Фото magnific.com
Еще недавно рекомендация «думайте, прежде чем публиковать» воспринималась скорее как совет по цифровой гигиене. Сегодня она превращается в элемент профессиональной репутации. Искусственный интеллект меняет подход работодателей к оценке кандидатов: если раньше проверка ограничивалась поиском в Google и просмотром профиля LinkedIn, то теперь компании способны за считанные часы восстановить многолетнюю историю публичной активности человека в интернете.
Речь идет не только о публикациях под собственным именем. Современные алгоритмы способны сопоставлять данные из различных источников – аккаунтов в социальных сетях, фотографий, комментариев, форумов, архивных публикаций, новостных материалов и других открытых ресурсов. Отдельные решения анализируют совпадения имен пользователей, характер цифровой активности и связи между различными площадками, формируя гораздо более полную картину, чем традиционная проверка биографии.
Наиболее заметное изменение заключается в том, что предметом оценки становится уже не профессиональный опыт, а личность кандидата.
Как отмечает Cyprus Mail, ссылаясь на публикацию The Wall Street Journal, работодатели все чаще рассматривают цифровой след как источник информации о ценностях человека, особенностях его поведения и потенциальных репутационных рисках. Если раньше подобные выводы делались преимущественно во время интервью или на основании рекомендаций, то теперь существенная часть этой работы переносится в цифровую среду.
В результате старые публикации, забытые аккаунты или комментарии, оставленные много лет назад, перестают быть частью личной истории и становятся элементом оценки при принятии кадровых решений.
Особенность новой практики заключается в масштабе анализа. То, что раньше потребовало бы многих часов ручной проверки, сегодня автоматизируется с помощью алгоритмов машинного обучения.
Показательным примером являются специализированные сервисы, работающие на рынке HR-технологий.
В публикации упоминается американская компания Ferretly, среди клиентов которой, по имеющимся данным, находятся Deloitte, Ally Financial и рекламная группа BBDO. Платформа использует искусственный интеллект для анализа открытых материалов – текстов, фотографий, изображений и мемов – выявляя потенциальные признаки агрессивного поведения, дискриминационных высказываний, пропаганды насилия, употребления наркотиков и иных факторов, которые работодатель может интерпретировать как репутационный риск.
Другой пример – сервис Fama, который также специализируется на анализе публичного цифрового присутствия кандидатов. Его задача заключается не в оценке профессиональной квалификации, а в выявлении материалов, способных нанести ущерб бренду работодателя.
Фактически формируется новый рынок – рынок алгоритмической оценки репутации.
Для крупных компаний такая трансформация имеет очевидную экономическую логику.
Стоимость ошибочного найма руководителя или специалиста высокой квалификации может исчисляться сотнями тысяч евро, если учитывать расходы на поиск, адаптацию, последующее увольнение и репутационные последствия.
Автоматизированная проверка цифрового следа выглядит значительно дешевле и быстрее традиционного многоступенчатого due diligence.
Кроме того, бизнес все чаще рассматривает сотрудников как часть собственного публичного образа. Любое резонансное высказывание работника в социальных сетях способно вызвать кризис, особенно если речь идет о руководителях, консультантах, сотрудниках финансового сектора или публичных компаниях.
Поэтому проверка цифровой биографии постепенно становится не дополнительной опцией, а частью стандартной процедуры управления рисками.
Одновременно развитие подобных технологий вызывает серьезные вопросы.
Во-первых, цифровой след практически не знает срока давности. Публикации, сделанные десять или пятнадцать лет назад в совершенно иных жизненных обстоятельствах, могут неожиданно приобрести значение при рассмотрении кандидатуры на новую должность.
Во-вторых, алгоритмы анализируют исключительно доступные данные, однако интерпретация этих данных далеко не всегда бывает однозначной. Ирония, сарказм, профессиональная дискуссия или цитирование чужих материалов могут быть восприняты системой без учета контекста.
Наконец, возникает вопрос соразмерности. Насколько корректно использовать цифровую активность человека, не связанную с его профессиональной деятельностью, как основание для кадровых решений? Именно эта тема становится одной из центральных в дискуссии вокруг применения искусственного интеллекта в HR.
Для специалистов и руководителей главный вывод заключается не в необходимости «очистить» социальные сети. Полностью стереть цифровое прошлое уже практически невозможно.
Гораздо важнее понимать, что цифровая идентичность становится частью профессионального капитала наряду с опытом, компетенциями и рекомендациями.
Если раньше репутация формировалась преимущественно через деловые контакты, сегодня она складывается и из многолетней публичной активности в интернете. Причем оценивать эту активность все чаще будет не человек, а алгоритм, способный за несколько минут обнаружить то, что раньше оставалось незамеченным.
В результате меняется сама логика рынка труда. Собеседование перестает быть первой точкой знакомства работодателя с кандидатом. Все чаще оно становится лишь завершающим этапом процесса, который начинается задолго до встречи – с анализа цифрового следа, накопленного за годы присутствия в сети.
Текст подготовлен по материалам Cyprus Mail.
