Компания Xerox тратит $5000 на обучение каждого из 50 000 сотрудников своего колл-центра и кровно заинтересована в том, чтобы они окупили инвестиции: не прогуливали работу, не опаздывали и не уезжали внезапно искать золото на Клондайк. Чтобы снизить риск ошибки, наем сотрудников производит не человек, а программа, предоставленная калифорнийской компанией Evolv Inc. Проведя с соискателем тридцатиминутное письменное собеседование, именно она решает, брать ли его в штат.
По оценке Gartner, рынок «менеджмента талантов» вырос в прошлом году на 15% — его объем уже приближается к $4 млрд. Будущее, кажется, у него самое радужное: только IBM, Oracle и SAP потратили за год $6,8 млрд на скупку компаний, пытающихся так или иначе технологизировать процесс найма сотрудников и оценку их деятельности. Рыночная капитализация LinkedIn в тысячу раз превышает прибыль компании за последние 12 месяцев. Можно предположить, что существенная часть этого сказочного мультипликатора обусловлена верой инвесторов в базу данных компании и ее специалистов по статистике, о которых ходят легенды. Роботы, кажется, берут над людьми вполне определенную власть.
Уже 60 лет ни одна машина не может пройти тест Тьюринга (то есть убедить человека в том, что она жива), но вот десятки тысяч людей проходят его обратную версию. Чтобы попасть на работу в Xerox, надо убедить компьютер, что ты с ним одной крови. Сам Алан Тьюринг оценил бы иронию происходящего. Как раз в этом году ему исполнилось бы сто лет, если бы в середине прошлого века его не довели до самоубийства механическим отношением к человеческой природе.
В решении Xerox (и всех прочих) нет, конечно, ничего плохого. Технологической компании пристали технологичные решения. Проигравших тут нет: не может же всерьез корить судьбу человек, не попавший на неблагодарную работу лишь потому, что живет не в том районе или не готов согласиться с утверждением «я задаю больше вопросов, чем другие». Весь смысл прогресса состоит в том, чтобы люди занимались тем, к чему у них есть интерес и талант, а не тем, чем придется. Люди вообще не должны работать в колл-центрах.
Компания при помощи алгоритма может нанять молодых людей на телефонную линию, но едва ли генерального директора, дельного юриста, кондитера в корпоративное кафе, декоратора или даже завхоза. Машина может проверять биографические данные, отсеивать людей с криминальным прошлым, оценивать историю успеха каждого соискателя (и тут менеджмент талантов совершенно необходим), но ее мнение в каждом что-нибудь значащем случае будет рекомендательным — и не самым важным. Компьютер способен со всех сторон взвесить и отмерить тактико-технические характеристики и свойства характера, скажем, футболиста Игоря Денисова, но никогда не предскажет, какой следующий фортель он выкинет на поле или за его пределами.
Это наблюдение приводит нас к следующему, тоже довольно очевидному выводу: любая вакансия, которая может быть закрыта при помощи робота, может быть закрыта самим роботом. А значит, любой наем, осуществляемый компьютерной программой, избыточен. Какой смысл тратить вычислительные мощности на поиск сотрудника в колл-центр — лучше уж сразу научить робота отвечать на звонки. Тем более что на счета за электричество не распространяются нормы минимального размера оплаты труда.
По этой причине очень интересно наблюдать за тем, как машинный рекрутинг захватывает все новые ниши. Когда-нибудь в этих нишах будут сидеть автоматические интеллекты и, вероятно, немного скучать, потому что я не уверен, что через 20 лет хоть какому-нибудь мыслящему существу зачем-нибудь может понадобиться колл-центр — атавизм XX века.
