Платформа HackerRank, которую компании используют для оценки и найма разработчиков, представила ИИ-агента Chakra. Этот инструмент проводит собеседования, наблюдает за работой кандидатов и оценивает не только их конечные ответы, но и сам процесс решения задач. После примерно шести месяцев тестирования в режиме бета-версии компания открыла общий доступ к Chakra для своих клиентов. По данным стартапа, в ходе испытаний искусственный интеллект провел уже более 500 000 интервью. Среди компаний, опробовавших новинку, оказались Snowflake, Snorkel и Capgemini, а сама HackerRank также протестировала продукт внутри организации.
Искусственный интеллект уже некоторое время применяется в сфере найма: компании используют голосовых агентов и автоматизированные инструменты для первичного отсева кандидатов. Соискатели тоже активно применяют ИИ-помощников для подготовки к собеседованиям. С помощью Chakra разработчики платформы рассчитывают изменить не только формат проведения встреч, но и параметры, которые могут измерять работодатели. Помимо проверки правильности ответа, стартап оценивает критическое мышление, суждения и так называемое «владение ИИ» — то, как кандидат формулирует проблему для нейросети, оценивает результаты ее работы и направляет к решению.
Как устроено собеседование с ИИ-агентом
На практике интервью с использованием Chakra напоминает реальную работу с кодом, а не стандартный тест. Кандидат получает задачу, связанную с реальным репозиторием кода, и выполняет ее в специальной рабочей среде, включающей ИИ-ассистента. Во время работы система использует контекст действий соискателя, чтобы задавать уточняющие вопросы. Например, агент может поинтересоваться, почему был выбран конкретный подход или как изменится решение при появлении нового ограничения.
Сооснователь и генеральный директор HackerRank Вивек Рависанкар сообщил, что Chakra меняет саму структуру найма. Процесс, ранее включавший три отдельные стадии — скрининг рекрутера, домашнее задание и техническое интервью с инженером, — теперь объединяется в одно общее собеседование с Chakra.
Хотя предоставление кандидатам доступа к искусственному интеллекту во время интервью может показаться рискованным с точки зрения нечестной игры, в компании выяснили обратное. По словам Рависанкара, количество флажков о подозрительной активности в интервью с Chakra оказалось на 70–80% ниже по сравнению с аналогичными традиционными тестами HackerRank, хотя этот показатель варьировался в зависимости от региона и квалификации специалистов. Доступ к ИИ снижает мотивацию соискателей тайком использовать сторонние инструменты для получения готовых ответов.
Трансформация бизнеса HackerRank
Компания HackerRank, основанная на мероприятии TechCrunch Disrupt в 2012 году при поддержке Y Combinator, изначально строила бизнес вокруг задач по программированию. Сейчас у поддерживаемого инвесторами стартапа насчитывается более 3000 корпоративных клиентов, включая Amazon, Nvidia, Clay и Replit, а сообщество насчитывает свыше 30 миллионов разработчиков по всему миру.
Появление Chakra знаменует собой отход от модели классических технических тестов, на развитие которых ушли годы. Ранее продукты компании проверяли в основном корректность решения задач. Тем не менее руководитель считает, что искусственный интеллект сделал прежнюю модель менее эффективной для измерения инженерных навыков. Внутри компании этот переход сравнивают с переходом корпорации Apple от плееров iPod к смартфонам iPhone, когда старый продукт сохраняет ценность, но рынок движется в другую сторону.
Вопросы предвзятости и регулирования
Более глубокое внедрение алгоритмов в оценку кандидатов порождает новые вопросы, в частности о том, какую долю решений о найме можно делегировать программам. Рависанкар подчеркнул, что Chakra разработана для выставления баллов кандидатам, а не для принятия финального решения, которое остается за людьми. ИИ берет на себя структурированные этапы интервью, последовательно применяя критерии работодателя, в то время как люди могут потратить больше времени на общение и оценку личных качеств соискателя.
По словам главы стартапа, должным образом настроенный искусственный интеллект гораздо менее предвзят, чем люди, поскольку ему можно задать единые правила для каждого соискателя. Однако применение универсальных критериев не гарантирует абсолютную свободу от искажений, так как автоматизированные системы могут заимствовать предвзятость из исходных данных и моделей. Регуляторы внимательно следят за этой сферой: например, в Нью-Йорке от работодателей требуют проводить независимый аудит алгоритмов найма и предупреждать кандидатов. Рависанкар отметил, что соблюдение таких требований стало важной частью работы компании при создании продукта.
Сооснователь и генеральный директор HackerRank Вивек Рависанкар в интервью изданию TechCrunch пояснил главную проблему современной оценки: «Предыдущий метод оценки заключался в оценке результата. Теперь, благодаря искусственному интеллекту, любой может создать артефакт». Задача работодателей теперь сводится к тому, чтобы понять логику мышления и суждения, которые привели к созданию этого результата.
Сравнивая внутреннюю трансформацию компании с переходом Apple от плееров iPod к смартфонам iPhone, Рависанкар подчеркнул значимость нового продукта: «Chakra станет главным заголовком. Это тот путь, по которому мы будем двигаться дальше». При этом стартап изначально выстраивал свою экосистему на базе задач по программированию, а среди его клиентов числятся такие гиганты, как Amazon, Nvidia, Clay и Реплит (Replit), а глобальное сообщество объединяет более 30 миллионов разработчиков.
Особенности работы ИИ-агента и безопасность
- Показатели подозрительной активности снизились на 70–80% в интервью с Chakra по сравнению с традиционными тестами платформы, хотя точный уровень зависит от географического положения и уровня seniority кандидатов.
- Доступ к ИИ во время прохождения испытания снижает у соискателей стимул скрытно применять сторонние инструменты для получения готовых ответов.
- Система не принимает окончательных решений о найме — эта функция остается за людьми, тогда как алгоритм последовательно применяет заданные работодателем критерии.
- Рависанкар утверждает, что при правильной настройке ИИ гораздо менее предвзят, чем человек, так как он следует единой рубрике для каждого кандидата, а не зависит от его бэкграунда или полученного образования.
Тем не менее автоматизированные инструменты могут наследовать или усиливать искажения из обучающих данных, моделей и критериев. Из-за пристального внимания регуляторов к технологиям автоматизированного принятия решений в сфере занятости (включая требования независимого аудита и уведомления соискателей в Нью-Йорке), компании пришлось учитывать вопросы соблюдения законодательства при разработке продукта.
