Какие HR-задачи делегировать генеративному ИИ

В статье расскажем, какие задачи ИИ помогает решать в сфере human relations и какой профит может принести. Рассмотрим реальные примеры успешного применения AI в большом бизнесе. Обсудим ограничения использования AI в этой сфере и разберёмся, какие задачи не стоит доверять умным ассистентам.

Искусственный интеллект (AI) стремительно меняет облик многих отраслей, и управление персоналом (HR) — не исключение. В последние годы компании по всему миру начали внедрять AI-технологии в процессы найма, обучения и оценки сотрудников. Это упрощает рутинные задачи и выводит эффективность HR-отделов на новый уровень.

В условиях растущей конкуренции за таланты компании стремятся оптимизировать кадровые процессы, сократить время и ресурсы на подбор сотрудников. Вот ключевые задачи, которые AI помогает решать в этом направлении.

🟣 Автоматическая обработка резюме

Обработка резюме — одна из самых трудоёмких задач в HR. Во многих компаниях кандидатов по-прежнему отбирают «ручками». А в других алгоритмы машинного обучения анализируют опыт работы, навыки и достижения и другие данные о кандидатах. Это позволяет быстро «видеть» наиболее подходящих претендентов в массе откликов.

🟣 Первичный отбор по ключевым словам

Можно обойтись и без идеального профиля. Алгоритмы могут быстро сканировать резюме на наличие ключевых слов и фраз, соответствующих требованиям вакансии, а также оценивать опыт и квалификацию кандидатов.

В некоторых HR-системах зашиты технологии обработки естественного языка (NLP). Они анализируют тексты резюме и сопоставляют их с описанием вакансии. Так процесс отбора идёт быстрее, а вероятность ошибки при оценке кандидатов снижается.

🟣 Генерация текстов вакансий и подготовка к собеседованиям

Это не попробовал только ленивый. AI может проанализировать успешные аналогичные вакансии в других компаниях и написать классные тексты с учётом тона, структуры, требований, навыков и ключевых слов.

Компании накапливают большие объёмы информации о своих работниках. Если поручить AI её обработку, можно лучше понять сотрудников и принимать более обоснованные решения. Вот пара идей.

🟣 Оценка психологических характеристик и эмоционального состояния

AI может изучить результаты опросов и отзывы коллег о сотруднике, чтобы выявить паттерны, указывающие на уровень удовлетворённости работой или предрасположенность к выгоранию.

🟣 Прогнозирование успешности кандидатов и их карьерного роста

Используя исторические данные о производительности и успехах сотрудников, системы могут моделировать реалистичные сценарии развития карьеры для сотрудника на основе его навыков и опыта.

🟣 Обучение и развитие персонала

С помощью AI можно создавать персонализированные образовательные программы, а также автоматизировать процессы обучения. В конечном итоге это поможет повысить квалификацию сотрудников и улучшить их производительность.

🟣 Персонализированные образовательные программы

AI позволяет разрабатывать персонализированные образовательные программы, адаптированные под конкретные потребности сотрудника. Системы могут анализировать данные о навыках и знаниях, карьерных целях и интересах работников, чтобы предлагать релевантные курсы и материалы.

Онбординг новичков почти всегда предполагает немалые временные затраты и HR-отдела, и сотрудников. AI может упростить этот процесс. В продвинутых компаниях вливаться в работу новичкам помогают интеллектуальные боты, которые ведут сотрудника по интерактивной обучающей программе.

Такие ассистенты отвечают на вопросы, подсказывают нужные контакты, помогают ориентироваться в корпоративной культуре и процессах. Это ускоряет процесс адаптации и снижает нагрузку на HR-специалистов.

Автоматизация рутины — обработки резюме и первичного отбора кандидатов — позволяет существенно сократить время на подбор персонала. Это, в свою очередь, сокращает общую стоимость рекрутинга и повышает эффективность работы HR-отдела.

Алгоритмы быстро анализируют данные о кандидатах и выявляют подходящих претендентов. Так мы сокращаем время на принятие решений. Кроме того, автоматизированные обучающие программы и умные ассистенты помогают новым работникам быстрее осваиваться на работе. В результате компания быстрее получает эффективного сотрудника в штат.

Освободившееся время эйчаров можно использовать для разработки программ развития сотрудников, улучшения корпоративной культуры, повышения вовлечённости и других стратегических задач.

Мечты, мечты... А есть реальные примеры применения искусственного интеллекта для оптимизации HR-процессов? Есть.

Компания «Свеза» использовала AI-систему для автоматизации обработки входящего потока кандидатов. Система проводит первичное интервью по телефону, собирая информацию о кандидатах и автоматически передавая данные в систему управления кандидатами. Компания сократила время обработки заявок в два раза и сэкономила более 500 часов рабочего времени HR-специалистов.

В Burger King внедрили систему автоматической верификации заявок для HR. Это упростило процесс обработки резюме и ускорило отбор кандидатов. Теперь HR-департамент эффективно менеджерит огромный поток откликов на вакансии.

ДОМ.РФ внедрили систему с ИИ, чтобы автоматизировать сбор рекомендаций и обратной связи по кандидатам. Это решение сократило время на обработку данных и улучшило качество рекрутмента, позволив HR-менеджерам сосредоточиться на более важных задачах.

Компания Fastzila внедрила AI-решение для автоматизации первичного контакта с кандидатами. В итоге в компании сократили трудозатраты на 32 % и стали закрывать вакансии на 18 % быстрее.

Мы в arcsinus автоматизировали онбординг новых сотрудников с помощью интеллектуального ИИ-бота. Бот шаг за шагом проводит нового сотрудника по всему сценарию — помогает зарегистрироваться и оформить профили в корпоративных системах, настроить подписи, отправить документы и так далее. Также бот проверяет, вся ли нужная информация внесена и не допущены ли ошибки. Время на адаптацию новых сотрудников сократилось примерно на 20 %.

Очевидно, некоторые аспекты управления персоналом требуют человеческого вмешательства и не могут быть полностью автоматизированы. В HR это главным образом окончательные решения о найме. AI может эффективно обрабатывать данные и отбирать релевантных кандидатов, но окончательное решение должно оставаться за HR-специалистами.

ИИ пока не умеет адекватно оценивать культурную совместимость, эмпатию, способность к кооперации и другие гибкие навыки. Для всего этого нужен эмоциональный интеллект и другие штуки, пока не знакомые условному ЧатуГПТ.

Полное делегирование HR-процессов ИИ-агентам и ассистентам может привести к ошибочным решениям и потере талантливых сотрудников. AI следует использовать как инструмент поддержки, а не замену человеческому опыту.

🟣 Искусственный интеллект меняет сферу управления персоналом, оптимизируя процессы найма, анализа данных о сотрудниках и обучения.

🟣 AI помогает автоматизировать рутину типа обработки резюме и первичного отбора кандидатов.

🟣 Системы AI могут оценивать психологические характеристики сотрудников и прогнозировать их карьерный рост на основе анализа больших объёмов данных.

🟣 AI позволяет создавать персонализированные образовательные программы и автоматизировать процессы адаптации новых сотрудников.

🟣 Окончательные решения о найме и оценка личных качеств кандидатов требуют внимания человека, их нельзя целиком делегировать алгоритмам.

🟣 Для успешного использования AI в HR необходимо сочетать технологии с человеческим опытом.

Этот материал опубликован на «РБК Компаниях»