CC BY
97
|_АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ СОЦИАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ
Чуланова О.Л.
доктор экономических наук, профессор кафедры государственного и муниципального управления и управления персоналом Сургутского
государственного университета
Хайбуллова К.Н.
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова Студентка 1 курса магистратуры направления «Управление персоналом»
РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАБОТУ С ПЕРСОНАЛОМ НА ОСНОВЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ЛУЧШИХ МИРОВЫХ ПРАКТИК
Аннотация. В статье представлены результаты авторского исследования возможностей применения искусственного интеллекта в работе с персоналом. Представлен сравнительный анализ применения инструментов искусственного интеллекта в России и за рубежом. Представлена авторская программа внедрения искусственного интеллекта.
Ключевые слова, искусственный интеллект, российский и зарубежный опыт применения искусственного интеллекта, программа внедрения искусственного интеллекта
Первоначально предназначением той междисциплинарной области исследований, которая получила название «искусственный интеллект», было моделирование когнитивных функций человека для их исследования на модели, чтобы понять природу интеллекта, разума и сознания человека. [1]
В рамках нашего исследования интеграции искусственного интеллекта в работу с персоналом современных организаций был проведен опрос об отношении работников к искусственному интеллекту и его использования в компаниях. В исследовании приняли участие более 150 респондентов из организаций РФ. Опрос проводился онлайн, с помощью Google Формы. Представим лишь некоторые результаты.
Применение искусственного интеллекта кардинально меняет ожидания компаний от сотрудников. Эти изменения ставят перед HR-службами новые вызовы, подталкивают к неожиданным решениям и заставляют работать в условиях беспрецедентных рисков.
Искусственный интеллект не играет особой роли в НЯ
Искусственный интеллект помогает в принятии решений
Искусственный интеллект избавляет от многих рутинных функций
48%
О 5 10 15 20 25 30 35 40 Рисунок 1 - Какую роль играет искусственный интеллект в НЯ?
Ключевой вопрос был связан с ролью искусственного интеллекта в управлении персоналом. Мнения респондентов следующим образом: искусственный интеллект избавляет от многих рутинных функций - 73%; искусственный интеллект помогает в принятии решений - 48%; искусственный интеллект не играет особой роли в управлении персоналом -6%. (рисунок 1)
Да, применяются Нет, не применяются Затрудняюсь ответить
Рисунок 2 - Применяются ли в Вашей компании технологии искусственного
интеллекта в НЯ?
Следующий вопрос касался непосредственно применения искусственного интеллекта в службе управления персоналом. 54% респондентов не применяют данную технологию в своей компании и 25% респондентов ответили положительно, (рисунок 2)
■ Прием персонала (анализ резюме,считывание 4% кандидатов)
■ Консультирование (чат-боты)
Контроль(дроны)
■ В моей компании НЯ-служба не использует искусственный интеллект
■ Затрудняюсь ответить
Рисунок 3 - Для каких функций использует Н Я-служба искусственный
интеллект в вашей компании?
Аналогично предыдущему вопросу у большинства респондентов в компаниях в службе управления персоналом не используется искусственный
интеллект (54%). 23% используют искусственный интеллект для консультирования (чат-боты), 10% - для контроля (дроны) и 9% - для приема персонала (анализ резюме и считывание кандидатов). (рисунок 3)
World Intellectual Property Organization (Всемирная организация интеллектуальной собственности - ВОИС) комплексно исследует тенденции развития технологий искусственного интеллекта. В таблице 1 представлены результаты исследования, которые показывают количество патентов в сфере искусственного интеллекта с 1950-х годов (с момента появления искусственного интеллекта) по 2017 год.
Таблица 1 - Патенты в сфере искусственного интеллекта, сгруппированные по пересечениям сфер применения с методами и функциональными областями
Функциональные области применения
Сфера применения Машинное обучение Машинное зрение Обработка естественно го языка Обработка речи Методы контроля Робототехн ика
Телекоммуникации 16 201 22 871 7 553 12 594 3 496 2 476
Транспорт 13 741 21 744 2 330 3 997 14 030 5 080
Перс. устройства, вычисл. техника, взаим-ие человека с компьютером 11 585 17 164 7 920 6 678 1 625 1 416
Биология и медицина 18 772 17 098 3 818 2 504 1 494 1 988
Безопасность 8 813 17 235 3 033 3 075 1 162 793
Бизнес 9 709 7 968 5 850 2 422 271 350
Промышленность и производство 9 569 5 573 3 031 798 1 262 1 073
Естественные науки и инженерия 8 330 5 397 1 284 1 183 1 540 679
Образование 3 914 3 767 1 642 1 951 284 372
Цифровые технологии в гос. секторе 2 583 2 587 938 444 149 135
Банки и финансы 2 368 2 047 1 055 493 87 99
Источник: Результаты исследования Всемирной организации по интеллектуальной собственности [3]
По результатам количества патентов в таблице 2, можно отметить, что наибольшее количество патентов наблюдается в телекоммуникации в области машинного зрения (22 871 патентов), в транспорте в области машинного зрения (21 744 патентов) и в биологии и медицине в области машинного обучения (18 772 патентов). Основные результаты исследования экспертов ВОИС представлены на рисунке 4.
Рост изобретений искусственного интеллекта
• общее количество заявок на регистрацию - 340 000
• более 1,6 млн научных работ
Преобладающие сферы применения
телекоммуникации - 15% транспорт - 15% биология и медицина - 12%
Самый высокий темп роста в области применения с 2013 - 2017 гг.
• робототехника и методы контроля (в среднем 55% в год)
Преобладающая
область -машинное зрение
167 038 патентов (49%)
Рисунок 4 - Результаты исследования Всемирной организации интеллектуальной собственности [3] Данное исследование показывает степень, в которой искусственный интеллект играет всё более важную роль в ряде технологических и других видов деятельности. Потенциальное влияние искусственного интеллекта на общество уже выявлено, и многое ещё впереди. В этом отношении искусственный интеллект следует рассматривать в сочетании с его ожидаемым воздействием на рабочую силу, экономику и общество в целом.
[3]
Центр Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект» в своем сборнике опубликовали список ключевых компаний по искусственному интеллекту в России (табл. 2) и в мире (табл. 3).
Таблица 2 - Ключевые компании России по искусственному интеллекту
Компания Яндекс Mail.ru Group Сбербанк
Стратегия Работа с технологиями Компания объявила Реализация
по искусственного об инвестировании качественного
искусствен- интеллекта, которые $23 млн в перехода в ведении
ному применяются для поиска, разработку и бизнеса на основе
интеллекту прогнозирования дальнейшее применения
пробок, таргетирования совершенствование технологий
рекламы, составления собственного искусственного
музыкальных искусственного интеллекта и анализа
рекомендаций, интеллекта, а также данных в ключевых
голосовых помощников, внедрению уже бизнес-процессах для
беспилотных разработанных увеличения их
автомобилей, перевода программных эффективности и
текстов, анализа систем в единую улучшения
изображений интеллектуальную клиентского опыта
систему
Лидер в Михаил Биленко - Нет данных Ведяхин Александр
искусствен- руководитель Александрович -
ном управления машинного Первый заместитель
интеллекте интеллекта и Председателя
исследований Правления Сбербанка,
осуществляет
руководство и
координацию
деятельности
Лаборатории по
искусственному
интеллекту
Основные Алиса - виртуальный «Прометей» в В банке реализуется
проекты голосовой помощник социальной сети порядка 300 инициатив
Yandex DataLens - сервис «Вконтакте». с применением данных
визуализации и анализа Выбирает самый технологий, примерно
данных релевантный половина будет
Yandex Vision - анализ контент для реализована до конца
изображений с помощью аудитории. 2019 г. Искусственный
моделей машинного Mail.Ru Group интеллект используется
обучения проводит в разных сферах
Yandex Translate - ежегодный деятельности: риск-
машинный перевод с международный менеджмент, НЯ,
поддержкой более 90 чемпионат по образование,
языков программированию персонализация
Yandex SpeechKit - искусственного клиентского опыта,
комплекс технологий интеллекта - Russian финансы,
распознавания и синтеза AI Cup. Уже в кибербезопасность и
речи четвертый раз др.
Yandex Monitoring - Сбор разработчики Ежегодно Сбербанк
метрик про состояние смогут организовывает
ресурсов с опробовать свои крупнейшие
возможностью их силы в мероприятия, целью
визуализации программировании которых является
игровой стратегии. популяризация науки
В прошлом году в об искусственном
соревновании интеллекте на
приняли общенациональном
участие более 1500 уровне, а также поиск
программистов лучших специалистов
из 17 стран и решений в данной
сфере
Источник: составлена авторами на основе [4]
Таблица 3 - Ключевые компании в мире по искусственному интеллекту
Компания Facebook Amazon Apple
Стратегия по искусственному интеллекту Собирают данные пользователей и используют их для таргетирования Стратегия «Amazon AI flywheel», согласно которой технологии искусственного интеллекта должны быть Основной фокус компании на платформы и новые технологии на базе устройств Apple
рекламы и
рекомендаций.
Компания
разрабатывает
открытые
фреймворки
ОрепБоигсе,
создавая вокруг них
сообщества
разработчиков, что
позволяет быстро
развивать сами
фреймворки и
продукты на их
основе
внедрены во все продукты Amazon с целью ускорить развитие компании и сделать ее лидером в сфере искусственного интеллекта. Компания полностью
реорганизуется вокруг данной технологии
(виртуальный помощник Бт,
алгоритмы детекции и классификации объектов на
изображениях, машинный перевод)
Лидер в искусственном
интеллекте
Ян ЛеКун -французский ученый, лауреат премии Тьюринга (2018)
Edo Liberty Amazon AI Labs
глава
Джон Джаннандреа -старший вице-
президент по
машинному обучению и стратегии искусственного интеллекта Apple
Основные проекты
PyTorch, Torch, Caffe2 -
фреймворки для машинного обучения
CommAI -
разработка виртуальных агентов общего назначения, полезных для
человека в
повседневной жизни
ParlAI - открытая платформа для обучения чат-ботов
Alexa - виртуальный помощник с алгоритмами обработки естественного языка
Amazon Go - магазины будущего, оснащенные камерами, умными
весами,
роботизированной техникой, датчиками, подключенными к
единой облачной системе с алгоритмами
искусственного интеллекта
Amazon DeepLens -видеокамера для
разработчиков с
алгоритмами глубокого обучения
Neo-AI project -фреймворк для
оптимизации ИИ-
моделей
SageMaker - коллекция моделей и алгоритмов для машинного обучения
Siri - виртуальный помощник и вопросно-
ответная
система
встроенной
технологией обработки естественного языка СогеМЬ - фреймворк для работы с технологиями машинного обучения, позволяющий создавать под ЮБ приложения, в которых используются различные алгоритмы машинного обучения Сгеа1еМЬ - фреймворк для обучения моделей, позволяющий значительно снизить время обучения и размер модели, в качестве исходных данных Сгеа1еМЬ, позволяет использовать изображения, тексты и структурированные объекты
Источник: составлена авторами на основе [4]
В настоящее время происходит постоянное обсуждение и исследование исчезновение многих профессий с применением технологий искусственного интеллекта. [7] Одни считают, что искусственный интеллект вытеснит человека с рабочего места (как произошло при автоматизации многих процессов), другие полагают, что люди нужны больше, чем когда-либо: на этапе трансформации бизнес-процессов именно люди становятся ключевыми игроками. В эпоху адаптивных процессов люди не только разрабатывают, развивают и обучают системы искусственного интеллекта, но и взаимодействуют с ними. [8-10]
Так же компания АссепШге представили ряд профессий, которых пока нет, но, по их мнению, возникнут на стыке человеческого и машинного участия (рис. 5). [6]
- Специалисты по эмпатии_|-
Уже существуют системы машинного обучения, позволяющие чат-ботам типа 8ш и А1еха реагировать на вопросы людей с глубоким пониманием, состраданием и даже юмором. Однако эмпатии нужно учить: машина не может сгенерировать ее самостоятельно
Специалиста по обучению мировоззрения и локализации >
Искусственный интеллект будущего должнен считывать локальную специфику региона и общества, в которых он работает
Специалист по интерпретации алгоритмов >
Если система совершает ошибку, такому специалисту необходимо определить алгоритм, который к ней привел, и внести необходимые коррективы
Специалист по безопасности систем искусственного интеллекта
Его задача сделать все возможное, чтобы предвидеть непреднамеренные действия искусственного интеллекта с возможными негативными последствиями
Специалист по обеспечению устойчивости
Работает над тем, чтобы системыискусственного интеллекта функционировали надлежащим образом, не выходя за пределы этических нормативов по отношению к человеку и обществу
Рисунок 5 - Предполагаемые профессии будущего по мнению компании Accenture Digital [6] В процессе нашего исследования были разработаны логическая схема внедрения искусственного интеллекта в управление персоналом с анализом рисков и мероприятий по их минимизации. [11, 12]
Представим авторскую разработку программы внедрения технологий искусственного интеллекта в управление персоналом, а также возникающие риски и мероприятия по их минимизации, (таблица 4)
Таблица 4. Этапы программы внедрения технологии искусственного интеллекта в управление персоналом
1 ЭТАП. Проведение бенчмаркинга компаний
Ресурсы Риски Мероприятия по их минимизации
Человеческие: руководство, команда экспертов Материальные: партнерская компания, заработная плата всем участникам НПА: стратегии искусственного интеллекта, НПА искусственного интеллекта, исследования, интервью, информация, веб-сайты, социальные медиа, отчеты компаний, статьи, анализы, опросы Большинство компаний конкурентов склонны утаивать свои технологии Анализ наработок крупнейших компаний, которые публикуют свои данные
Временные и денежные затраты на анализ Установление четкие дедлайнов и закрепление ответственных лиц
Невозможность внедрения успешного опыта в компанию из-за разных обстоятельств (недостаточное техническое оснащение, другая специфика компании и т.д.) Приглашение экспертов в данной области
2 ЭТАП. Выявление потребности внедрения искусственного интеллекта
Ресурсы Риски Мероприятия по их минимизации
Человеческие: руководство, команда экспертов, специалисты НЯ, команда технических специалистов Материальные: заработная плата всем участникам НПА: НПА искусственного интеллекта, исследования, интервью, отчеты, статьи, анализы, опросы Неготовность руководителей перестраивать службу управления персоналом Демонстрация пилотной версии искусственного интеллекта и его преимуществ с расчетами
Скептическое отношение сотрудников Организация круглого стола для обсуждения преимуществ технологий искусственного интеллекта
3 ЭТАП. Внедрение искусственного интеллекта в управление персоналом
Ресурсы Риски Мероприятия по их минимизации
Человеческие: руководство, группа экспертов, специалист НЯ, группа технических специалистов Материальные: затраты на приобретение искусственного интеллекта, заработная плата всем участникам НПА: регламентирующая документация, документация по Нехватка специалистов для внедрения искусственного интеллекта Приглашение внешних экспертов для аудита потребностей и возможностей предприятия и консалтинговой поддержки
Недостаточное техническое обеспечение
Регламентирующая документация может не охватывать все аспекты Формирование группы экспертов для детальной проработки документации
Не налаженное взаимодействие искусственного интеллекта и сотрудников Интеграция искусственного интеллекта в существующую систему управления персоналом
пилотному проекту искусственного интеллекта Временные и денежные затраты Установление четких дедлайнов и ответственных лиц
4 ЭТАП. Анализ результатов внедрения искусственного интеллекта. Написание стратегии искусственного интеллекта
Ресурсы Риски Мероприятия по их минимизации
Человеческие: руководство, команда экспертов, специалисты НЯ Материальные: заработная плата всем участникам НПА: документация по пилотному проекту искусственного интеллекта Неэффективность внедрения искусственного интеллекта Детальное планирование внедрения технологий искусственного интеллекта, выбор компетентных специалистов, налаженная и эффективная работа группы экспертов (специалисты отдела кадров и команда технических специалистов)
Затрудненная интеграция искусственного интеллекта в действующую систему управления персоналом
Длительная отдача от внедрения
Для совершенствования работы с персоналом с применением технологий искусственного интеллекта необходимо тщательно подходить к разработке этапов внедрения. Оценка всевозможных рисков на каждом этапе и разработка мероприятий по их минимизации является важной составляющей для реализации успешного проекта.
Литература
1. Душкин Р.В. Искусственный интеллект / Душкин Р.В. Мовчан Д.А. -М.: ДМК Пресс, 2019. - 280 с.
2. Кай-Фу Ли. Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок / Кай-Фу Ли; пер. с англ. Нины Константиновой. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. - 240 с.
3. World Intellectual Property Organization. WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence, 2019. - 156 с. URL: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo pub 1055.pdf (дата обращения: 23.11.2019).
4. Центр Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект», Москва, 2019, 154 с. URL: file:///C:/Users/%D0%90%D0%B4%D0%BC%D0%B8%D0%BD/Desktop/%D0 %9C%D 1%83 %D0%B 7%D 1%8B%D0%BA%D0%B0/%D0%90%D0%BB%D 1 %8C%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D1%85%20%D0%98%D0%98 %E2%84%961 web.pdf (дата обращения: 12.11.2019).
5. Грязневич В. Эффект пылесоса-убийцы: почему общество боится искусственного интеллекта, 2019 [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/spb sz/28/10/2019/5db6f21b9a79476cce3bedbf (дата обращения: 15.11.2019).
6. Малькова Л. Шутки кончились: какую работу оставит человеку искусственный интеллект, 2019 [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/turbo?text=https%3A%2F%2Fwww.forbes.ru%2Fkarera-i-svoy-
biznes%2F3 86001 -shutki-konchilis-kakuyu-rabotu-ostavit-cheloveku-iskusstvennyy-intellekt (дата обращения: 12.11.2019).
7. Чуланова О. Л., Вызовы и тренды на рынке труда: синергия цифровизации и soft skills // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр ИНФРА-М». 2018. Т. 7. №. 3 С. 66-72/ DOI: 10.12737/article_5b509cc15ef214.39898999.
8. Чуланова О.Л., Фомина Е.В. Применение игровых технологий и искусственного интеллекта в обучении производственного персонала на предприятиях энергокомплекса // Вестник Евразийской науки, 2019 №1, https://esj.today/PDF/54ECVN119.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
9. Чуланова О.Л., Развитие и риски технологий искусственного интеллекта в HR //Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. 2019. Т. 8. № 6. С. 5-8.
10. Чуланова О. Л. Искусственный интеллект как актуальный технологический тренд в HR //Лидер (Люди. Идеи. Достижения. Единство. Результат) : сборник статей I Управ-ленческого форума Ханты-Мансийского автономного округа - Югры (г. Сургут, 9 сентября 2019 г.) ; Сургут. гос. ун-т. - Сургут : ИЦ СурГУ, 2019. - 158 с. С.146-149.
11. Чуланова О.Л., Хайбуллова К.Н. Исследование применения технологий искусственного интеллекта в управлении персоналом современных организаций // Вестник Евразийской науки, 2020 №1, https://esj.today/PDF/50ECVN120.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
12. Чуланова О.Л., Хайбуллова К.Н. Управление интеграцией технологий искусственного интеллекта как технологического тренда в условиях цифровой трансформации в работу с персоналом//Вестник Сургутского государственного университета. 2020. № 1 (27). С. 112-121.
