На главную   Обратная связь
   


 
  О журнале     Архив номеров     Сделать стартовой   Добавить в избранное  
Забыли пароль?   Регистрация
 



  Поиск по сайту


НА ГЛАВНУЮ

ДЕЛОВЫЕ НОВОСТИ

НОВОСТИ КОМПАНИЙ

ЖУРНАЛЫ

ЭКСПЕРТЫ

ТОП-ПЕРСОНЫ

ИССЛЕДОВАНИЯ

КАПИТАНЫ РОССИЙСКОГО БИЗНЕСА

ДЕЛОВОЙ КЛУБ УП

РЕГЛАМЕНТЫ УП

ВИДЕОЖУРНАЛ

НАШИ ПАРТНЕРЫ

КОНТАКТЫ

АНОНСЫ




Подпишитесь на рассылку
Адрес e-mail:

 

Ознакомительная подписка на журнал управление персоналом

Яндекс.Погода



Журнал "Управление персоналом" N32 2016 год





Искусственному интеллекту несвойственны решения, связанные с неопределенным риском

Автор: Дмитрий Котов, Navicon

При всех преимуществах интеллектуальной системы стоит помнить, что разовые операции, творческие действия, индивидуальные контакты должен производить человек — иначе расход ресурсов на технологию окажется несоизмерим с полученным результатом

Будущее искусственного интеллекта (ИИ) уже имеет очертания? Спрос на стартапы с ИИ невероятный... Почему?

-Будущее искусственного интеллекта предсказать сегодня крайне трудно: скорость развития технологий такова, что любые предсказания будут преждевременны. Тем не менее уже сейчас можно сказать, что часть операций, ранее однозначно требовавших человеческого участия, будут автоматизированы при помощи технологий искусственного интеллекта в ближайшее время. Особенно это касается операций, где эффективность складывается из анализа крупных массивов данных: много таких, например, в финансовой отрасли, которая уже сейчас потребляет самые продвинутые IT-решения. Так, решение о блокировке карты в случае проведения «странных» транзакций принимает алгоритм, изучивший миллионы таких транзакций, в том числе благодаря технологии машинного обучения. Уже появляются такие сервисы, как Penny — интеллектуальный бот-помощник, который следит за состоянием всех счетов владельца и умеет распознавать речь при общении в чате. Технология будет только совершенствоваться.

Совершенно иной вопрос — будущее искусственного интеллекта в так называемых творческих профессиях. Да, есть искусственные нейронные сети и алгоритмы Google, способные сочинять стихи или писать простейшие мелодии. Но это не творчество — любая творческая активность подразумевает создание совершенно нового продукта. Базовые принципы машинного обучения этого не предполагают, поэтому там, где требуется постоянное придумывание каких-то новых алгоритмов, изобретение чего-то нового, заменить человека роботом практически невозможно. К примеру, какие-то базовые виды деятельности маркетологов (проведение опросов, анализ данных) могут быть подменены технологией машинного обучения, но в целом, например, создание кампании по продвижению продукта — процесс, недоступный машине.

В каких сферах ИИ уже стал привычным и выдавливает ручной «умственный» труд?

— В человеческом интеллекте можно условно выделить интеллект классический и интеллект эмоциональный. В области классического интеллекта — решения задач с четкой логикой за короткие промежутки времени — искусственный интеллект давно обогнал человека. В части интеллекта эмоционального — достаточно вспомнить историю с англоязычным ботом Microsoft Tay, системой, которая пыталась общаться с пользователями Twitter. Бота отправляли спать дважды: в первый запуск в начале 2016 года пользователи социальной сети сделали бот расистом всего за день, после второго запуска бот признался в курении наркотических веществ рядом с полицией. Провести параллель с бизнесом просто: например, уже появляются качественные сервисы для идентификации лиц, скоринга и профилирования. Однако процессы, завязанные на распознавание мотивов, желаний людей, на эмоциональной грамотности, требуют и будут требовать участия человека. Хотя сейчас и появляются системы, которые не хуже человека распознают человеческие эмоции, эмоциональной грамотности, социальной адаптированности им не хватает. Что сильно мешает выполнению ряда HR-задач, таких как индивидуальное общение с сотрудниками, выбор кандидатов на должность.

Отсутствие у систем искусственного интеллекта эмоциональной составляющей не мешает тем не менее отдавать им на «аутсорсинг» часть функций и бизнес-процессов, которые не требуют непосредственного человеческого участия. К примеру, если мы говорим об HR, можно отдать искусственному интеллекту подбор персонала на массовые позиции с однообразными функциями, как это было с автоматизацией рекрутинга операторов в X5 Group. При этом ни один специалист по найму не передаст машине свою роль при подборе кадров высшего звена или представителей творческих профессий (разработчиков, маркетологов). Здесь две проблемы: для нетиповых позиций, которых большинство в каждой компании, сложно и экономически нецелесообразно применять средства machine learning. Вторая проблема в повторении опыта — искусственный интеллект учится на больших данных и выбирает модели, которые в среднем приносят средний успех. В итоге искусственный интеллект отбрасывает любое отклонение от нормы. В HR это может вылиться в то, что и звезды, и неэффективные сотрудники могут как не попасть в компанию вообще, так и выбраковываться внутри компании.

В рекрутинге машинное обучение может быть полезно для ранжирования кандидатов. Если в найме участвует опытный HR-сотрудник, он обычно проводит глубокий анализ того, как человек говорит, какой язык он использует, сильные или слабые конструкции («Я участвовал в проекте» — это слабая конструкция, «Я вел проект» — сильная). Есть много нюансов, которые опытные сотрудники замечают, просто видя текст. То же самое может делать искусственный интеллект, тем самым облегчая работу менее опытным рекрутерам. При этом стоит осторожно подходить к выводам, которые делает машина. Сегодня достаточно сервисов, помогающих рекрутерам в сборе информации: сервисы, которые объединяют активность людей в социальных сетях, на открытых площадках для разработчиков, где они выкладывают свой код, и т.д. Системы скоринга, парсинга поставляют нам эту информацию. Но ее анализ, принятие решений — творческая работа, которую должен выполнять человек.

В целом в HR я также вижу большие перспективы для машинного обучения в мониторинге внутренней активности сотрудников: например, для определения тех, кто собирается покинуть компанию. Все мы знаем, что предшествует мыслям об увольнении: отсутствие отпуска, большие переработки, слишком большое или малое количество переписки, слишком много или мало социальных контактов и так далее. Можно научить машину распознавать эти признаки и давать HR-отделу советы о том, чей уход из компании актуально предупредить. Если добавить немного фантазии, это могла бы быть работа на упреждение: человек еще не задумался об уходе, позиция не сформировалась, а благодаря алгоритму с ним ведется работа на предотвращение негативных ситуаций. Хотя даже в такой ситуации могут возникнуть сложности, к примеру, с мониторингом социальной активности сотрудника, а именно — с мониторингом активности сотрудников в социальных сетях в рабочее время. С одной стороны, повышенный интерес к соцсетям может быть показателем снижения увлеченности работой. С другой, человек может быть многозадачным. То есть даже при участии машин итоговое решение о каких-то мерах в отношении сотрудника должно приниматься человеком.

Боты в колл-центрах уже творят чудеса или вам как профессионалу этот успех видится иначе?

— Назвать боты в колл-центрах строго искусственным интеллектом нельзя: идея AI в том, что программа принимает решение, проявляет поведение, которое в нее не закладывалось явно какими-либо инструкциями. Она учится на примерах и на основании полученного опыта выполняет какие-то действия. Бот, который работает по скрипту, как это делают системы в колл-центрах, каким бы он сложным ни был, — классическая программа. Вот если боты начнут (а это лишь вопрос времени!) по голосу распознавать настроение, состояние собеседника, самообучаться на основе накопленных реакций пользователей/клиентов на свои реплики и в зависимости от этого как-то менять свои скрипты, тогда мы сможем назвать их искусственным интеллектом. Безусловно, технически это возможно: эмоции системами распознаются уже на достаточном уровне, а что касается рационального анализа, то у компьютера получается даже лучше, чем у человека.

Что бы вы хотели уже сегодня от «работных» сайтов, кроме того, что они уже делают?

— Основная функция работных сайтов — связать компании и людей. А при поиске подходящих тебе кандидатов всегда встает вопрос наличия определенных профстандартов: в резюме HR-специалист не только ищет признаки того, что человек успешно впишется в команду, но прежде всего проверяет соответствие опыта соискателя тому, который необходим на позицию. Но соискатели пишут резюме совершенно по-разному, пользуются разной категориальной сеткой. В качестве примера можно вспомнить бухгалтера по зарплате, уровень которого можно отличить по тому, сдавал ли он налоговую отчетность, на сколько людей он рассчитывал зарплату, применял ли сложные схемы расчета (северные и т.п.). При этом многие люди, неопытные в поиске работы, могут не уделять этому внимания в резюме. В контексте искусственного интеллекта хотелось бы анализа резюме на лету для кандидатов и подсказки им, о чем нужно написать, что упомянуть на основе собранных данных по другим резюме или на основе сличения с профстандартами, которые появились в России для некоторых профессий.

Другая полезная функция может быть заимствована у сайтов знакомств и рекомендательных систем. К примеру, появится такой функционал, при котором после найма работодатель указывал бы, в пользу кого решение принято. У площадки появлялся бы кейс, на котором система может учиться. Чем больше будет накоплено подобных примеров, тем точнее будут рекомендации, причем модель будет учитывать множество факторов, кроме CV, например, поведение на работном сайте, историю правки CV и другие, что, в частности, сделает крайне сложным «накрутку» системы, используя популярные ключевые слова.

Оценка здоровья персонала и ее перспективы?

...

Дмитрий Котов, HR­директор ИТ­компании Navicon.

ПОЛНЫЙ ТЕКСТ НОМЕРА ДОСТУПЕН ТОЛЬКО ОФИЦИАЛЬНЫМ ПОДПИСЧИКАМ (для получения полного номера зарегистрируйтесь у нас на сайте).

© КОПИРОВАНИЕ МАТЕРИАЛОВ САЙТА ВОЗМОЖНО ТОЛЬКО С ПИСЬМЕННОГО СОГЛАСИЯ ПРАВООБЛАДАТЕЛЯ - TP@TOP-PERSONAL.RU

ПОДЕЛИТЬСЯ ИНФОРМАЦИЕЙ:



 
Корзина:

Ваша корзина пуста














  О журнале | Архив номеров | Анонсы | Подписка
| Книжный магазин | Контакты | На главную страницу | Обратная связь

Обращаем Ваше внимание на то, что вся размещённая на сайте информация и реклама носит справочный характер и не является публичной офертой (Гражданский кодекс Российской Федерации, Часть 1, Статья 437).
© КОПИРОВАНИЕ МАТЕРИАЛОВ САЙТА ВОЗМОЖНО ТОЛЬКО С ПИСЬМЕННОГО СОГЛАСИЯ ПРАВООБЛАДАТЕЛЯ - TP@TOP-PERSONAL.RU
 

   Яндекс.Метрика
© 2001-2017 Издательский дом
"Управление персоналом"