Трудовой Кодекс РФ с комментариями ТК РФ, бесплатные консультации юристов
Искусственный интеллект все чаще помогает HR-специалистам оценивать потенциальных кандидатов. ИИ может значительно упростить отбор персонала и исключить дискриминацию соискателей, опираясь лишь на «сухие» факты — опыт работы и способности к самопрезентации. Важно лишь правильно его «обучить». 
«В рекрутинге можно легко и быстро отслеживать результаты и «доучивать» алгоритмы, — объясняет Ирина Чернова, директор по маркетингу NetApp в России и СНГ. — Применение машинного обучения помогает сэкономить время и ускорить процессы отбора кандидатов, особенно в тех компаниях, которые практикуют длинную многоступенчатую систему отбора». Это дает возможность устранить субъективность и нивелировать низкую квалификацию самих HR-менеджеров, отбирающих кандидатов.
Но, по ее мнению, не все профессии поддаются «цифровизации». «Кризис показал, что использование алгоритмов машинного обучения требует постоянного контроля и корректировки, так как при возникновении нестандартных ситуаций, которые не были предусмотрены, решения на основе ИИ дают довольно серьезные сбои», — заключает Чернова.
Машина позволяет избежать многих ошибок при подборе персонала, но целиком полагаться на нее нельзя
ИИ позволяет ускорить анализ резюме на основе имеющихся данных и профиля идеального кандидата. Можно установить свои критерии потенциального кандидата и автоматизировать отбор входящих заявок. Антон Куканов, руководитель Цифровой экспертизы Роскачества, считает, что при программировании ИИ необходимо быть аккуратнее и правильно обучать алгоритмы, чтобы исключить субъективизм людей: «Есть риск, что алгоритмы ИИ смогут принимать во внимание ряд предубеждений и непреднамеренно дискриминировать определенные типы соискателей», — полагает он.
Инфографика «РГ» / Леонид Кулешов / Елена Березина Экономика Работа Охрана труда
