Купон на скидку: 2026
Учёные из НИТУ МИСИС совместно с Санкт-Петербургским федеральным исследовательским центром РАН создали мультимодальную систему оценки кандидатов, основанную на искусственном интеллекте. Эта система интегрирует технологии компьютерного зрения и большие языковые модели (LLM) для детального анализа видеоинтервью, что позволяет объективно и понятно оценивать лидерские качества претендентов на руководящие должности. Об этом сообщил представитель НИТУ МИСИС в интервью CNews. Часто рекрутеры могут быть подвержены когнитивным искажениям, что приводит к необъективной оценке кандидатов. Для решения этой проблемы учёные разработали интерпретируемый мультимодальный метод оценки лидерского потенциала кандидатов с помощью когнитивной видеоаналитики.
Этот подход позволяет анализировать речь, мимику и поведение, а затем вычислять индекс лидерского потенциала. «Когнитивная видеоаналитика — это перспективный инструмент для оценки кандидатов на собеседованиях. Разработанная нами система предоставляет объективное представление о личностных качествах соискателя, анализируя его поведенческие паттерны и вербальные ответы. Это новый подход, который объединяет достижения в области ИИ с фундаментальными исследованиями в психологии личности», — отметила профессор Института компьютерных наук НИТУ МИСИС Ирина Шошина.
Полученные данные классифицируются в три группы: профессионально-когнитивная компетентность, наблюдаемое лидерское поведение и личностная предрасположенность к лидерству. На основе этих данных рассчитывается интегральный показатель — Top Potential Score, который отражает управленческий потенциал кандидата. Результаты исследования были опубликованы в научном журнале Big Data And Cognitive Computing (Q1). «Мы доказали, что система способна эффективно различать кандидатов с высоким управленческим потенциалом: все представители топ-менеджмента были отнесены к верхним 20% рейтинга», — добавила Ирина Шошина.
Эта разработка не заменяет экспертов, но дополняет их работу, обеспечивая структурированную и прозрачную оценку кандидатов. Предложенный подход актуален для решения задач корпоративного подбора персонала, формирования внутреннего кадрового резерва и систем оценки управленческого потенциала.