Unilever нанимает сотрудников, используя интеллектуальные игры и искусственный интеллект, — и это стало огромным успехом

Unilever — одна из крупнейших и успешных компаний в мире по производству товаров ежедневного спроса.

Unilever хочет стать мировым лидером, в использовании искусственного интеллекта (artificial intelligence – AI) для найма сотрудников.

• Unilever использовал искусственный интеллект(AI) для отбора всех сотрудников на должности начального уровня( за прошедший год.
• Кандидаты играют в игры, основанные на нейробиологии, для оценки присущих им черт, затем записывают интервью, которые анализируются при помощи искусственного интеллекта (AI).
• Компания считает этот эксперимент большим успехом и собирается продолжить его в дальнейшем.

В течение прошлого года Unilever использовал искусственный интеллект (AI) для найма сотрудников начального уровня, и компания заявляет, что она значительно увеличила разнообразие нанятых сотрудников и экономическую эффективность найма.

«Мы попадали в университетский городок(campus) так же, как и я когда-то более 20 лет назад», — сказал Майк Клементи (Climenti Mike), вице-президент по человеческим ресурсам Северной Америки для Business Insider. «Явно, что-то должно было измениться».

Unilever является одним из ведущих мировых лидеров на рынке потребительских товаров, с миллиардными брендами, такими как Axe, Dove и Lipton, и имеет 170 000 сотрудников по всему миру. М.Клементи (M.Climenti) сказал, что компании необходимо найти способ омолодиться, а преобразование способа набора новых талантов (talent recruitment) — одна из возможностей сделать это.

Вместо того, чтобы отправлять представителей в элитные университеты, собирать резюме и организовывать телефонные интервью для студентов, которые выделялись, Unilever сотрудничал с цифровыми провайдерами HR-услуг Pymetrics и HireVue, чтобы оцифровать первые шаги процесса. Если кандидаты проходят проверку ИИ (AI), они проходят личный отбор, который определяет, получают ли они работу.

Кандидаты узнают о работе в Интернете через социальные сети, такие как Facebook или LinkedIn, и представляют свои профили LinkedIn, никаких резюме не требуется. Затем они проводят около 20 минут, играя в 12 «умных» (neuroscience)  игр на платформе Pymetrics. Если их результаты соответствуют требуемому профилю определенной позиции, они переходят к интервью через программу HireVue, где записывают ответы на заданные вопросы интервью. Технология анализирует такие вещи, как ключевые слова, интонация и язык тела, и делает заметки для них для менеджера по найму. Все это можно выполнить на смартфоне или планшете.

Если кандидат проходит  через эти два этапа отбора, их приглашают в офис Unilever, чтобы прожить  1 день в жизнью сотрудника компании (a day-in-the-life scenario). К концу дня менеджер определит, подходят ли они для работы.

Реорганизация найма (процесса рекрутинга) начался с Unilever North America и вступил в силу в 68 странах, был проведен на 15 языках и включал в общей сложности 250 000 претендентов. Unilever поделился своими результатами в Северной Америке за период с июля 2016 года по июнь 2017 года:

• Заявки на работу удвоились в течение первых 90 дней после их размещения по сравнению с предыдущим годом —  до 30 000 заявителей с 15 000 человек.
• Unilever наняла свой «самый разнообразный персонал на сегодняшний день». Это было «значительное» увеличение числа найма небелых заявителей и увеличение представленных университетов до 2600 с 840. Unilever сказал, что социально-экономическое представление своих новых сотрудников было менее тяжелым, но на сколько он не сказал. И среди мужчин был гендерный паритет, который практически не изменился по сравнению с предыдущим годом.
• Средняя продолжительность времени найма для кандидата, изменилась с четырех месяцев до четырех недель, сохраняя кумулятивные 50 000 часов времени кандидатов. Время рекрутеров, потраченное на рассмотрение заявок, сократилось на 75%.
• Коэффициент предложений для кандидатов, которые добрались до финального раунда, увеличились до 80% с 63%, а коэффициент приема этих предложений увеличился до 82% с 64%.
• Коэффициент завершения 12 игр в Pymetrics составил 98%. Средний балл всего процесса составил 4,1 из 5, исходя из 25 000 заявителей, которые приняли участие в исследовании.

Кандидаты могут найти списки вакансий на веб-сайте Unilever, а также вакансии публикуются на Facebook, LinkedIn, The Muse и WayUp,  вместо личного посещения колледжей. Затем они отправляют ссылку на свой профиль LinkedIn.

Генеральный директор Pymetrics Фрида Полли Frida Polli, которая основала компанию с Julie Yoo в 2013 году, сказала, что 12 игр были «по сути золотым стандартом когнитивной нейронауки», поскольку они основаны на тестах, которые давно используются в этой области.

Тестовые характеристики игр, такие как способность фокусироваться, память, отношение к риску и способность читать эмоциональные и контекстные сигналы. Например, игра, которая тестирует риск, дает пользователям три минуты, чтобы собрать как можно больше «денег» с помощью этой системы: нажатие «насос» раздувает воздушный шар на 5 центов; в любой момент пользователь может нажать «собрать деньги»; а если воздушный шар лопнет, пользователь денег не получает. Пользователь получает воздушные шары, пока не истечет время.

«Игра на воздушном шаре» измеряет отношение кандидата к риску.

Осторожный пользователь, который берет небольшую сумму денег с каждого воздушного шара, чтобы не потерять ничего, не лучше и не хуже, чем авантюрный пользователь, который пытается взять с каждый шара максимально.

«В спектре нет правильного или неправильного, и мы не просто делаем это, чтобы вы чувствовали себя хорошо», — сказала Полли. «Характеристики на обоих концах спектра могут быть действительно хорошо подходить для разных карьер».

Unilever имел исключительных сотрудников в разных ролях, играющих в игры, и использовал их результаты в качестве ориентира для оценки новых кандидатов.

Пользователям сообщается результат сразу после каждой игры, а рекрутеры могут видеть эти результаты и сравнивать с эталонами (benchmarks). Полли сказала, что результат кандидата в каждой из игр может варьироваться в зависимости от контекста — так же, как их результат на экзаменах в США (SAT) изменилась бы, если бы они были усталыми, например. Но это, в отличие от сдачи тестов (SAT), практически не будет существенно влиять на результат игр Pymetrics.

Кандидаты Unilever, которые не попали в следующий раунд, могли представить свои результаты другим компаниям, которые сотрудничают с Pymetrics.

Кандидаты, у которых есть характеристики, требуемые для вакансии, на которую они претендуют, затем проходят интервью с помощью программы HireVue, которое может быть проведено при помощи камеры компьютера или смартфона. Они тратят несколько минут на каждый из вопросов, необходимых для их вакансии, отвечая на камеру. Интервью не в «живую».

Искусcтвенный интеллект (AI) программы HireVue анализирует каждый из ответов, отмечая такие аспекты, как ключевые слова, язык тела и тон. Менеджеры по найму затем видят подробный список кандидатов, которые считаются наиболее эффективными.

После того, как алгоритмы помогут менеджерам выбрать наиболее перспективных кандидатов, пришло время позволить взять верх человеческому суждению. На этом этапе пришло время менеджеру по найму решать подходит ли кандидат.

Кандидаты, которые успешно прошли предыдущие этапы, приглашаются в офис Unilever, чтобы узнать, что представляет  собой их вклад в работу компании, и если рекрутер, работающий с ними, посчитает их подходящими, они получат предложение вскоре после их визита.

Полли сказала, что из всех клиентов ее компании, Unilever был «безусловно, тот, который пошел от 0 до 100». Unilever узнал о Pymetrics в середине 2015 года и решил использовать его в феврале следующего года.

Вместо того, чтобы проходить небольшую бета-фазу, Unilever использовал описанный выше процесс со всеми стажерами в качестве доказательства концепции, а затем запустил его на все позиции начального уровня.

Клементи сказал, что его команда все еще находит способы улучшить процесс и обеспечить, чтобы кандидаты имели положительный опыт, уникальный для Unilever и не слишком механизированный. Но он сказал, что был вне себя от радости от результатов первого года и уже тестирует способы, которыми этот процесс можно было бы использовать в качестве дополнения для найма сотрудников среднего звена(mid-career) или горизонтальных внутренних изменениях (ротациях).

«Unilever, как и большинство крупных компаний, мы пытаемся переосмыслить себя», — сказал Клементи. «И мы действительно пытаемся оцифровать все».

В 2015 году он полагал, что использование Pymetrics и программы HireVue, а не постепенная попытка небольших экспериментов, даст Unilever «возможность стать лидером в этом секторе».

«Удивительно, что наша управленческая команда тоже верила в это, и мы решили это сделать», — сказал он.