Информационные технологии в подборе персонала. Курс лекций

Федеральное агентство железнодорожного транспорта Уральский государственный университет путей сообщения Кафедра «Управление персоналом и социология»

А. Д. Галюк

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПОДБОРЕ ПЕРСОНАЛА

Курс лекций для обучающихся по направлению подготовки

38.03.03 «Управление персоналом» всех форм обучения

Екатеринбург

УрГУПС

2025

УДК 331.5 Г17

Г17 Галюк, А. Д.

Информационные технологии в подборе персонала : курс лекций / А. Д. Галюк. – Екатеринбург : УрГУПС, 2025. – 73, [3] с.

Курс лекций содержит темы занятий, раскрывающие сущность информационных технологий в подборе персонала. Издание поможет студентам разобраться во всем многообразии теории и практики аналитической и исследовательской деятельности в области управления персоналом. Для закрепления материала в конце каждой темы приводятся контрольные вопросы для самопроверки.

Рекомендуется для студентов направления подготовки 38.03.03 «Управление персоналом» всех форм обучения.

УДК 331.5

Опубликовано по решению редакционно-издательского совета университета

Автор: А. Д. Галюк, доцент кафедры «Управление персоналом и социология», канд. социол. наук, УрГУПС

Рецензенты:Н. А. Александрова, доцент кафедры «Управление персоналом и социология», канд. филос. наук, УрГУПС А. Ю. Веретенникова, доцент кафедры «Управление персоналом и социология», канд. экон. наук, УрГУПС

©Уральский государственный университет путей сообщения (УрГУПС), 2025

ОГЛАВЛЕНИЕ

3

ВВЕДЕНИЕ

В современных условиях развития рынка труда и цифровизации бизнеспроцессов информационные технологии стали неотъемлемой частью системы управления персоналом. Эффективный подбор и управление человеческими ресурсами невозможен без применения современных программных решений и цифровых инструментов.

IT-рекрутинг – это совокупность методов и инструментов, использующих информационные технологии для поиска, отбора и найма персонала. В современных условиях это неотъемлемая часть HR-процессов любой организации.

Основные направления применения IT в подборе персонала следующие:

1.Автоматизация процессов – использование специализированных систем для ведения базы кандидатов, учета вакансий и отслеживания этапов подбора.

2.Digital-рекрутинг – поиск кандидатов через интернет-ресурсы, социальные сети и профессиональные платформы.

3.Аналитика данных – анализ эффективности каналов поиска, оценка качества подбора и прогнозирование потребностей в персонале.

4.Автоматизированная оценка – использование систем для проведения тестирования и оценки компетенций кандидатов.

IT-рекрутинг основан на использовании следующих ключевых инструментов:

HRMS/HRIS-системы – комплексные решения для управления персо-

налом;

рекрутинговые порталы – специализированные сайты для размещения вакансий и поиска кандидатов;

социальные сети – профессиональные платформы (LinkedIn, ВКонтакте) для поиска специалистов;

системы оценки – автоматизированные тесты, ассессмент-центры, видеоинтервью;

чат-боты и AI – автоматизация первичного отбора и коммуникации с кандидатами.

Цель курса «Информационные технологии в подборе персонала» – формирование у обучающихся системных знаний и практических навыков в обла-

4

сти использования информационных технологий для решения задач подбора и управления персоналом, а также развития компетенций в сфере автоматизации кадровых процессов.

Задачи курса:

1.Освоение теоретических основ применения информационных технологий в подборе персонала.

2.Изучение современных программных продуктов для процесса рекрутинга персонала.

3.Развитие компетенций в области выбора и использования цифровых инструментов для поиска и отбора кандидатов.

4.Развитие аналитических навыков и умение формулировать гипотезы по оптимизации процессов подбора персонала.

5.Освоение методов оценки эффективности применения информационных технологий в подборе персонала.

Дисциплина «Информационные технологии в подборе персонала» формирует следующие компетенции и индикаторы их достижения:

УК-2.1: формулирует в рамках поставленной цели проекта гипотезу решения и совокупность задач, обеспечивающих ее достижение для реализации проекта, потребность в ресурсах. Выбирает оптимальный способ решения задач, учитывая ресурсные условия, действующие правовые нормы и этические ограничения.

ПК-2.3: осуществляет администрирование процессов работы с персоналом, организацию документооборота по функциональным областям управления персоналом с использованием специализированных информационных систем и цифровых сервисов.

ПК-3.3: осуществляет поиск, подбор и отбор персонала, использует специализированные информационные системы и цифровые сервисы в области рекрутмента.

ПК-1.3: определяет бенчмарки, метрики эффективности, формирует аналитические срезы по работе персонала, процессам управления персоналом с использованием специализированных программных продуктов и цифровых сервисов.

ПК-1.5: знает методологию и принципы больших данных, классификацию видов данных и их характеристик, методологию обследования процессов больших данных, базовые алгоритмы обработки больших данных.

5

ПК-7.4: оценивает информационные системы и цифровые сервисы, применяемые в управлении персоналом, предлагает к использованию оптимальные из них с учетом поставленных задач и имеющихся ресурсов, разрабатывает требования к проектам автоматизации и цифровизации процессов управления персоналом.

Данный курс является важным элементом подготовки специалистов в области управления персоналом, способных эффективно работать в условиях цифровой трансформации бизнес-процессов.

6

ЛЕКЦИЯ 1. ВВЕДЕНИЕ В ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА

План

1.Исторический аспект развития технологий в HR.

2.Современные тенденции развития ИТ в сфере управления персоналом.

3.Технологии искусственного интеллекта и больших данных в подборе персонала.

В современном мире эффективность HR-процессов во многом зависит от внедрения современных цифровых решений. Мы узнаем, как технологии меняют традиционные методы поиска и оценки кандидатов, какие системы используются и какие перспективы открываются перед HR-специалистами.

1. ИСТОРИЧЕСКИЙ АСПЕКТ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ В HR

История развития технологий подбора персонала охватывает долгий путь от простых методов оценки до современных автоматизированных систем, использующих искусственный интеллект. В XIX и начале XX века подбор основывался на устных собеседованиях, рекомендациях и личных контактах. Затем появились письменные тесты и анкеты, которые позволяли объективнее оценивать профессиональные навыки и личностные качества кандидатов. В середине XX века развитие психометрии и психологических тестов повысило точность оценки.

С развитием компьютерных технологий в конце XX века появились автоматизированные системы для хранения баз данных резюме, поиска подходящих кандидатов по заданным критериям и проведения первичных оценок дистанционно. В XXI веке интернет и социальные сети значительно расширили возможности поиска и коммуникации с кандидатами через платформы типа LinkedIn, сайты вакансий и онлайн-кастинги.

Современные технологии активно используют искусственный интеллект и машинное обучение для автоматизации анализа резюме, проведения виртуальных интервью с помощью чат-ботов и оценки соответствия кандидатов требованиям вакансии. Эти инновации позволяют ускорить процесс подбора, по-

7

высить его эффективность и снизить субъективизм. Таким образом, развитие технологий подбора персонала отражает прогресс в области психологии, информационных технологий и управления человеческими ресурсами, делая процесс более точным, быстрым и доступным.

2.СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ИТ

ВСФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ

Современные тенденции развития информационных технологий (ИТ) в сфере управления персоналом отражают динамичные изменения, вызванные быстрым развитием цифровых решений и новых технологий. Эти тенденции направлены на повышение эффективности, автоматизацию процессов и создание более гибких и персонализированных подходов к управлению человеческими ресурсами. Ниже представлены основные направления развития ИТ в сфере HR.

Автоматизация и роботизация HR-процессов. Использование систем автоматизации для рутинных задач – от обработки резюме до ведения документации – позволяет снизить нагрузку на HR-специалистов и ускорить процессы найма, адаптации и оценки сотрудников.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Технологии ИИ применяются для анализа больших объемов данных о кандидатах и сотрудниках, автоматического отбора подходящих кандидатов, проведения виртуальных интервью с помощью чат-ботов, а также для прогнозирования потребностей в кадрах и оценки эффективности работы.

Аналитика данных (People Analytics). Использование аналитических инструментов позволяет собирать, обрабатывать и интерпретировать данные о сотрудниках, выявлять тренды, прогнозировать текучесть кадров, разрабатывать стратегии развития персонала и повышать качество управленческих решений.

Облачные платформы и системы SaaS. Облачные решения обеспечивают доступ к HR-инструментам из любой точки мира, позволяют легко масштабировать системы под нужды организации и обеспечивают безопасность данных.

Интеграция систем (ERP, HRIS, ATS). Современные ИТ-решения интегрируются между собой для создания единой информационной среды – от ре-

8

крутинга до управления развитием сотрудников – что повышает прозрачность и эффективность процессов.

Мобильные технологии развития мобильных приложений для HR позволяет кандидатам и сотрудникам взаимодействовать с системами в любое время и из любого места: проходить тесты, подавать заявки, получать обратную связь или участвовать в обучающих программах.

Обучение с использованием виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR). Эти технологии применяются для имитационного обучения, повышения вовлеченности сотрудников и моделирования рабочих ситуаций.

Гибкие рабочие модели и удаленная работа. ИТ-инструменты позволяют эффективно управлять удаленными командами, обеспечивая коммуникацию, совместную работу и контроль за выполнением задач.

Современные тенденции развития ИТ в сфере управления персоналом ориентированы на автоматизацию, аналитику данных, использование искусственного интеллекта и облачных технологий. Эти направления позволяют организациям быть более гибкими, адаптивными и конкурентоспособными в условиях быстро меняющегося рынка труда. В будущем ожидается дальнейшее внедрение новых технологий для повышения эффективности HR-процессов и создания более персонализированного подхода к управлению кадрами.

3.ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ИБОЛЬШИХ ДАННЫХ В ПОДБОРЕ ПЕРСОНАЛА

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных (Big Data) играют все более важную роль в современном подборе персонала, значительно повышая эффективность, точность и скорость процессов найма. Их внедрение позволяет автоматизировать рутинные задачи, глубже анализировать информацию о кандидатах и принимать более обоснованные решения.

Основные направления использования ИИ и больших данных в подборе персонала:

Автоматизация первичного отбора кандидатов. ИИ-алгоритмы анализируют огромные объемы резюме и профилей на платформах типа LinkedIn, выявляя наиболее подходящих кандидатов по заданным критериям. Это сокращает время поиска и повышает качество отбора.

9

Анализ и прогнозирование поведения кандидатов. Модели машинного обучения используют исторические данные для прогнозирования вероятности успешного прохождения кандидатом этапов собеседования или адаптации в компании. Это помогает выбрать тех, кто наиболее вероятно будет хорошо работать.

Обработка неструктурированных данных. ИИ способен анализировать не только резюме, но и текстовые отзывы, видеоинтервью, социальные сети – выявляя скрытые навыки, личностные качества и мотивацию кандидатов.

Виртуальные ассессменты и тестирования. Использование ИИ в он- лайн-тестах и симуляциях позволяет объективно оценивать профессиональные навыки и личностные характеристики, а также автоматизированно интерпретировать результаты.

Чат-боты для первичных коммуникаций. Интеллектуальные чат-боты проводят предварительные интервью, задают вопросы кандидатам, собирают дополнительную информацию и отвечают на типичные запросы – что ускоряет процесс коммуникации.

Большие данные для анализа рынка труда. Компании собирают и анализируют большие объемы информации о рынке труда, трендах в отрасли, уровне конкуренции и зарплатных ожиданиях – что помогает формировать более точные стратегии найма.

Обеспечение разнообразия и инклюзивности. Аналитика больших данных помогает выявлять потенциальные предвзятости в процессах подбора и разрабатывать меры по их устранению, способствуя созданию более разнообразных команд.

Преимущества использования ИИ и больших данных:

повышение скорости поиска подходящих кандидатов;

улучшение качества отбора за счет объективных аналитических моде-

лей;

снижение субъективизма и ошибок при принятии решений;

возможность обработки огромных объемов информации за короткое

время;

более точное прогнозирование успешности кандидатов.

Интеграция технологий ИИ и больших данных в процессы подбора персонала открывает новые возможности для компаний – от автоматизации рутинных задач до глубокого анализа рынка труда. Эти инновации позволяют созда-

10