«Оффер под жизненный сценарий — будущее найма»

Рынок труда в России становится все более фрагментарным — на одни позиции может быть очень много желающих, а число претендентов на другие, напротив, стремится к нулю. Растет и разница между спросом и предложением рабочей силы в различных регионах. Управляющий директор «Авито Работы» Антон Уваров рассказал о том, как ориентироваться в текущей экономической среде, какие технологии помогают работодателям отбирать соискателей и при чем тут ИИ.

Анастасия Мануйлова: Первый вопрос, который, как я думаю, очень интересует нашу аудиторию,— о текущем состоянии российского рынка труда. «Авито Работа» — один из важных игроков рынка джоббордов, и вы обладаете статистикой, которая есть не у всех. Расскажите, как вы видите ситуацию с кадрами на сегодняшний день?

Антон Уваров: Сегодня на рынке труда ситуация не самая простая. По данным как Росстата, который рассчитывает показатель безработицы по методологии Международной организации труда (МОТ), так и государственных служб занятости, численность россиян, находящихся в поиске работы, стремится к историческому минимуму. Однако важно понимать, что рынок неоднороден. Именно поэтому мы постоянно его анализируем — детализируем данные, оцифровываем новые интересные индикаторы, причем как в географическом разрезе по регионам, так и по профессиям и отраслям.

Последние годы мы привыкли жить в ситуации «рынка соискателя», и сейчас этот устоявшийся тренд меняется. Вакансий становится меньше, резюме — больше по большинству позиций, но не по всем. По некоторым направлениям мы все еще видим нехватку кадров даже сейчас, и число предложений там растет двузначными темпами.

По данным «Авито Работы», в январе—мае этого года по сравнению с аналогичным периодом прошлого года спрос вырос в следующих направлениях. Во-первых, в сфере «Ремонт техники и оборудования» число вакансий увеличилось почти в два раза. В ЖКХ и городской инфраструктуре рост вакансий составил около 60%. Вакансии по направлению «Химическая промышленность» прибавили 45%, спрос в сегменте «Энергетика» вырос еще примерно на треть.

Активная конкуренция работодателей в этих сегментах ожидаемо приводит к росту зарплат, и мы видим, что они растут двузначными темпами. Например, зарплатные предложения для сварщиков выросли почти на 87% — сейчас среднее значение достигает около 175 тыс. руб. в месяц. Аналогичное увеличение наблюдается у слесарей и электриков.

Конечно, важно учитывать регионы и отрасли, поскольку ситуация сильно варьируется от субъекта к субъекту. Поэтому необходимо смотреть не только на агрегированные показатели, но и на микрорынки — они помогают выявить аномалии и понять, как спрос и предложение труда балансируют друг друга в конкретном регионе.

А. М.: Можно ли тогда сказать, что российский рынок труда становится более фрагментарным?

А. У.: Именно так. В такой ситуации компаниям непросто, и как раз здесь помогает наш мониторинг рынка труда. Он подсказывает работодателям, как правильнее следить за спросом и предложением в конкретных регионах.

Этот же инструмент полезен и соискателям: можно найти новые профессии с низким порогом входа, пройти недолгое обучение или переобучение. Кстати, в Москве есть столичные центры профессий будущего, где соискателям дают возможность быстро получить новую квалификацию и найти интересную работу.

А. М.: А как часто вы публикуете ваш мониторинг? Раз в квартал или чаще?

А. У.: Раз в месяц. Ситуация меняется очень быстро, хотя некоторые показатели остаются стабильными. Но дисбалансы нужно фиксировать регулярно, особенно с учетом сезонных колебаний. Например, сейчас, в летний сезон, активизируются спрос и предложение в сфере сельского хозяйства.

А. М.: А будет ли российский рынок труда таким и в будущем? Через пять лет, например?

А. У.: Я не возьмусь точно прогнозировать на такой срок. Опыт последних лет показал, что и мировая, и российская экономика могут сталкиваться с внезапными шоками, которые все меняют.

Но пока мы в «Авито Работе» считаем, что в перспективе на российский рынок труда будут влиять следующие тренды.

Один из них — постепенный переход рыночной инициативы на сторону работодателей. Я уже упоминал, что активность соискателей растет: на платформах они все больше просматривают вакансии, откликаются на них. Такой тренд, скорее всего, сохранится в ближайшие месяцы, возможно, и в следующем году. Это создает новые вызовы для работодателей, особенно в части необходимости обрабатывать больше откликов на одну вакансию.

То есть наем в пересчете на одного кандидата будет стоить для них все дороже, поскольку появляется задача выбрать лучших из откликнувшихся, определив, кто подходит больше всего. И здесь компаниям уже активно помогают технологии — искусственный интеллект, который решает эти задачи совершенно по-новому.

А. М.: Всего лишь пару лет назад мы обсуждали, как построить достаточно широкую воронку для поиска кандидатов. А сейчас мы столкнулись с тем, что поток желающих на вакансии резко возрос, и актуальный вопрос — как их отобрать, рассортировать и обработать. Ведь так?

А. У.: Да, именно такая задача теперь стоит перед работодателями. Платформы могут им в этом помочь, предложив решения, оптимальные для каждой из категорий вакансий. Например, для некоторых достаточно кандидатов с низкой квалификацией, которых потом дообучат на рабочем месте. А кто-то ищет одного или двух специалистов с очень высокой квалификацией и не готов соглашаться на меньшее.

Но вернемся к тому, как в этой ситуации, с увеличением объема задач внутри HR, внедрять новые технологии. До 2022 года HR у многих компаний оставался достаточно старомодным, особенно в части автоматизации. Потом нехватка кадров стала настолько очевидной, что и здесь начали искать решения.

А. М.: Если сравнить HR-отрасль с другими внутренними системами, например с бухгалтерией, мы увидим, насколько менее оцифрованной она остается до сих пор. Мы только сейчас приступаем к автоматизации и цифровизации процессов в управлении персоналом...

А. У.: Да, но исходная позиция у нас другая. Мы уже используем большие языковые модели для улучшения резюме, быстрого отклика на вакансии. Это ставит новые задачи перед HR: не только количественно справиться с объемом откликов, но и качественно их обработать.

Первое решение — автоматизированные сервисы, которые помогают управлять этим потоком. Например, у «Авито» есть решение HRMOST, которое автоматизирует отклики и коммуникацию с кандидатами через текстовые каналы. Сейчас важно интегрировать все каналы в единую систему, чтобы HR-специалист мог видеть всю коммуникацию в одном месте, не переключаясь между приложениями.

Далее, чтобы эффективно обработать возросший поток откликов, нужно применять рекомендации и системы ранжирования. Мы активно инвестируем в ИИ-алгоритмы, которые в том числе используют поведенческие данные и предикторы для определения лучшего кандидата на вакансию. Это работает на разных этапах: и при формировании выдачи для соискателя, и при подборе релевантных вакансий, чтобы кандидат видел именно те предложения, которые ему подходят. За последние полтора года мы наблюдаем рост конверсии на 12–15%, что означает более релевантные рекомендации для соискателей и более эффективный наем для компаний.

А. М.: А как происходит сбор такой информации?

А. У.: Это очень хороший вопрос. Во-первых, «Авито» — крупнейший классифайд в России и в мире. На платформе размещаются объявления по недвижимости, автомобилям, запчастям, товарам и услугам. Благодаря этому у нас огромная аудитория, и люди знают, что здесь можно решить практически любые задачи — купить, продать, найти работу.

За последние пять-шесть лет мы активно развивали вертикаль поиска работы и подработок, предоставляя возможность не только продавать или покупать товары, но и находить вакансии. «Авито Работа» существует более десяти лет, но активный рост и развитие платформы пришлись на последние пять-шесть лет. Мы растем гораздо быстрее рынка в целом, в том числе в сегменте HR-технологий, где конкурируем с другими платформами.

Благодаря огромной аудитории мы можем дотянуться практически до любого жителя страны и предлагать ему работу в зависимости от региона и публикаций работодателей. Это один из ключевых плюсов нашей позиции в отрасли.

Однако аудитория — не все. Важно и то, что мы можем анализировать поведение пользователя на платформе в целом, его действия при заказе сервисов или покупках. Это дает нам ценную информацию о его текущих интересах и позволяет лучше прогнозировать возможные карьерные траектории.

Например, когда человек ищет работу или подработку курьером, мы можем предложить ему работу пешим курьером или автокурьером. Если он ранее интересовался автозапчастями, мы можем предположить, что у него есть машина, и что вакансия автокурьера подойдет ему с большей вероятностью.

Также мы внедрили практику сегментации по жизненным ситуациям, позволяя фильтровать вакансии под конкретные сценарии: например, работа для 45-летних, мам в декрете, удаленная работа или работа на несколько часов в день. Такой подход помогает соискателям легче находить подходящие позиции, не теряясь в потоке информации о возможностях.

А. М.: А сколько таких сценариев вы выделили?

А. У.: Примерно десять основных. Это агрегированные кейсы. В будущем планируем их расширять, но при этом важно не усложнить рекомендательные движки — лучше, чтобы они обучались и подбирали наиболее релевантные вакансии, а не перегружать пользователей большим числом предлагаемых фильтров.

А. М.: Есть ли предел возможностей такого прогнозирования? Можете ли вы себе представить профессию, представителя которой невозможно отследить по его действиям в интернете?

А. У.: Ограничения есть. Не все жизненные ситуации можно полностью «закрыть» с помощью классифайда или аналитики. Некоторые вещи трудно уловить — например, уровень финансовой грамотности: его невозможно проверить напрямую. Также есть ситуации, связанные с переездами, когда данные о человеке могут оставаться актуальными с задержкой и потребуется время для корректировки информации. Гуманитарные профессии, где не всегда понятно, чем занимается человек, тоже сложно отслеживать или прогнозировать.

А. М.: То есть это профессии, которые не требуют специфического инструментария?

А. У.: Верно. Их сложно проверить. Такие качества или навыки — скорее уникальные характеристики, которые сложно выявить через телефонное интервью или автоматизированные системы. Возможно, по некоторым вакансиям эти качества являются дифференцирующими признаками при подборе.

А. М.: За какой срок, по вашему мнению, можно прийти к более точной, калиброванной модели сценариев прогнозирования?

А. У.: Финальной точки не будет. Модели постоянно развиваются, так как профессии меняются, появляются новые, происходит миграция из одних сфер в другие — например, сварщики превращаются в операторов сварочных роботов. Поэтому необходимо регулярно обновлять структурированные подходы и инструменты исследования, чтобы находить новые сценарии.

А. М.: Возвращаясь к рынку труда, можно сказать, что раньше профессии были более стабильными, а сейчас они постоянно меняются из-за развития экономики и технологий?

А. У.: Тут есть три ключевых тренда, о которых важно помнить.

Первый из них — технологический прогресс, который включает в себя и автоматизацию, и внедрение ИИ в разные сферы, и роботизацию производств.

Второй — рост спроса на специалистов по работе с ИИ. Одновременно с этим растет и предложение труда со стороны таких сотрудников — в отдельных сферах на 50–60% ежегодно.

В результате мы имеем дело уже не с конкуренцией просто специалистов, а с конкуренцией среди специалистов с навыками работы с ИИ. Этот процесс, в свою очередь, стимулирует развитие новых профессий и трансформацию существующих.

А. М.: Какие новые функции или возможности может дать развитие технологий в HR-направлении, кроме быстрого подбора вакансий?

А. У.: Здесь важно поговорить о двух аспектах — с точки зрения подработки и в контексте автоматизации процессов найма.

Для работодателей сейчас особенно актуальны вопросы повышения эффективности работы воронки найма и быстрого вывода сотрудников на работу или смену. И в этом процессе автоматизация и искусственный интеллект могут помочь.

Например, искусственный интеллект или ML-алгоритмы помогают формировать описание вакансии — ведь многие работодатели зачастую копируют уже существующие объявления без особых изменений, хотя они могут описывать обязанности сотрудника двадцатилетней давности. И тут ИИ может не только проверить грамотность текста, но и подсказать, как лучше сформулировать описание, чтобы оно было максимально привлекательным и востребованным для соискателей в текущих условиях.

Кроме того, ИИ помогает определить ключевые компетенции и критерии отбора — те, что действительно позволяют отличить подходящих кандидатов. Это важно, потому что общие фразы вроде «ответственность» или «аналитический склад ума» не дают точного представления о том, что именно нужно проверять на следующем этапе, на интервью.

Также ИИ активно используется для обработки откликов — например, благодаря инструментам типа HRMOST можно автоматизировать работу с сообщениями в мессенджерах или голосовыми каналами. Уже сейчас экспериментируют с голосовыми моделями, чтобы предквалифицировать кандидатов без участия колл-центров.

Интересно, что исследования показывают: соискателям зачастую комфортнее общаться с ИИ, потому что он не предвзят и не устает. В сравнении с человеком машина — это надежный собеседник без потери качества даже после нескольких десятков часов разговора. Везде, где есть воронка найма, можно внедрять автоматические или ИИ-решения, что делает процесс быстрее и эффективнее. Мы, например, уже работаем со многими клиентами и добиваемся хороших результатов — кандидаты лучше соответствуют требованиям, и процесс подбора становится точнее.

А. М.: Знаете, у меня возникает предположение, что чем лучше работает сервис по подбору работы, который вы создаете, тем больше у людей появляется уверенности в том, что они могут не задерживаться на одной должности долго. И в итоге их карьера становится более фрагментарной — с множеством смен и подработок.

А. У.: Да, этим направлениям мы, кстати, уделяем большое внимание. Число таких специалистов растет примерно на 30–40% в год, и рынок еще не насыщен. Много лет Россия отставала по проникновению самозанятых в различные сферы экономики, но сейчас ситуация меняется. Это хороший тренд: и для людей, и для бизнеса.

Для работников это легальный и прозрачный способ дополнительного дохода, особенно в трудные времена или при повышенной сезонной нагрузке, например к праздникам. А для работодателей — возможность быстро реагировать на всплески спроса на свои товары или нехватку кадров.

Появление самозанятых — логичный ответ на необходимость более гибких и многофакторных карьерных путей, которые становятся частью новой реальности рынка труда.

А. М.: То есть речь все-таки идет о более фрагментированных, сложных карьерах?

А. У.: Да, именно. Представьте молодых людей, которые только заканчивают учебу и хотят подработать. Самозанятость позволяет им зарабатывать и при этом не связывать себя долгосрочными обязательствами. Они могут легко менять деятельность, повышать квалификацию, пробовать разные направления.

Это дает им шанс понять, что им ближе, и уже в будущем найти работу с высокой зарплатой или закрепиться в определенной сфере.