Георги Янков от DDI: На всеки 5 години трябва да учим нещо ново
Георги Янков е главен научен изследовател в Development Dimensions International (DDI), международна консултантска организация в областта на човешките ресурси и развитието на лидери.
Има магистърска степен по трудова и организационна психология от Софийски университет "Св. Климент Охридски" и от Градския университет на Ню Йорк (City University of New York), както и докторска степен в същата специалност от Държавния университет "Боулинг Грийн".
Кариерният му път започва в София като стажант в Trenkwalder, австрийска компания в сферата на човешките ресурси, а след това специализира в ролята на психометрик, дейност, която продължава професионално до днес.
От 2015 г. Георги Янков е изследовател в областите на психометрията и междуличностните разлики и докторант по индустриална и организационна психология към Държавния университет "Боулинг Грийн" на щата Охайо.
Той създава, адаптира и стандартизира за България широк спектър от тестове и въпросници за оценка на личността в норма и извън норма, интелигентността, креативността, честността, професионалните умения, стреса и общото ментално здраве.
Бил е част от изследователския екип на Hogan Assessments, организация за психометрично консултиране и оценка. През последните четири години в DDI Георги Янков работи за приложението на изкуствен интелект и машинно обучение в процеси по оценка на уменията на таланти в различни сектори на глобално ниво.
Вярва, че новите технологии могат само да дадат тласък на развитието на пазара в България. Но това трябва да се случи с умерени темпове и подготовка, а за да останат конкурентноспособни, хората трябва да продължат да развиват нови умения.
Какво трябва да знаят експертите по човешки ресурси за изкуствения интелект в контекста на бъдещето на работата?
Като консултант, който разработва HR продукти, базирани на изкуствен интелект, мога да кажа, че може да е много полезен инструмент в процеса по оценяване на разширени формати за поведенчески интервюта (услуги, предлагани от центровете за оценка на кандидати и служители).
В работата си се срещам с различни клиенти. На една от последните си срещи попитах работещите дали са запознати с генеративния изкуствен интелект, а положителният им отговор ме изненада приятно. Това определено ме окуражи. Бизнесът напредва и хората получават подкрепа в тази трансформация.
Вече има достатъчно налична информация, с която хората в сферата на човешките ресурси могат да се запознаят, но ако решат да интегрират подобни продукти и нямат специализирано звено, което да движи процеса, задължително трябва да потърсят техническа документация от доставчика.
Най-важно е продуктът да се провери и оцени технически, и в случай, че дадена компания няма подготовката за това, да се обърне към независим одитор, който да го направи за тях.
Това е ключово, за да се подсигури подкрепа и защита, ако някой от кандидатстващите за работа или служителите например възрази: “Вие ме оценявате с изкуствен интелект - той е пристрастен и неточен и “халюцинира".
В този смисъл организациите не могат да си позволят да взимат решения на база на непроверени инструменти. Те вече трябва да са проверили техническата документация, за начина, по който работи продуктът и да разбират какво прави и как влияе на процесите.
Бих препоръчал на всички професионалисти в сферата на човешките ресурси да започнат да опознават AI технологиите и да работят с тях, за да имат конкурентно предимство в бъдеще.
Например, при наемането на хора специалистите по подбор могат да се улеснят в изготвянето на длъжностна характеристика, давайки изискванията на ChatGPT, а той може да я напише вместо тях доста бързо.
След това те могат да нанесат своите корекции или допълнения. Улеснението идва от факта, че изкуственият интелект вече е разработил скелета, по който специалистът след това може да дооформи документа.
По този начин служителите ще са по-продуктивни в собствената си работа чрез изкуствен интелект.
Отделно изкуственият интелект може да ви отмени във воденето на записки при провеждане на онлайн срещи или при интервю по наемане, както и при самото обобщение на срещи и споделянето на бележки от тях.
Така експертите по подбор ще се съсредоточат в психологическата част от интервюто и ще могат да следят емоциите и невербалното поведение на кандидата, вместо да губят време за излишна администрация.
Приложенията са много и бих посъветвал компаниите, които решат да инвестират в подобни оптимизации, да преценят кои са най-времеемките задачи и по-малко смислените и да се опитат да разберат как да интегрират изкуствен интелект, за да ги автоматизират.
Къде могат да намерят приложение продукти, базирани на изкуствен интелект, разглеждайки всекидневните задачи на HR звената?
Най-често използваният метод за подбор е интервюто. В случай, че се търси нишова позиция, подходящите хора могат да са доста по-малко и да се наложи талантът да бъде “откраднат” от друга организация.
Но ако в една организация има масово търсене и трябва да се оценят стотици хора за основни умения, като комуникация, работа в екип, сътрудничество и вземане на решения, могат да се приложат автоматизирани интервюта.
Всъщност този подход вече се използва в САЩ. В този формат изкуственият интелект влиза в ролята на интервюиращ и оценява кандидати по предварително зададени показатели, а интервюто, разбира се, е записано като част от официалната документация.
Често първите разговори с кандидати са най-времеемки и това е добра възможност да съберат първоначални данни, а специалистите да се включат в следващата стъпка от процеса по-активно.
Така те ще могат да изпозлват времето си пълноценно, провеждайки лична среща само с избрани кандидати, които са преминали интервюто успешно и имат добро представяне спрямо първоначално зададените параметри.
Изкуствен интелект може да се използва и за оценка на автобиографии - например, ако му подадете информация какво търсите в едно CV, то ще следи за думите, използвани в оригиналния документ и ще ги сравнява с думите, които е запомнил от тренировъчните си данни, свързани с тази позиция.
Но ако компаниите решат да въведат подобен инструмент, то задължително трябва да работят със експерт по бърз инженеринг (prompt engineering), който да им обясни как работи изкуственият интелект и как да му се задават правилно въпроси.
В противен случай, ChatGPT може да започне да “халюцинира”, т.е. ще се съсредоточи върху някои от думите прекалено много и ще си "съчини" история, като си "спомня" какво е научил за тези думи по време на тренирането си.
Такъв тип инстументи работят със статистически модели и знаят всяка от думите в заданието, съответно кои са думите, които най-често се срещат в комбинация в естествения език и обикновено подава тях.
Затова е много важно да използвате правилните думи в работата с него, за да получите търсeния резултат. Бих го нарекъл “изкуството да знаеш какво търсиш” в контекста на генеративния изкуствен интелект.
Разбира се, при прегледа на автобиографии резултатите от интеграцията на изкуствен интелект е много по-обозрима и бърза - докато при видео интервютата трябва да се разработи допълнителна платформа за автоматично интервю.
Набюдавам две тенденции при компаниите, които разработват продукти, базирани на изкуствен интелект. Продукти с отворен код, зад които експерти могат да разберат какво стои и такива, чиито параметри са скрити и никой не може да разбере какво има в модела - като ChatGPT 4.
Meta, от своя страна, пусна LLaMa (oт англ.: Large Language Model Meta AI) и дори LLaMa 2 модели, които са с изцяло отворен код.
Така че в момента битката на големите играчи в сферата е за това какъв изкуствен интелект да се прави в бъдеще - дали с отворен код, който може да се усъвършенства от всички или ще бъдем “заложници” на около 3-4 големи компании, които имат милиони долари да тренират огромни модели и после да ни ги дават за ползване, но не и да ги “отварят”, за да може хората да правят нови продукти с тях.
Как организациите могат да комбинират запазването на хора и подготовката им за бъдещето на работата?
По-скоро смятам, че компаниите ще продължат да гонят тяхното развитие и финансова стабилност на първо място.
Преди няколко месеца OpenAI направиха проучване относно процента на професиите, които ще бъдат автоматизирани - отговорът е около 30-40%. Най-интересното от изследването е, че за висококвафилифицираните служители процентът е по-висок.
Всъщност хората, които работят с ръцете си, ще са най-слабо засегнати от технологиите, защото изкуственият интелект няма да дойде да построи стена, да окоси ливадата или да започне да поправя покриви.
Може да звучи странно, но съветвам хората да си намерят хоби или втора работа, в които да работят със собствените си качества и умения, а не само с изкуствен интелект.
Да садят зеленчуци, да се грижат за градини. Силно препоръчвам комбиниране на знания и умения за хората, които полагат интелектуален труд. Защото AI не може да мисли като архитект и уеб разработчик едновременно (засега).
Тенденцията да не се “женим” за работата си все повече ще се засилва. На всеки 5-7 години хората трябва да учат нещо ново, да придобиват нови умения и да не спират да търсят развитие, преквалификация и най-вече да си задават въпроса: “Дали искам на 30 години да правя това, което правех през 20-те си? Дали на 40 години искам да правя това, което и на 30?”
Аз, например, съм бакалавър по философия, а след това станах психолог. Често и хората, с които работя по проекти, на първо място не са психолози - някои са учили история, други - литература и дори - компютърно инженерство.
Комбинацията на две дисциплини помага много. По този начин може да се изгради умението за концептуално мислене. Всеки нов набор от умения прави хората по-добри в това, което правят.
В новата си книга Джош Бърсин казва, че компаниите, които ще привличат най-добрите служители в бъдеще, ще гледат на служителите като на “свободни агенти”, които имат възможността да се преквалифицират в рамките на компанията. Тоест компаниите ще трябва да предоставят обучения на хората, чрез които да преминават свободно от един отдел в друг.
Това ще са успешните компании в бъдеще. В референция на книгата на Бърсин пише: “За да е устойчив бизнесът, трябва да дава достатъчно възможности на служителите си и да спре ги вижда като просто изпълнители". И обратното - служителите ще трябва да променят мисленето си, че след успешния вход в организацията нищо повече няма да се промени, а да са двигатели на промяната - първо за себе си и след това за бизнеса.
Как да се справят HR екипите с опасенията, свързани с неприкосновеността на личния живот и сигурността на данните?
Организациите правилно започват да ограничават моделите. Те трябва да имат процедури за това как управляват данните.
OpenAI твърди, че не запаметява никаква информация, която му е пратена през API. Въпросът за данните е голям проблем на големите мултинационални компании.
Независимо, че нашият бизнес оперира предимно в САЩ, ние следим GDPR изискванията в Европа, където също имаме бизнес операции и трябва да сме изрядни във всяка локация. Едно от решенията, които ние прилагаме, е използването на Microsoft Azure - облачни решения, които гарантират, че данните са защитени.
Проблемът е по-скоро инфраструктурен, не толкова сензационен, защото всички данни са чувствителни - всеки може да бъде хакнат, дори и Microsoft, както се видя през тази година.
Големите езикови модели, като ChatGPT, имат постоянна нужда от нова информация. Генеративният изкуствен интелект вече “наводнява” пространството със съдържанието, което създава, без то да има истинска стойност.
Именно поради тази причина в бъдеще компаниите ще търсят все повече съдържание, създадено от хора.
Но от компаниите се очаква да изградят свои политики за управление на сигурността на данните - в САЩ политиката спрямо изкуствения интелект е напълно либерална в сравнение с Европа. По мое мнение това създава предпоставка иновацията да бъде “приглушена” на европейския пазар.