Искусственный интеллект в HR: новые горизонты для управления человеческим капиталом

Сферы применения искусственного интеллекта расширяются с каждым годом. Сегодня его используют в медицине, робототехнике, финансах, автомобильной промышленности, образовании. 92% компаний из списка Fortune 500 активно внедряют генеративный ИИ в свои рабочие процессы. В HR-сфере на ИИ большие планы: 76% HRD отмечают, что в их организациях технология появится в течение года — иначе компания рискует оказаться в списке «отстающих». Какими ресурсами для этого должен обладать бизнес и что может помешать внедрению нейросетей в рабочие процессы, рассказали специалисты Nexign.

Согласно опросу Nexign, половина компаний-респондентов уже используют ИИ в решении задач HR-департаментов. Возможности генеративного ИИ в целом вызывают большой энтузиазм в HR-сообществе: например, технология уже применяется в процессе подбора персонала, в задачах, связанных с адаптацией, для работы с контентом, для поиска информации и сбора HR-аналитики. ИИ-возможностями обогащают инструменты обучения и управления эффективностью.

Исследование Eightfold AI показало, что чаще всего технологию сейчас используют в следующих HR-задачах:

Российские компании активно экспериментируют с ИИ-возможностями. Например, в «РЖД» внедрили адаптационныи чат-бот, которому можно задавать вопросы в течение первых месяцев работы. Для этого на большой базе знаний обучили несколько моделей, которые подбирают ответы исходя из уровня специалиста. Похожая система есть и в Nexign: ИИ-ассистент может генерировать ответы на запросы сотрудников на основании документов и базы знаний, упрощая жизнь HR и экономя время самих членов команды. Так, ассистент может подсказать, как заполнить заявку, или объяснить процесс оформления больничного.

Конкретные задачи, в которых HR используют ИИ, очень разнообразны. Например, это может быть:

Несмотря на свою популярность, технология вызывает и обоснованные сомнения. Как и любая инновация, внедрение ИИ в HR сопряжено с неизвестностью, рисками, сопротивлением коллектива и руководства и другими барьерами — рассмотрим их подробнее.

Барьеры внедрения ИИ и способы их преодоления

79% руководителей соглашаются: интеграция ИИ в процессы дает конкурентное преимущество. В то же время 60% признают, что в их компании стратегию по применению технологии пока не разработали.

Тем не менее рядовые сотрудники уже активно используют ИИ на свое усмотрение — трое из четырех применяют его в работе, причем большинство из них (78%) делают это самостоятельно, без какого-либо официального руководства или инструкции. Такая ситуация грозит утечками конфиденциальной информации и потенциальными нарушениями прав интеллектуальной собственности.

Одним из главных препятствий для внедрения ИИ являются риски, связанные с кибербезопасностью — в исследовании «Технологий Доверия» об этом сообщили 50% опрошенных. HR-отдел работает с чувствительными данными, утечка которых негативно скажется на бизнесе. К преодолению этого барьера нужно подходить комплексно: заниматься одновременно и созданием современной системы безопасности, внедряя механизмы шифрования и усиливая аутентификацию, и проводить непрерывное повышение квалификации сотрудников в этой области.

Некоторые чат-боты сохраняют практически всю информацию, которую вводят пользователи, и могут сами её выдать при обнаружении релевантного запроса. По такой схеме в апреле 2023 года утекли корпоративные данные Samsung: один из сотрудников ввел код в ChatGPT и попросил ИИ найти решение задачи, не учитывая, что информация попадет в базу бота. Другие работники пытались оптимизировать код таким же способом, что усугубило ситуацию, а затем еще один сотрудник попросил ИИ составить протокол встречи, что стало причиной третьей утечки.

Решение этой проблемы — использовать при работе с чувствительными данными локального ИИ-ассистента: в отличие от облачного, расположенного в сети интернет, он находится в контуре компании. При работе с облачными ассистентами пользователь пересылает данные по сети интернет на удаленные сервера, и, хотя для защиты используются шифрование и маскирование данных, к сожалению, это не может гарантировать стопроцентную защиту. Напротив, локальные ассистенты расположены в том же контуре безопасности, что и сами данные, и используют те же механизмы защиты. Например, такой ИИ-ассистент интегрирован и в Neon HRM.

Сопоставимый по важности барьер — низкие компетенции в области работы с ИИ среди сотрудников. Только 41% HR-специалистов обладают необходимыми навыками – остальные относятся к технологии с опаской и пока не понимают, как эффективно внедрять новые инструменты в работу.

Для того, чтобы эффективно применять технологии искусственного интеллекта, необходимо предварительно подготовить почву: организовать обучающие курсы, заключить партнерства для консалтинга. Если в компании есть внутренняя HRtech-команда, стоит заранее подготовить ее к тому, что она возьмет на себя внедрение ИИ. Если ресурсов на такое обучение, разработку и внедрение нет, стоит присмотреться к готовым решениям.

Низкое качество данных, которыми располагает компания, также относится к барьерам на пути внедрения инноваций. Машинные алгоритмы обучаются на большом объеме данных, и чем точнее, полнее и структурированнее те будут, тем лучше будет потенциальный результат. Сбор, хранение, сопоставление информации из разных источников — все это отдельный и сложный проект, который компания должна реализовать перед внедрением искусственного интеллекта в HR-процессы.

Наконец, открытым остается вопрос этичности. Вспомним показательный пример компании Amazon. Модель найма, основанная на ИИ, хотя и была новаторской, но имела свои недостатки. В процессе отбора резюме она отдавала предпочтение кандидатам-мужчинам на технические должности. Обучаясь на базе данных, сформированных человеком, алгоритм непроизвольно впитал в себя укоренившиеся гендерные предрассудки и укрепил их. Именно поэтому бизнесу предстоит выработать принципы, очерчивающие рамки использования ИИ, и сделать их прозрачными для всех участников HR-процессов.

Кроме того, во многих компаниях пока не создана регулирующая стратегия, которая определяла бы способы применения ИИ, одновременно учитывая этические принципы. Ведущие компании даже формируют специальные команды, которые разрабатывают правила использования таких инструментов на основе анализа лучших практик в HR.

HR-отдел постепенно отходит от роли «поддерживающей функции», стремясь стать стратегическим партнером бизнеса. Однако сделать это сложно в ситуации, когда HR-специалист занимается рутинными ручными операциями — так что автоматизация и использование ИИ-инструментов в этом случае являются необходимыми условиями такой эволюции.

Эксперты предсказывают смещение фокуса на эмпатию и построение качественной коммуникации сотрудников. HR-специалисты должны будут буквально научить новое поколение работников общаться, действовать как одна команда, решать конфликтные ситуации. Разным поколениям приходится работать вместе и искать общий язык — в этом им нужна помощь квалифицированного HR.

Наконец, кадровый голод — это тренд, который будет сохранять эффект еще долгие годы: по прогнозам, к 2030 году потребность в кадрах составит 2,4 млн человек. Поэтому, чтобы не упустить время и возможности для трансформации процессов, HR-специалистам стоит поторопиться с внедрением новых технологий.

Несколько советов для HR: