Machine learning - машинное обучение в HR

Пост от Эдуарда Бабушкина
Источник

Джош Берзин (если вы не читали его ранее, достаточно прочесть эту статью Топ 10 прорывов в HR технологиях) 30 сентября опубликовал очередную статью Workday Introduces Learning: A Fresh Approach To The LMS Market. Я давал ссылку на статью в несколько групп в Линкедине, но обратной связи не получил. Потому что коллеги не в контексте. Я в контексте, поэтому радостно прыгаю.

Берзин меня радует тем, что в отличие от Салливана не дает воды, и при этом каждый раз дает новые идеи и мысли. В этот раз он дал старт машинному обучению в HR. Сразу несколько моментов:

1. Берзин пишет про применение машинного обучения в LMS, я же определяю более широкое применение машинного обучения под нужды HR;
2. Мне кажется, Берзин еще сам до конца "не врубился" в то, что он пишет (и я это поясню);
3. Я не даю ссылку на определение машинного обучения - вас это скорее запутает.

Посмотрите картинку из статьи

В топе следующие пункты:

1. MOOC's
2. Video
3. Apps
4. Machine learning
5. Content everywhere
6. Recomendations 

Из приведенного кому то может быть неизвестен MOOC, хотя я про это писал в блоге много, см. например MOOC в корпоративном обучении. Но если про MOOC Берзин писал уже давно, то машинное обучение у него встречается впервые (на моей памяти)

Что такое машинное обучение?

Самый простой пример - пример Амазона или YouTube. В первом случае, когда вы покупаете книгу, сайт вам выдает рекомендации, какие книги вам также могут быть интересными. И в книге Большие данные приводится пример, когда компания Амазон отказалась от редакторов людей (редакторы люди писали рецензии о том, какие книги с какими лучше читать), а отдала все на откуп машинкам, которые на основе машинных алгоритмах определяли, что будут покупать читатели (и машинки легко выиграли соревнование в сравнении с человеком. выиграли в долларовом эквиваленте). Я в одной из своей презентации использовал этот пример показать, что "человеческий" ассессмент заменит машинный, и сейчас мы стоим на пороге этого. Пример YouTube из этой же серии - сервис рекомендует нам смотреть ролики на основе наших предпочтений.

При чем здесь HR?

Берзин же видит применение машинного обучения в HR почти так, как сервис Амазона или Youtube: если в компании огромное количество учебного контента, то машинное обучение помогает ученику найти наиболее соответствующее его опыту, ожиданиям, потребностям.
Это здорово, но это лишь одна из задач машинного обучения.

Управление знаниями

Если развивать тему рекомендаций в дистанционном (и очном!) обучении, то машинное обучение - это потрясающая система организации знаний в компании. Эта система, которая обрушит всех наших "спецов" по управлению знаниями. Сейчас эти товарищи рисуют свои схемки по тому, как должно быть организовано управление знаниями в компании, спорят с друг другом, но в ближайшее время в нормальных компаниях машинное обучение снесет все эти схемки по управлению знаниями, как в Амазоне машинное обучение снесло людей редакторов.
Машинные алгоритмы лучше людей смогут организовать знания в компании. И это следующий шаг в развитии управления знаниями

Подбор персонала

Здесь мне и выдумывать ничего не надо. Читаем Новая рекрутинговая программа Google: поиск поисковых слов кандидатов. Алгоритм как на YouTube: только в одном случае сервис анализирует наши предпочтения в области видеороликов, в случае подбора машинное обучение анализирует по текстам, кто нужен нашей компании и выискивает (рекомендует) потенциальных кандидатов. И это не единственное решение.

И дальше

Я не буду рассказывать всего, поскольку сам планирую создавать такие продукты и не хочу раскрывать идеи раньше времени, но в качестве простых, очевидных прогнозов: машинное обучение заменит оценку 360 градусов, машинное обучение будет заниматься карьерным планированием, будет подбирать команды, будет заменять exit интервью....

Итак, коллеги открываем эру машинного обучения в HR!