За секунды отсмотреть 500+ резюме, ответить на 90% вопросов новичков, вовремя заметить отток персонала и другие чудеса, на которые способны новые технологии в работе с персоналом.
⭐️ Продолжаем серию статей про использование ИИ. Ранее уже писали про нейросети в маркетинге, преподавании, психологии и при поиске работы.
Десять HR-процессов, в которые можно внедрить ИИ
Если «набить руку» и проявить фантазию, то почти любую задачу получится полностью или частично доверить нейросетям. Здесь мы собрали задачи, популярные у экспертов, которые уже успешно внедрили ИИ.
- Подбор персонала и скрининг резюме
ИИ-алгоритмы анализируют резюме на основе заранее заданных критериев (ключевые слова, опыт работы, навыки), отсеивая нерелевантных кандидатов. Отсев с помощью ИИ можно проводить и на этапе первого видеоинтервью, которое тоже проводит нейросеть.
- Онбординг
Чат-боты на базе ИИ способны предоставлять информацию новым сотрудникам, отвечать на часто задаваемые вопросы и проводить вводные тренинги. Создать чат-бота можно на основе генеративной текстовой нейросети и внедрить в соцсеть или корпоративный мессенджер.
- Анализ метрик
ИИ собирает и анализирует данные из опросов, форм обратной связи, почты и корпоративных чатов, чтобы выявить потенциальные проблемы и уровень удовлетворенности сотрудников. Компаниям с большим штатом нейросети помогают вовремя заметить проблемы, вроде увеличения текучки или спада вовлеченности.
- Обучение и развитие
ИИ может проанализировать прошлые достижения сотрудников и их цели, «набросать» ИПРы. С помощью нейросетей проще создавать курсы и методические материалы. Подробнее об этом писали в статье для преподавателей.
- Координация собеседований, встреч и собраний
Нейросети могут автоматически планировать и организовывать встречи на основе доступности участников, рассылать кандидатам приглашения на интервью и бронировать эти встречи в календаре. Это очень полезно при планировании собеседований с большим количеством кандидатов.
- Оценка производительности
Нейросеть стоит привлечь к анализу рабочих данных, таких как выполнение задач, соблюдение сроков и трекинг времени, чтобы предложить рекомендации для улучшения работы сотрудников. ИИ предоставляет регулярные отчеты о производительности и помогают руководителям ставить цели и отслеживать их выполнение.
- Управление компенсациями и льготами
С помощью ИИ легче и быстрее анализировать рынок труда, конкурентные предложения и внутренние данные компании. Это позволяет меньшими ресурсами оптимизировать систему компенсаций и льгот.
- Поддержка сотрудников
С помощью генеративных нейросетей можно создать HR-бота, который будет отвечать на вопросы сотрудников о политике компании, процедурах, льготах и т. д. Это позволяет значительно разгрузить HR-отдел.
- Упрощение работы с КДО
ИИ-алгоритмы полезны в автоматизации расчета зарплат, обработке заявлений на отпуск и обновлении данных сотрудников в системах управления персоналом.
- Прогнозирование потребностей в найме
ИИ анализирует исторические данные компании, рыночные тенденции и внутренние показатели. Накопив большой объем данных, он прогнозирует кадровые потребности.
Нейросети специально для HR
- Поток.Рекрутмент — система автоматизации воронки найма. Собирает в одном месте все данные по кандидатам, анализирует показатели, позволяет создать бота-помощника, который будет проводить кандидата по первым этапам воронки. Можно интегрировать другие сервисы — соцсети, электронную почту, телефонию и т. д.
- Xenia.AI — виртуальный рекрутер, который проводит первичные видеоинтервью с кандидатами. Может и ответить на основные вопросы кандидата, и даже «поймать» того за гуглежом. По итогу интервью производит собственную оценку на соответствие должности и составляет рейтинг кандидатов.
- HR.DOC — автоматизирует кадровый документооборот.
- Юнислайд — создает интерактивные презентации, которые можно включить в программу онбординга.
Другие нейросети, способные облегчить работу эйчара
- Open AI ChatGPT, Gigachat от Сбера, YandexGPT 3, Merlin — текстовые нейросети. Можно использовать, чтобы писать вакансии, приглашения на интервью и другие тексты, задействованные в воронке найма. На их же основе создают чат-ботов.
- Gamma app, Slides.ai — создают презентации, плакаты, баннеры и другие визуальные материалы.
- IBM Watson, PyTorch, TensorFlow, Google Cloud AI — «суперкомпьютеры», которые работают с большими объемами данных. Нейросети, которые создают другие нейросети. Широко применяют в маркетинге, науке и аналитике данных, в том числе HR-аналитике.
Как использовать ИИ в HR: советы экспертов
Анастасия Пушкина, HRBP ИТ-компании Proscom
В жизни HR-специалистов, и моей в том числе, нейросети появились года 4 назад. Я люблю ИИ-помощников и чаще всего пользуюсь ChatGPT, чтобы исправить пунктуационные ошибки, проанализировать данные, сформулировать модели компетенций или написать должностные инструкции.
Но, конечно, я не делюсь с помощниками чувствительной информацией о бизнесе. В работе с подобными данными помогают внутренние on-prem* продукты для автоматизации процессов — они позволяют сохранить информацию в безопасности.
*On-prem – ПО, которое распространяется по подписке, но при этом данные хранятся на серверах заказчика, в отличие от облачных хранилищ.
Например, я часто пользуюсь встроенным в один из наших сервисов ИИ-ассистентом. Он помогает отвечать на вопросы и строить графики. А еще мы с коллегами используем корпоративный инструмент для оценки резюме кандидатов на основе профилей наших сотрудников. ИИ отлично экономит время на выполнение рутинных задач. Просмотр сотен резюме за секунды, фильтрация их по заданным параметрам — все это сокращает время на сорсинг в десятки раз.
Ускорить работу помогают и умные боты, и ИИ-сервисы для анализа данных. Первые общаются с кандидатами на ранних этапах, вторые — упрощают принятие решений по вопросам развития и удержания персонала.
💡 Если работаете с языковыми моделями, используйте грамотно написанные промпты — сформулировать их тоже поможет нейросеть. Будьте вежливы и тщательно перепроверяйте информацию, которую выдает ИИ. К слову, YaGPT с радостью делится рецептом свиных крылышек, а ChatGPT красочно опишет выдуманную битву за сыр в Ирландии в 1912 году.
Борис Рыжков, HR-директор Softline Digital (ГК Softline)
ChatGPT прекрасно справляется с написанием вакансии под конкретные проекты и технологический стек, помогает с поиском подходящих кандидатов. Если это известные люди в своей области, ChatGPT может быстро собрать публичную информацию о них из интернета.
В плане C&B (система «вознаграждения и выгоды») он тоже решает многие задачи: формирует системы мотивации, исходя из разных первичных данных, и делает это значительно быстрее человека. Может предложить десятки вариантов систем премирования, вам останется только выбрать лучшую. ChatGPT — хороший инструмент для сбора аналитики по рынку, ознакомления с разной статистикой, обзорами и проч. Все чаще в HR блоке его используют, чтобы разобраться в каких-то юридических тонкостях.
💡 Консультироваться по вопросам трудового законодательства с ним не стоит — информация ChatGPT зачастую некорректна. Зато с толкованием законов и примерами их исполнения чат справляется отлично.
Кирилл Пшинник, CEO и основатель онлайн-университета «Зерокодер»
Мы помогаем компаниям в подборе. Процесс выглядит так: собираем бриф от заказчика в неструктурированном виде, часто даже в формате голосового сообщения, которое он записывает на ходу после совещания. Дальше используем специально обученную модель GPT-4o, а иногда YandexGPT или GigaChat. Нейросеть анализирует запрос и на его основе создает описание вакансии. После проверки HR-менеджером вакансия публикуется на джоб-сайтах. Весь процесс 10–15 минут, тогда как до внедрения нейросетей это могло занять 2–3 часа.
Далее нейросеть анализирует отклики соискателей, после онлайн-интервью автоматически его расшифровывает, анализирует сильные и слабые стороны кандидата, оценивает, насколько он соответствует требованиям вакансии.
Таким образом, HR-менеджеру больше не нужно вручную просматривать сотни резюме — достаточно изучить краткую сводку от нейросети. Финальный заказчик тоже получает возможность ознакомиться с выжимкой ключевых моментов интервью, что экономит время перед встречей с кандидатом. По нашим оценкам, внедрение нейросетей сократило время, необходимое для закрытия одной вакансии, на 40%. Этот подход мы используем для поиска кандидатов любого уровня.
Нейросеть со временем обучается на реальных интервью, отрабатывая различные сценарии, включая сложные вопросы со стороны кандидатов. Чем больше кандидатов проходит через систему, тем выше качество ответов.
💡Составляя промпт, подумайте, какую роль должна выполнять нейросеть. Например, попросите ее представить себя на месте рекрутера в IT-компании, финансовом секторе или маркетинговом агентстве. Если вакансия для известной компании, нейросеть может предугадать преимущества работы в ней и адаптировать tone-of-voice под стиль бренда. Если информации о компании нет, необходимо предоставить данные о стиле коммуникации, ключевых преимуществах и других особенностях.
Взаимодействие с нейросетью похоже на общение с человеком, который мало что знает о вашей компании. Чем больше деталей предоставите, тем точнее будет результат. Можно загружать примеры уже опубликованных вакансий и просить создать аналогичный стиль. При этом загрузка в ИИ-сервисы часто доступна через файлы в формате PDF, выгруженные с сайтов по поиску работы. Не всегда нейросеть с первого раза выдает желаемый результат, это нормально. Объясните, что не так, предоставьте примеры — и нейросеть обучится на основе ваших корректировок, улучшив свои ответы в будущем.
Поставьте 👍, если статья была полезна. Делитесь своими HR-кейсами с редакцией через форму обратной связи 👇
Поделитесь историей
Про работу, собеседования, нарушения ваших трудовых прав, HR-кейсы
