Скопировать ссылку
В современном бизнесе искусственный интеллект играет ключевую роль, трансформируя всевозможные процессы и повышая их эффективность. От аналитики до автоматизации рутинных операций — ИИ помогает компаниям быстрее адаптироваться к изменениям и сохранять конкурентные преимущества. Управление персоналом не стало исключением — внедрение ИИ напрямую влияет на успешность и стабильность бизнеса. Эффективное управление кадрами привлекает талантливых сотрудников, развивает и удерживает их, что создает условия для долгосрочного роста компании.
Разберемся же в том, как ИИ способен не только автоматизировать HR-процессы, но и персонализировать подход к каждому сотруднику, что помогает улучшить производительность и удовлетворенность персонала, а также снизить затраты на управление кадрами.
Основы искусственного интеллекта в HR
Искусственный интеллект (ИИ) в HR — это совокупность технологий, которые применяются для автоматизации и оптимизации процессов управления персоналом. К таким задачам относятся распознавание речи, принятие решений, анализ данных и взаимодействие с пользователем. В основе ИИ лежит несколько технологий, которые применяются в HR-сфере:
- Машинное обучение (ML): это технология, которая «учит» ИИ на основе данных. Например, в HR она используется для анализа резюме, прогнозирования успеха кандидатов на основе их прошлых мест и продолжительности работы, а также для отслеживания производительности сотрудников.
- Обработка естественного языка (NLP): учит машины понимать и генерировать человеческую речь. Благодаря NLP, чат-боты и виртуальные ассистенты взаимодействуют с сотрудниками, отвечают на вопросы, автоматизируют HR-процессы и собирают обратную связь.
- Распознавание образов: применяется для анализа видеоинтервью, оценки невербальных сигналов, а также для создания психологических профилей кандидатов.
История внедрения ИИ в HR и его эволюция
Внедрение ИИ в сферу управления персоналом началось с автоматизированных систем обработки данных и прогресса в аналитике. Однако с появлением машинного обучения и больших данных, HR-отделы начали активно использовать технологии для набора кадров и анализа их продуктивности.
Первоначально ИИ в HR применялся для автоматизации рутинных задач — обработки резюме и проведения первичных собеседований через чат-боты. Однако в последние годы технологии ИИ начали внедряться в более сложные процессы, такие как предсказание производительности сотрудников, управление карьерным развитием и работа с документами.
Сегодня ИИ в HR вышел на новый уровень — его применение помогает не только автоматизировать рекрутинг (обработка резюме, первичный отбор кандидатов), но и проводить видеоинтервью с анализом эмоций, а также участвовать в прогнозировании текучести кадров и других ключевых HR-метрик. Кроме того, ИИ активно используется для составления графиков работы на торговых точках и в офисах, а также распределения нагрузки между работниками. Это не только позволяет сделать рабочий процесс более продуктивным, но и предотвратить выгорание у сотрудников. Инструменты машинного обучения также позволяют персонализировать карьерные траектории сотрудников и формировать программы обучения на основе данных о навыках и предпочтениях.
Автоматизация процессов HR с применением ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) изменил подход к управлению персоналом, автоматизируя рутинные процессы, которые раньше отнимали много времени у HR-специалистов. Современные технологии оптимизируют такие задачи, как рекрутмент, бизнес-аналитика, ведение протоколов встреч и проверка документации. Рассмотрим подробнее, как влияет искусственный интеллект на эти аспекты работы HR.
Рекрутинг и обработка резюме
Системы управления кандидатами (ATS) позволяют автоматически отбирать резюме на основе истории успеха прошлых кандидатов. Модель обучается на данных, собранных от рекрутеров, и сортирует резюме по релевантности. Такой подход снижает время обработки заявок и повышает точность отбора на основе объективных факторов, таких как опыт, навыки и квалификация кандидата.
Кроме того, ИИ активно используется и на других этапах рекрутинга. Так, одним из решений для проведения онлайн-интервью с применением ИИ является Robovoice. Этот инструмент имеет различные сценарии действий: во время звонка ИИ может уточнить у кандидата, действительно ли он находится в поиске работы, предложит ему вакансии, исходя из интересов кандидата, а также предложит удобное время для собеседования с учетом графика HR-специалиста.
Создание протокола встречи по записи
Одними из популярных инструментов для автоматической транскрипции встреч и создания протоколов являются SaluteJazz от Сбера и МТС Линк. Эти платформы используют технологии распознавания речи и обработки естественного языка, чтобы в реальном времени преобразовать аудиозаписи встреч в текст. Они позволяют выделять ключевые моменты, добавлять комментарии и легко делиться протоколом с коллегами.
Чат-боты для взаимодействия с кандидатами и сотрудниками
Чат-боты, построенные на платформах Битрикс24, VK workspace, «Поток», могут быть настроены для обработки запросов соискателей. Они используют обработку естественного языка (NLP), чтобы понимать и отвечать на вопросы, касающиеся вакансий, статуса заявок или процесса отбора. Например, чат-бот может автоматически предоставлять кандидатам информацию о свободных вакансиях или сообщать об этапах обработки резюме, освобождая HR-специалистов от рутинных задач и ускоряя процесс взаимодействия с потенциальными сотрудниками.
Прогнозирование текучести кадров и других HR-метрик
Для прогнозирования текучести кадров можно использовать алгоритмы машинного обучения, такие как случайные леса (Random Forest) или логистическая регрессия. Эти модели обучаются на данных о сотрудниках, включая возраст, стаж работы, результаты оценки производительности, информацию о зарплате и другие показатели, которые могут влиять на вероятность увольнения. Как пример — Yva.ai Давида Яна. На основе анализа таких факторов модель способна прогнозировать, какие сотрудники с большей вероятностью могут покинуть компанию в ближайшее время.
Персонализация HR с помощью ИИ
Одна из наиболее распространенных сфер применения ИИ — чат-боты, с помощью которых можно не только искать кандидатов, но и доносить до сотрудников любую информацию, связанную с компанией, личным графиком и сопутствующими вопросами.
Карьерные траектории и обучение
Использование алгоритмов машинного обучения для анализа данных о текущих навыках и профессиональных интересах сотрудников позволяет строить персонализированные рекомендации по карьерному развитию и обучению. В этом контексте можно внедрить системы, подобные WebSoft, ISpring или VK People Hub, SAP SuccessFactors, которые используют аналитику для подбора курсов, тренингов и следующих карьерных шагов на основе анализа текущих компетенций сотрудника и потребностей бизнеса. Стоит отметить, что сами платформы ИИ не являются, но именно внедрение в них искусственного интеллекта позволяет дополнить систему автоматизации и сделать ее более «живой».
Мотивация и вовлеченность сотрудников
Одним из инструментов для анализа и повышения вовлеченности является использование чат-ботов с ИИ в таких средах коммуникации, как VK WorkSpace, WebSoft или Битрикс24, которые могут взаимодействовать с сотрудниками, собирать обратную связь и отслеживать эмоциональное состояние. Например, чат-боты могут проводить опросы для мониторинга уровня удовлетворенности сотрудников, предлагать рекомендации по улучшению их благополучия или мотивировать к участию в корпоративных инициативах.
Анализ эмоционального состояния сотрудников
Существуют платформы для анализа эмоционального состояния сотрудников (например, Tivian (бывший Questback) или Yva.ai), которые собирают обратную связь через опросы и используют ИИ для анализа тональности ответов. Они помогают выявить ключевые аспекты эмоционального состояния сотрудников, такие как уровень стресса, мотивации и удовлетворенности работой. Так, они могут автоматически интерпретировать результаты опросов, предоставляя HR-менеджерам инсайты для улучшения вовлеченности и благополучия сотрудников.
Планирование рабочего времени
Управление рабочими графиками также стало проще благодаря ИИ. Технологии автоматизации составляют оптимальные рабочие расписания, учитывая производительность сотрудников, их предпочтения и потребности бизнеса. Программа автоматически отслеживает производственные потребности компании и график отпусков сотрудников, формируя расписание таким образом, чтобы минимизировать простои и конфликты в расписании. Так удается избежать перегрузок и улучшить баланс между работой и личной жизнью сотрудников.
Использование ИИ при работе с документами
В современном HR-процессе работа с документами и проектами требует значительных временных и человеческих ресурсов. Документы сотрудников, трудовые контракты, отчеты о работе — все это требует тщательной обработки и своевременной интеграции в корпоративные системы. С использованием искусственного интеллекта компании могут автоматизировать рутинные задачи, минимизируя ошибки и повышая производительность — для этого, например, подойдет «Цитрос КЭДО». Кроме того, одной из ключевых возможностей ИИ в этой области является распознавание информации из документов и их интеграция в транзакционные системы, что ускоряет процессы и делает их более точными.
Распознавание информации из сканов и ее интеграция в транзакционные системы
Например, ABBYY FlexiCaptur — неплохое решение для автоматизации ввода данных из сканированных документов. Есть и российские аналоги: например, «Директум» или же «Преферентум» от SoftLine — платформа для интеллектуальной обработки и анализа текстовой информации на основе ML и алгоритмических правил. Эти продукты используют технологии OCR для распознавания текста с высокой точностью и могут быть интегрированы с такими системами управления персоналом, как SAP HCM, для передачи данных. Оно помогает автоматически извлекать данные из трудовых договоров, заявлений и других документов и направлять их в нужные разделы транзакционной системы, что значительно сокращает ручной ввод информации и ошибки, связанные с ним.
Проверка договоров на «тонкие» места, дублирование, смысловые противоречия и соответствие законам
Примером такого решения может быть программа «Преферентум». Этот инструмент использует ИИ для автоматического анализа контрактов, проверки их на соответствие правовым требованиям и выявления уязвимых мест, таких как двусмысленности, дублирование положений или внутренние противоречия. Кроме того, платформа оперативно реагирует на изменение законодательства, что также делает документооборот более комфортным.
Использование ИИ при планировании проектов
Прогнозирование сроков выполнения проектов с использованием алгоритмов машинного обучения
Примером такого инструмента может быть Битрикс24. Он может использоваться совместно с ML-алгоритмами для анализа исторических данных о проектах и прогнозирования сроков выполнения новых задач. В основе подобных решений лежат алгоритмы, такие как случайный лес или градиентный бустинг, которые помогают учесть динамику проекта, распределение нагрузки среди команды и потенциальные задержки. Интеграция с машинным обучением позволяет автоматизировать процесс прогнозирования сроков выполнения и помогает менеджерам своевременно корректировать планы.
Кейсы успешного внедрения ИИ в HR
В последние годы многие компании успешно внедрили ИИ в свои HR-процессы, что позволило им не только автоматизировать рутинные задачи, но и значительно повысить производительность и качество работы с персоналом. Рассмотрим несколько примеров таких компаний и результаты, которых они добились благодаря ИИ.
Ростелеком
В «Ростелеком» внедрили модель на основе машинного обучения для прогнозирования увольнений сотрудников. Алгоритм анализирует более 40 параметров (возраст, стаж, участие в проектах, динамику зарплат и так далее), что позволяет HR-службе принимать меры для удержания ценных кадров. С момента внедрения системы уровень текучести кадров снизился на 20%, а HR-отдел получил возможность более точно прогнозировать увольнения.
Сбербанк
Сбербанк использует искусственный интеллект для первичных интервью с кандидатами через чат-бота. Этот инструмент проводит анализ ответов кандидатов, проверяя их соответствие профилю вакансии. Это решение позволило сократить время на отбор кандидатов на 30% и повысить точность найма за счет оценки не только профессиональных навыков, но и эмоционального состояния собеседника.
Газпром нефть
Газпром нефть внедрила алгоритмы машинного обучения для создания индивидуальных образовательных траекторий. ИИ анализирует текущие навыки сотрудников и рекомендует подходящие курсы и тренинги. Благодаря этому подходу компания на 15% повысила эффективность программ обучения и смогла быстрее адаптировать сотрудников к изменениям в бизнесе.
Будущее ИИ в HR
Будущее искусственного интеллекта в управлении персоналом обещает стать более динамичным и персонализированным. В ближайшие годы основные тенденции будут направлены на улучшение взаимодействия с сотрудниками, автоматизацию процессов и предсказательную аналитику.
- Углубление персонализации: системы ИИ будут все активнее использовать большие данные и машинное обучение для адаптации HR-процессов под каждого сотрудника. Персонализированные карьерные траектории, программы обучения и мотивации позволят повышать вовлеченность сотрудников и удерживать лучшие кадры. Например, аналитика от Deloitte показывает, что компании, активно внедряющие персонализированные программы, наблюдают рост вовлеченности и лояльности сотрудников.
- Предсказательная аналитика и превентивные меры: ИИ будет активно использоваться для прогнозирования потребностей компании, начиная от текучести кадров и заканчивая бюджетными потребностями на персонал. Системы, такие как аналитические платформы, способны прогнозировать текучесть кадров с высокой точностью, что позволит компаниям заранее планировать и предотвращать возможные риски. Согласно исследованиям Gartner, до 70% компаний к 2030 году будут использовать предсказательные модели для управления кадрами.
- Автоматизация всех аспектов HR: решения ИИ будут направлены на полную автоматизацию рутинных HR-процессов. McKinsey прогнозирует, что автоматизация может сократить до 20–30% времени, затрачиваемого на рутинные процессы, позволяя HR-специалистам сосредоточиться на более стратегических задачах.
- Этика и регулирование ИИ. С активным внедрением ИИ в HR вырастет внимание к вопросам этики и защиты данных. Использование алгоритмов ИИ для принятия решений по карьерным траекториям сотрудников может вызвать вопросы, связанные с прозрачностью и предвзятостью. В 2024 году Deloitte прогнозирует рост инвестиций в разработку прозрачных и справедливых алгоритмов, а также усиление регулирования на государственном уровне.
Преимущества использования ИИ в HR
Включение искусственного интеллекта (ИИ) в HR-процессы предлагает значительные бизнес-преимущества. Одним из главных преимуществ является повышение эффективности и сокращение времени на выполнение рутинных задач. Согласно недавнему исследованию, 93% работодателей, автоматизировавших с применением ИИ процессы подбора персонала и управления талантами, отметили существенную экономию времени и ресурсов, а 67% указали на сокращение затрат. Это напрямую влияет на улучшение общего результата бизнеса и позволяет HR-командам сосредоточиться на стратегических задачах.
Также, по данным Gartner, к 2024 году до 69% управленческих рутинных процессов могут быть полностью автоматизированы, что способствует значительному росту производительности компаний. Дополнительное исследование показало, что компании с высоким уровнем автоматизации в шесть раз чаще демонстрируют рост доходов более 15% по сравнению с менее автоматизированными предприятиями. Это доказывает, что внедрение ИИ помогает компаниям быстрее реагировать на изменения рынка труда, оптимизировать свои процессы и повышать качество работы с кадрами, что, в свою очередь, способствует их устойчивому росту и развитию.
Тем не менее, использование ИИ в HR сопряжено с рядом вызовов. Одной из ключевых проблем является возможность непреднамеренного переноса предвзятости из данных, на которых обучаются модели ИИ. Это может привести к дискриминации кандидатов по возрасту, полу или другим характеристикам. Для предотвращения таких рисков компании должны тщательно следить за обучением алгоритмов и обеспечивать их корректировку. Второй вызов — это интеграция ИИ с существующими HR-системами, которая требует значительных технических усилий и может сопровождаться высокими затратами на адаптацию инфраструктуры и модернизацию процессов.
Также важно учитывать, что внедрение ИИ может вызывать сопротивление среди сотрудников, опасающихся сокращений или изменения их ролей. Это подчеркивает необходимость подготовки и обучения персонала. Помимо этого, защита данных становится актуальным вопросом, так как системы ИИ работают с большими объемами персональной информации, что требует соответствия законодательным нормам и строгого соблюдения стандартов безопасности.
Резюме
Каждый бизнес имеет уникальные задачи и потребности, которые часто не могут быть решены стандартными автоматизированными системами. Искусственный интеллект позволяет глубже анализировать данные и находить инсайты, которые помогают улучшать процессы управления персоналом, прогнозировать результаты и адаптироваться к изменяющимся условиям. Для среднего и крупного бизнеса использование ИИ может стать важным инструментом повышения эффективности.
Не стоит бояться новых технологий, поскольку они становятся все более доступными и понятными для бизнеса любого масштаба. Современные ИИ-решения позволяют не только решать рутинные задачи, но и предоставлять глубокий анализ данных, что помогает принимать более обоснованные управленческие решения. Их применение в HR-сфере помогает улучшить качество процессов и увеличить продуктивность, не заменяя людей, а дополняя и усиливая их работу.
