Почему «ИИ в рекрутинге», это в основном хайп и что действительно работает | Mike Cohen

Mike Cohen отвечает на сообщения в LinkedIn под псевдонимом Batman Recruiter; его URL буквально linkedin.com/in/batmanrecruiter. С 21 года он работает специалистом по поиску персонала в агентствах, сейчас возглавляет собственную компанию Wayne Technologies и считается одним из самых откровенных экспертов по ИИ в рекрутинге.

В выпуске #12 Xobin Talks сооснователь и операционный директор Xobin Amrit Acharya обсуждает с Mike, что ChatGPT действительно изменил в поиске кандидатов всего за семь месяцев после запуска. В разговоре, реальные кейсы, конкретные результаты, чёткие ограничения и главный вопрос, который волнует многих рекрутеров: «Заменит ли ИИ когда-нибудь профессии в рекрутинге?»

Подождите, почему ваш LinkedIn, Batman Recruiter?

Amrit не может удержаться от вопроса до обсуждения ИИ.

Amrit: «Ваш профиль в LinkedIn, linkedin.com/batmanrecruiter. В чём история?»

Mike: «Когда я работал в Нью-Йорке, начал задумываться о личном бренде. Примерно в то же время Donald Trump начал президентскую кампанию, а его адвокат Michael Cohen постоянно мелькал в новостях из-за своих интервью. Я быстро понял, что с таким именем мне не попасть на первую страницу Google.»

Тогда он вспомнил о Бэтмене.

Mike: «Я не рос на комиксах, но когда в 19 лет прочитал Batman: The Long Halloween, всё изменилось. Меня зацепил контраст между Batman, Superman и Wonder Woman, их разные характеры и то, как они друг друга дополняют. Superman и Wonder Woman маскируются под обычных людей, чтобы вписаться. А Batman? Bruce Wayne, это маска. Человек, это маска, а не герой. И Batman был одним из первых великих детективов. Detective Comics, DC Comics, буквально означает Detective Comics. Я подумал: я ведь тоже вроде как детектив. Почему бы не попробовать?»

Восемь с половиной лет спустя этот псевдоним остался.

ChatGPT работает уже семь месяцев. Что-то реально изменилось?

Amrit: «Сейчас июнь 2023, прошло семь месяцев с запуска ChatGPT. Есть ли реальные изменения в поиске и рекрутинге?»

Mike: «Очень сложный вопрос. GPT как технология существует уже несколько лет, но я сфокусируюсь именно на ChatGPT, сайте, где можно общаться через чат. Изменилось ли что-то? Да. Но скорее это сдвиг в мышлении, чем в тактике.»

Он выделяет два тактических изменения.

Первое, очевидное: генерация черновиков вакансий, писем кандидатам и текстов для рассылок. Теперь рекрутеры получают первый драфт за секунды и дорабатывают его.

Mike: «Это даже важнее, чем изменение самого процесса рекрутинга. Люди увидели, на что реально способна технология. Они удивляются: “Я просто ввёл запрос, и получил описание вакансии химика в Миннесоте, которое звучит по-настоящему?” И да, это работает.»

Второй кейс, куда интереснее.

Вот кейс, о котором никто не говорит

Mike: «Я считаю, что ChatGPT отлично агрегирует и резюмирует данные. Но об этом почти никто не говорит, а зря.»

Он описывает свой рабочий процесс с ChatGPT и инструментом Clay, платформой-таблицей с интеграцией данных и API.

Mike: «В Clay я веду колонку с новостями компаний, отдельные колонки для постов и описания профиля кандидата в LinkedIn, плюс ключевые данные: имя, компания, должность, локация, стаж. То есть на каждого человека я смотрю четыре разных источника. Даже если вы читаете быстро, как не я, на 100 человек уйдёт почти два часа только на чтение, не говоря уже о резюме и персонализированных письмах.»

ChatGPT читает всё это и пишет персонализированное письмо для каждого, с учётом их постов, новостей компании и опыта.

Mike: «Письмо не похоже на мой стиль, но мне не нужно тратить два часа на чтение всех этих материалов. Всё уже собрано, и мне остаётся за 10 минут привести текст к своему стилю.»

Amrit: «То есть вы сокращаете трёхчасовую задачу до десяти минут?»

Mike: «Именно.»

А это вообще работает? Какие цифры?

Amrit просит не теорию, а реальные показатели.

Mike: «Я делаю так для каждого первого письма в цепочке уже три месяца. Один из моих клиентов, SaaS-компания по безопасности из Нью-Йорка. Для каждой вакансии первое письмо, это очень персонализированный текст, написанный ChatGPT и доработанный мной.»

Он показывает данные в прямом эфире.

Mike: «Четыре вакансии: две руководящие, две обычные. Общий отклик по всей цепочке, 51,14 процента. Это холодная рассылка.»

Amrit: «А раньше сколько было?»

Mike: «В среднем по всей цепочке было чуть меньше 30 процентов. Но сейчас скажу именно по первым письмам. Government affairs, руководящая роль, сложная вакансия: 36 процентов отклика на первое письмо. VP of Sales, 19 процентов, VP of Professional Services, 25,5 процента.»

Для сравнения: раньше на такие же роли без этой методики было 7 процентов (full stack engineer) и 9 процентов (product manager).

Amrit: «Вы утроили отклик на первое письмо.»

Mike: «Да. И если раньше такие персонализированные письма были невозможны для 200 человек в день, теперь это реально.»

Для справки: средний отклик на цепочку писем по отрасли, около 19,6% (Ashby Talent Trends Report, 2024). У Mike только первое письмо даёт результат выше, чем у многих команд по всей цепочке.

Но что такое ИИ на самом деле? Потому что все бросаются этим словом.

Amrit задаёт вопрос, который слышит от клиентов: если каждый инструмент для рекрутинга заявляет об ИИ, как понять, где правда?

Mike: «У всех своё мнение, но очевидно одно: большинство платформ для найма, которые говорят об ИИ, на самом деле построены на машинном обучении. Это системы, которые анализируют ответы “да/нет” и со временем улучшаются по шаблонам. Это не настоящий ИИ. Хотя технологии впечатляют, но когда слышу “ИИ”, понимаю, что это больше маркетинг, чем реальность.»

Он объясняет на примерах.

Mike: «Google использует ИИ при каждом поиске, вы просто не замечаете. LinkedIn, свой ИИ: вы вводите “software engineer”, а он показывает “software developer”, потому что алгоритм это связал. Это не ошибка, а работа алгоритма. В целом, разговоры об ИИ преувеличены. Когда говорят “нам нужен ИИ”, я спрашиваю: зачем? Опишите бизнес-проблему, и тогда поймём, нужен ли здесь ИИ. Не внедряйте ИИ ради ИИ, это путь в никуда.»

Amrit: «Я это часто повторяю клиентам. Для многих задач ИИ не нужен, потому что нет реального кейса. Но раз это тренд, все хотят быть в теме.»

Mike: «Это нормально, это человеческая природа.»

Заменит ли ИИ рекрутеров? Только честно.

Amrit задаёт вопрос, который многие боятся озвучить.

Mike: «Да.»

Пауза.

Mike: «Ответ пугает, но послушайте. Да, так же, как любая инновация всегда приводит и к исчезновению, и к появлению новых профессий: вспомните аграрную и промышленную революции. Кто-то теряет работу, но появляются новые.»

Но его позиция сложнее.

Mike: «Думаю ли я, что большинство людей могут потерять работу? Не все, но 95–99%? Честно, нет. Наша работа требует человеческого суждения, понимания реальности, опыта. Мы годами изучаем профили, общаемся с людьми, формируем интуицию, которую сложно объяснить, не говоря уже о том, чтобы научить этому ИИ в ближайшее время.»

Он уточняет, кто в зоне риска.

Mike: «Если ваша работа, только рассылка писем, написание вакансий и организация интервью, да, такие роли могут исчезнуть. Координаторы по найму, в зависимости от задач, могут быть заменены. Поэтому вопрос: чем вы отличаетесь от машины? Если не знаете ответа, стоит задуматься.»

Что бы вы посоветовали себе, если бы начинали в 2023?

Mike в рекрутинге с 21 года. Amrit спрашивает: если бы он начинал сейчас, что бы сделал иначе?

Mike: «Учиться программировать. Без вариантов.»

Он не приукрашивает.

Mike: «Мы тратим часы на рутину только потому, что так привыкли. Но многие процессы можно автоматизировать простыми скриптами, если уметь кодить. Я не умею, поэтому пользуюсь ChatGPT. Если бы начал раньше, было бы проще.»

Amrit: «Я из технической сферы, но тоже использую ChatGPT для кода. Это экономит время и упрощает работу.»

Mike: «Отлично. Значит, это работает для всех. У тебя, похоже, задачи посложнее, чем у меня.»

Amrit: «Чуть-чуть.»

Как вы справляетесь с проблемой предвзятости ИИ?

Amrit поднимает вопрос, который звучит в каждом серьёзном разговоре об ИИ в рекрутинге: инструменты несут предвзятость. Что реально делает Mike?

Mike: «Все говорят о предвзятости ИИ, и они правы. В ИИ есть бессознательная предвзятость, потому что его создают люди. Но мой встречный вопрос: а что вы делаете со своей собственной предвзятостью? Если вас волнует предвзятость инструмента, значит, вы работаете и со своей. Тогда что вы делаете для этого? Делайте то же самое.»

Два правила борьбы с предвзятостью ИИ

Его подход, два простых правила.

Mike: «Первое: не используйте результат ChatGPT без проверки. Прочитайте описание вакансии, дайте почитать другому, прогоните через Textio или другой инструмент для оценки предвзятости и читаемости. Не воспринимайте результат как истину.»

Mike: «Второе: ни одна система не свободна от предвзятости. ChatGPT, не исключение, он отражает бессознательную предвзятость. Но это не источник проблемы, а лишь её проявление. Поэтому организациям нужно системно и последовательно работать с предвзятостью. Просто отказаться от инструмента, не решение.»

Он сравнивает подходы.

Mike: «Допустим, вы полностью отказываетесь от ChatGPT и пишете вакансии вручную. А что с вашей собственной предвзятостью? Если ничего, то чем это лучше? С ChatGPT, чужая предвзятость, с человеком, своя. Проверять нужно в любом случае.»

И ещё кое-что, не доверяйте ChatGPT математику

Перед завершением Mike предупреждает.

Mike: «Совет: не доверяйте ChatGPT с математикой. Это может звучать странно, он пишет JavaScript, объясняет скользящие средние, помогает разобраться в чём угодно. Но попросите сложить два числа и извлечь корень, и с вероятностью 50% получите ошибку.»

Amrit: «Я попросил разделить шесть на три, получил четыре.»

Mike: «Всё логично, правда? Это языковая модель, а не калькулятор. Она учится на огромном количестве текстов из интернета, а там полно ошибок по математике. Вот и результат.»

Какой у вас реальный стек инструментов?

Amrit завершает практическим вопросом: какими инструментами Mike пользуется каждый день?

Mike перечисляет 16 платформ, к которым у него есть корпоративный доступ, не только расширения для Chrome:

Amazing Hiring, Chatter Works, Clay, Crunchbase Pro, Entello, Exact Buyer, HireEZ, Heartbeat, Horsefly, Human Predictions, Lead411, LinkedIn Recruiter, Loxo, Recruit'em, SeekOut, ZoomInfo Recruiter и Perfect.

Возникает вопрос: дают ли они одних и тех же кандидатов?

Mike: «Когда вы ищете кандидатов в LinkedIn Recruiter и SeekOut, какой процент совпадений ожидаете?»

Amrit: «Может, 60 процентов?»

Mike: «Честно, за все годы я ни разу не видел больше 40% совпадений. Обычно меньше 10%. Даже если добавить третью платформу, совпадения почти не растут.»

Причина, не база данных, а способ поиска.

Mike: «HireEZ, максимально ориентирован на ИИ, там алгоритмы работают в фоне. SeekOut, самые продвинутые Boolean-запросы. LinkedIn Recruiter использует свой ИИ, чтобы сопоставлять ваши запросы с тем, что вы ищете. В итоге списки получаются совершенно разными. Я использую много инструментов, чтобы находить те таланты, которых другие не видят.»

Любимые инструменты из списка

Главный фаворит, SeekOut.

Mike: «Из-за гибкости Boolean-запросов. Я люблю контролировать поиск и точно знать, что получу. Ни один другой инструмент не даёт такого контроля.»

Для автоматизации писем, SourceWhale, для контактов, Swordfish, для скрининга, Honeit или SmartRank.

Mike: «Honeit помогает рекрутерам делать более содержательные и честные презентации кандидатов, фиксируя поведение на телефонном интервью. SmartRank удобен, если хотите дать кандидату трёхминутный самоотбор вместо 30-минутного звонка. Так кандидат сам решает, интересно ли ему, до того как тратить больше времени.»

О Mike Cohen

Mike Cohen основал Wayne Technologies и начал карьеру в агентском рекрутинге в 21 год. За годы он стал экспертом по поиску талантов и последние шесть лет ведёт собственную практику, помогая компаниям из разных отраслей находить нужных специалистов. У него корпоративный доступ к 16 платформам для поиска и он регулярно делится опытом по технологиям в рекрутинге, ИИ и процессам найма.

Благодаря практическому подходу к ИИ в привлечении талантов многие считают его одним из самых здравомыслящих экспертов в этой сфере. В сети его также знают как Batman Recruiter.