За три года, быстро и почти незаметно, мы перешли от восприятия ИИ как инновационной игрушки к практически повсеместному применению. LLM-модели в бизнесе используются в сборе данных, прогнозировании и выработке стратегий, документообороте, подборе, адаптации новых сотрудников — список можно продолжать.

Польза понятна: экономическая ситуация непростая, прибыль получать сложнее, поэтому приходится «резать косты» и оптимизировать процессы (сокращать людей, закрывать проекты). Плюс конкуренция: не внедришь ты — внедрят соседи по рынку. Коммерция — это всегда гонка с постоянно меняющимися условиями.

Теперь ИИ — это уже не инновация ради инновации, а рутина, которая сопровождает нас каждый день.

Отношение людей к развитию и внедрению ИИ-технологий разное. Если сильно упрощать, их можно разделить на две категории: «скептики» и «амбассадоры». А где-то между ними — те, кто просто используют ИИ, чтобы облегчить работу и сэкономить ресурсы. Интереснее всего поговорить про первые две категории, потому что они ярко показывают эйфорию и страхи от внедрения ИИ.
Скептики считают, что это рано или поздно приведёт к потере рабочих мест и массовым сокращениям (и такие кейсы уже встречаются). Амбассадоры — наоборот, что такие инструменты позволят нам заниматься более важными и полезными вещами. Кто прав — покажет время.
Тренд на автоматизацию и использование ИИ не обошел и область оценки и развития персонала. В феврале я был на тематической конференции от ШТАТ. Больше половины докладов там касались пилотных проектов по внедрению ИИ: боты для отсева резюме, голосовые анализаторы бесед, тренажёры для развития компетенций. Но были и доклады про этику и риски применения подобных систем.

После конференции я задался вопросом: а не заменит ли меня в ближайшем будущем искусственный интеллект? Решил сравнить свой опыт и экспертизу с тем, что уже есть на рынке.
За три последних месяца прошло много проектов — центры оценки, интервью по компетенциям, личностные опросники, обратная связь 360 градусов. В это время я наблюдал за своей работой и организацией процессов у коллег. И вот какие выводы у меня сложились.

ИИ действительно помогает работать эффективнее. Он берёт на себя черновую работу: структурирует информацию, транскрибирует беседы, выделяет ключевые цитаты, ставит оценки по компетенциям, рекомендует вопросы и упражнения. Хорошо работает с логикой и ключевыми словами, но склонен галлюцинировать — выдавать то, чего не было в реальности.

Мы все по природе склонны экономить ресурсы и не делать лишнюю работу. Поэтому есть большой риск в какой-то момент перестать критически относиться к тому, что выдаёт ИИ.

Мой вывод такой: если эксперт по оценке обладает должным уровнем компетентности, ИИ становится катализатором — делает его сильнее и быстрее. Если же компетенций не хватает, ИИ только усугубит ситуацию. Начинающим специалистам рекомендую использовать эти технологии как поддержку и точку опоры.

В любом случае, финальное решение всегда должно быть за человеком. Вы можете передать ИИ черновую работу, но не сможете передать ему свою ответственность за результат.

Что пока сложно даётся ИИ — учёт контекста.

Если взять самое простое определение: контекст — это совокупность внешних и внутренних условий, которые определяют, как человек реагирует или ведёт себя «здесь и сейчас». Эмоциональное состояние, невербальные сигналы, характер отношений между людьми, эмпатия, ценности, корпоративная культура — всё это ИИ пока практически не считывает.

Бывает, что и сами люди с этим не очень хорошо справляются. Но именно это качество, на мой взгляд, стоит развивать всем специалистам по оценке. Если у вас с этим порядок — увольнение вам пока не грозит.

Этот пункт скептики ИИ встретят с радостью, но, считаю, ИИ и не должен делать это на текущем этапе (и вряд ли у него это получится в обозримом будущем). Любые процедуры оценки — это для человека если не стресс, то как минимум мобилизация. В психологии это называют интервенцией — вмешательством в привычный уклад мышления, поведения и состояния.

И вполне логично, что, осознанно или нет, каждый из нас будет сопротивляться. Особенно ярко это заметно не во время самой оценки, а на этапе предоставления обратной связи. Здесь происходит то, что сложно объяснить логикой — это скорее понять на чувственном уровне. Встреча по обратной связи — это не просто обмен мнениями об оценках. Это нечто, что порождает доверие или сомнения между участниками. Оцениваемому важно высказать свою точку зрения, быть услышанным, иметь возможность возразить, возмутиться, выплеснуть эмоции. Чтобы достучаться до мысли, сначала нужно снизить напряжение. И этот живой контакт «в моменте» пока сложно представить с искусственным интеллектом.

Мне кажется, нет.

Вспоминается аналогия с гражданской авиацией.
В прошлом веке самолёты управлялись вручную, пилоты постоянно отрабатывали навыки управления лайнером. Сейчас они тоже обязаны это уметь — для экстренных ситуаций. И каждый пилот должен налетать определённое количество часов при взлёте и посадке, а также регулярно тренировать свои навыки. Но большую часть времени самолётом управляет бортовой компьютер. Пилоты стали операторами, постановщиками задач, контролёрами. Их не уволили — их работа просто перешла в другую форму, в симбиоз с машиной. Компьютер управляет самолётом, но в любой самый ответственный момент пилот берёт управление на себя. Компетенции изменились, но роль осталась.

Похожее ждёт и оценку персонала. Эксперт по оценке должен развивать свои компетенции, но не избегать работы с ИИ, оставляя за собой принятие решений. На мой взгляд, здесь пока ещё есть место человеку. Важно помнить про этику и персональные данные — это тоже часть нашей ответственности.

Работа в оценке и развитии персонала трансформируется, возможно, в нечто ещё более интересное. А во что именно — нам только предстоит узнать.