В России ИИ поможет отбирать молодые кадры

Стартовало тестирование нейросети, анализирующей анкеты кандидатов в Молодежный кадровый резерв. Пилотный запуск может стать началом принципиально новой работы HR-сектора в стране.

Важный государственный кейс

В Санкт-Петербурге началось тестирование нейросети, разработанной городским комитетом по информатизации и связи совместно с университетом ИТМО. Сеть предназначена для отбора кандидатов в Молодежный кадровый резерв и анализирует данные по семи параметрам, изучая, в том числе, биографию, трудовой стаж и корректность заполнения анкеты.

Алгоритм работы выглядит так: собрав анкеты, панель робота “Геннадий” (действующая с 2023 года) передает их в ИИ и по результатам анализа вносит правки.

Пока что работа новой нейросети представляет собой пилотный запуск, не выходящий за пределы Молодежного кадрового резерва Санкт-Петербурга. Однако это событие – не только иллюстрация успешного взаимодействия ИТМО и горадминистрации, но и первый государственный кейс публичного применения нейросетей в сфере HR. В случае успеха пилотного запуска такое решение может быть масштабировано на всю страну.

Внедрение такого подхода даст возможность снизить нагрузку на административный ресурс, улучшить и ускорить этап первичной проверки кандидатов на ту или иную должность. Благодаря автоматизации работы кадровых служб уменьшится уровень бюрократии в системе госуправления. Вероятнее всего, повысятся и прозрачность, и объективность отбора.

В дальнейшем на основе нейросети мы планируем разработать мультиагентную систему, которая будет профилировать участников, анализировать резюме и запросы на естественном языке и осуществлять персонализированный подбор кандидатов путем диалога человека с ИИ. Также мы хотим адаптировать программу для нужд университета: для поиска научных руководителей для ВКР; подбора тематик проектов, интересных студентам лаборатории, а также студентов для работы над проектами LISA

Дмитрий Федоров

кандидат технических наук, доцент факультета прикладной информатики ИТМО, руководитель лаборатории интеллектуальных сервисов и приложений LISA

Нейросеть на экспорт

Перечень функций новой нейросети, скорее всего, будет расширен. К ее возможностям могут добавиться углубленный анализ мотивации, проверка образовательных документов кандидатов (дипломы, сертификаты), присвоение статуса в зависимости от профиля. Не менее вероятно и распространение технологии на другие секторы госуправления.

Потенциально применение нейросети может быть адаптировано и для других российских городов и регионов. Кроме того, в перспективе не исключен выход и на международный уровень – в качестве экспортной модели цифрового HR-сервиса госслужб.

ИИ-HR в торговле и учебе

Сама идея автоматизации HR-работы не нова. Так, X5 Retail Group (сеть “Пятерочка”) уже автоматизировала подбор кандидатов с помощью роботов Vera и Yermil, через которых происходит первичный контакт. В самом университете ИТМО, как и в ВШЭ, широко применяются ИИ-инструменты, в том числе, в написании дипломных работ. Производится и обучение студентов промпт-инженерингу.

Большое внимание уделяется данной технологии и в федеральном масштабе. Это подтверждается принятием нацпроекта “Экономика данных и цифровая трансформация” (2025-2030). В программу, среди прочего, входит проект “Искусственный интеллект” и направление HR для сферы госуправления (куратор – Дмитрий Григоренко).

На выполнение проекта выделен бюджет более 1 трлн руб. В 2019 году президентом России была утверждена стратегия развития ИИ, в которой был сделан акцент на цифровизацию госуправления и контроль безопасности решений.

Будущая часть нацпроекта

Таким образом, запуск нового пилотного проекта в Санкт-Петербурге способен продемонстрировать возможности ИИ в кадровой работе в федеральном масштабе. С расширением перечня функций и географических рамок проекта технология может стать частью нацпроекта “Экономика данных”. Однако для успешной автоматизации HR-сферы необходимо качественно отработать все вероятные риски: ошибки алгоритмов, возможный отказ кандидатов от данного метода работы, требования контроля качества, полная прозрачность критериев отбора.