под «язык» автоматизированных программ отбора персонала, до HR-менеджеров компаний добирается в итоге лишь порядка четверти всех резюме. Недавнее исследование Гарвардской школы бизнеса и консалтинговой компании Accenture выявило, что только в США порядка 27 млн работников исключены из рынка труда из-за того, что их регулярно игнорируют алгоритмы искусственного интеллекта, осуществляющие отбор резюме. Выявленная исследователями основная ошибка алгоритмов в том, что они сосредоточены на отсутствии у кандидата чего-либо («ключевых слов» в резюме) – а не на том, что он может в компанию привнести.
Пароль для бота
Отбор по ключевым словам действительно помогает отсеивать неподходящих кандидатов. Однако многие заявки отбраковываются не потому, что их авторы не обладают необходимой квалификацией, а потому, что в их резюме имеющиеся навыки сформулированы не так, как их сформулировал работодатель. «То, увидит ли рекрутер ваше резюме, зависит от того, сумели ли вы оптимизировать текст в соответствии с требованиями оценивающих его ботов», – пишут специалисты американского сервиса Jobscan, который адаптирует CV своих клиентов под язык алгоритмов. Сервис был основан в 2014 г. Джеймсом Ху, который сам долго не мог найти работу, поскольку «не нравился» ATS. Поняв, в чем дело, он сумел превратить неудачу в бизнес-идею и основал сайт, который теперь приносит ему около $4 млн прибыли в год.
Для соискателей ориентация работодателей на формальное соответствие резюме ключевым словам, включенным в настройки «ботов-кадровиков», превратила процесс трудоустройства в настоящий квест. В Google более 20 млн ссылок о том, как «обойти», «обыграть» или «надуть» автоматическую систему контроля кандидатов, включая инструкции с перечнем способов и даже видеоинструкции. «Не дайте роботам встать на пути к работе своей мечты!» – призывает сервис TopResume, обещая своим клиентам оптимизировать резюме так, чтобы оно прошло сквозь фильтры ботов, то есть снабдить его необходимыми ключевыми словами.
Подобные фирмы успешно работают во многих странах, включая Россию, чьим работодателям и соискателям ATS-боты тоже хорошо знакомы. По данным сервиса HeadHunter, в конце 2019 г. автоматизированные системы подбора персонала использовала каждая третья российская фирма, причем среди компаний со штатом более 500 человек первичный подбор кадров алгоритмам доверяли 40% работодателей.
Некоторые соискатели, в свою очередь, не «подбирают пароли» к тому или иному работодателю, а тоже пытаются автоматизировать процесс поиска работы. Например, испанский маркетолог Дэвид Видал создал чат-бот для составления резюме и первичного онлайн-собеседования с рекрутерами. Бот умел отвечать на стандартные вопросы, которые обычно задают кандидатам: «Какое ваше самое большое профессиональное достижение», «Назовите три ваших недостатка» и т.п. За неделю бот связался в сети с 30000 человек, отправил им ссылку на резюме Видала и принес своему создателю 11 предложений о работе и 14 приглашений на личное собеседование.
Новые настройки
Даже если ключевые слова в резюме кандидата соответствуют запросу работодателя, отбор необязательно будет оптимальным. Например, если в требованиях к соискателю прописано знание неких новых программ, то выпускник вуза, изучивший их в институте, может быть «приравнен» к опытному специалисту или даже обойти его, если тот описал свои навыки «неправильным» с точки зрения алгоритма образом. Еще одна проблема чрезмерной формализации процесса найма – работа алгоритмов по «двоичной системе» (да/нет), рассказывает профессор менеджмента Гарвардской школы бизнеса Джозеф Фуллер и соавтор совместного с Accenture исследования о «скрытых» работниках. Как следствие, алгоритм автоматически отсеивает тех кандидатов, в резюме которых чего-либо нет, вместо ориентации на возможности соискателей. Например, в стопку «отказных» с высокой вероятностью попадут те, кто не работал где-либо последние полгода – вне зависимости от причин. Очень часто кандидату для полного соответствия запросу не хватает небольшого дополнительного обучения, однако формализация процесса найма оставляет таких соискателей без места.
Предсказуемый цикл «спрос и предложение» на рынке труда ушел в прошлое, отмечает Ева Сейдж-Гевин из Accenture: компании испытывают нехватку людей с нужными навыками независимо от циклических подъемов и спадов в экономике. Среди более 2200 опрошенных руководителей компаний в США, Германии и Великобритании более двух третей (69%) заявили, что им не хватает необходимого количества работников для обеспечения будущего успеха бизнеса. Почти столько же (67%) сообщили, что не хватает работников с квалификацией нужного качества. Людям нужна работа, а компаниям нужны работники, но когда организации ищут «идеальных» кандидатов, они часто упускают из виду способных, отмечает Сейдж-Гевин.
«Ирония в том, что автоматизированные системы оценки кандидатов, которые были призваны решить проблему нехватки квалифицированных кадров, только усугубили ее. Полагаясь на них, компании постоянно отклоняют соискателей, чьи характеристики очень близки к их требованиям», – пишут авторы доклада Гарвардской школы бизнеса и Accenture о «скрытых работниках». Почти две трети руководителей, которым удалось «открыть» некогда «скрытых» работников, сообщили, что довольны их производительностью, качеством их работы, вовлеченностью, а более трети – что стали реже сталкиваться с проблемой нехватки талантов.
То, как работают автоматизированные системы, зависит не от них, а от настроек, за которые отвечают люди: для «открытия» «скрытых» талантов достаточно упростить требования так, чтобы они охватывали более широкий пул кандидатов, и пересмотреть некоторые стереотипы, советуют авторы доклада.
Работодатели уже столкнулись с тем, что пул необходимых им работников, готовых к найму, снижается, прежде всего в силу демографической ситуации (старения населения, которое ведет как к повышению «среднего возраста» работников, так и к сокращению доли людей трудоспособного возраста). СOVID-19 лишь усугубил нехватку квалифицированных кадров и повысил на них спрос. Это значит, что конкуренция среди работодателей за работников будет только усиливаться, а стратегию найма придется изменить, сделав требования к кандидатам более гибкими. Идеальным ресурсом в этой ситуации станут те самые люди, которые обладают квалификацией, но не удовлетворяют жестким формальным требованиям действующей системы отбора, считают авторы из Гарвардской школы бизнеса и Accenture.
В США, переживающих после пандемии период «Великой отставки», когда все меньше людей готовы работать и добровольно превращаются в «домохозяек», многие фирмы снижают требования к кандидатам. Некоторые компании больше не требуют дипломов о высшем образовании на ряд должностей, для которых раньше их наличие было обязательным, не ориентируются на средний балл в аттестатах выпускников. А имеющихся сотрудников пытаются удержать бесплатной учебой или предоставлением корпоративных минивэнов для поездок в отпуск.
Отношение к найму меняют и «звездные» компании, место в которых мечтают получить лучшие работники. Например, компанию IBM еще несколько лет назад необходимость найти новых специалистов по кибербезопасности и расширить штат разработчиков программного обеспечения заставила снизить требования к образованию кандидатов на такие должности и упростить для них критерии отбора. Тогда это помогло компании найти специалистов среди людей, которые не соответствовали ее начальному суперзапросу. Правда, в 2020 г. IBM отказала трем миллионам соискателей, однако уже в 2021 г. решила пересмотреть их заявки и найти среди них подходящих специалистов. На такой же шаг пошел в начале осени Amazon. А Microsoft, который, как и Amazon и IBM, возглавляет пятерку лучших работодателей в рейтинге Forbes, в 2021 г. стал искать квалифицированные кадры среди людей с аутизмом. Компания отменила для таких соискателей требование о прохождении интервью, которые являются для них слишком сильным стрессом и фактически выступают заградительным барьером для трудоустройства.
