HRоботы: как искусственный интеллект помогает решать 7 задач службы персонала — от поиска сотрудников до выдачи справок

Рассказываем на примерах, как умные программы меняют работу с кадрами, освобождая людей от рутины

Работа с персоналом — направление, идеальное для автоматизации. Хотя на первый взгляд здесь очень важна живая коммуникация, эта сфера состоит из множества рутинных задач, которые можно поручить ИИ. В этой статье мы на примерах расскажем, как новые технологии уже сегодня меняют управление человеческими ресурсами. Но сначала — немного фактов и статистики.

Автоматизация HR-операций — яркий тренд последних лет. Цифровизация и пандемия, вынудившая компании перейти на удаленный или гибридный режим, ускорили внедрение ИИ во все аспекты работы с персоналом. Стала популярной концепция HR Zero, цель которой — автоматизировать все ключевые HR-процессы в организации.

Представители российских предприятий в целом положительно относятся к этой идее. Исследование HeadHunter показало: 33% респондентов полагают, что к 2050 году ИИ изменит роль кадровой службы. Так, 63% опрошенных считают, что к тому времени подбирать персонал будут роботы, а 47% заявили, что компьютерный разум займется обучением сотрудников.

Здесь возникает вопрос: будут ли компании увольнять живых сотрудников? Судя по всему, нет. Cогласно исследованию TAdviser, более 85% крупных российских организаций используют ИИ-решения для оптимизации внутренних бизнес-процессов. При этом 93% респондента утверждают, что их компании не сокращали рабочие места из-за внедрения технологий. То есть речь идет о небывалом повышении эффективности без расширения штата.

Итак, вот 7 HR-задач, которые ИИ меняет до неузнаваемости.

По данным исследования Hrbazaar, больше всего трудностей у HR-специалистов возникает на этапе поиска новых сотрудников (это отмечают более 50% опрошенных). При этом 53% респондентов считают главной сложностью то, что соискатели не читают описание вакансии и отправляют нерелевантные резюме, отбраковка которых занимает много времени.

ИИ возьмет это на себя. Так, Burger King внедрил голосового робота, который звонит кандидатам и задает вопросы по скрипту. Если человек подходит компании, виртуальный помощник переводит его на рекрутера, размещая текстовую расшифровку беседы в карточке соискателя. После запуска системы доля нерелевантных заявок, получаемых HR-отделом, упала с 30% до 0. При этом использование бота в 5 раз дешевле труда человека.

На рынке есть готовые платформы для оптимизации рекрутинга. К примеру, Sever.AI умеет оценивать резюме, задавать вопросы по телефону, анализировать видеоинтервью. На обработку одной анкеты ИИ тратит 5 секунд, тогда как человек — не меньше часа. Среди инструментов другой платформы для отбора кандидатов, VCV: тестирование с защитой от списывания, автоматизированные ответы на каждый отклик и проведение видеоинтервью, которые экономят 40% рабочего времени и позволяют увеличить число собеседований в 4 раза.

В числе ценных качеств ИИ как рекрутера — объективность и умение строить прогнозы. Так, в банке ВТБ он не только определяет лучших специалистов, но и предсказывает их эффективность в компании. Внедрение решения сократило сроки подбора персонала почти в два раза.

Еще один навык умных программ — самостоятельный поиск сотрудников по нескольким базам. Например, CleverStuff использует 15 источников и формирует подборку перспективных кандидатов.

Согласно исследованию Hrbazaar, вторая по сложности HR-задача — адаптация сотрудника на новом месте (34%). Это особенно актуально, если компания работает в удаленном или гибридном формате.

Ввести в курс дела новичков, не отвлекая опытных коллег, помогут виртуальные ассистенты. К примеру, мы автоматизировали адаптацию новых сотрудников «Маревен Фуд Сэнтрал» с помощью чат-бота в Telegram и WhatsApp.

Получая номер телефона, бот выбирает один из девяти сценариев коммуникации, в зависимости от страны, подразделения и графика работы. Виртуальный помощник доброжелателен и может уместно пошутить. Он выполняет функции HR-специалиста и профильного наставника, последовательно выдавая информацию — от истории компании до расположения столовых.

По завершении испытательного срока система проводит опрос о том, оправдались ли ожидания новых сотрудников и было ли им комфортно в первые месяцы. Эти данные помогают совершенствовать процесс адаптации.

Измерить качество работы и построить карьерный план вручную — сложный и долгий процесс, сопряженный с ошибками из-за влияния человеческого фактора. Инструменты на базе ИИ делают это быстро и объективно.

К примеру, система HR-аналитики Yva.AI помогает автоматически выявлять неформальных лидеров. Она не только собирает поведенческую аналитику, но и проводит опросы, выясняя, как люди видят результативность коллег. Члены команды оценивают друг друга по шкале от 1 до 5, а затем программа формирует отчёт об эффективности каждого специалиста.

Эта информация позволяет руководителям принимать обоснованные решения. Например, премировать успешных сотрудников или продвигать их по карьерной лестнице, менять мотивационные программы, проводить обучения. Таким образом, ИИ помогает повышать вовлеченность персонала, строить карьерные траектории и формировать по-настоящему эффективные команды.

Та же платформа Yva.AI помогает следить за уровнем стресса сотрудников, предотвращать выгорание и отток кадров. Система несколько месяцев изучает поведение работников в корпоративных каналах коммуникации (например, электронной почте и мессенджерах), а затем фиксирует тревожные отклонения от этого паттерна, такие как снижение активности в течение долгого периода.

Еженедельно Yva.ai формирует отчет с индексами выгорания сотрудников и причинами их недовольства, а также рекомендует, как исправить проблемы до того, как человек написал заявление об увольнении.

Пока эту функцию используют в основном зарубежные компании, однако есть и успешный опыт ее применения в России. В начале 2020 года «Дом.РФ» запустил совместный пилотный проект с Yva.ai. За год система выяснила, что 14% из пятисот сотрудников-участников эксперимента — на поздней стадии выгорания. Это помогло сохранить двух ценных руководителей. По оценкам «Дом.РФ», экономический эффект от внедрения платформы может составить 100 млн рублей ежегодно.

Эту же задачу можно решить с помощью голосового бота с функцией распознавания речи. Он за несколько часов проведет телефонное анкетирование всех сотрудников, проанализирует данные и подготовит отчет о выгорании с рекомендациями по удержанию специалистов.

В этой сфере существует множество инструментов. Пожалуй, самый простой из них — чат-боты, которые выдают сотруднику информацию и проверяют знания, проводя опросы. Но есть и более продвинутые системы. Например, сотрудники британского холдинга WPP смотрят видеоуроки с виртуальным преподавателем. Он выглядит как живой человек, ведет лекции на трех языках и обращается по имени к каждому из 50 000 учеников. На создание 20 роликов по технологии дипфейк компания потратила $100 000 — видео с настоящими актерами обошлось бы в 10 раз дороже.

Еще одна технология, которую активно внедряют в обучение, — искусственная реальность. Boeing с помощью VR-симуляторов тренирует летчиков, а BMW готовит сервисных инженеров. Так корпорации снижают расходы на содержание учебных центров и командировки.

Другой революционный инструмент — роботы. Так, нидерландский Rabobank использует для обучения специалистов по продажам модель человеческой головы со сменными лицами (женщины, мужчины или ребенка), чтобы продемонстрировать разные типы поведения. Робот Furhat умеет поддерживать зрительный контакт и диалог, слушать и распознавать эмоции собеседника. В беседе с ним менеджеры тренируют работу с возражениями и другие техники переговоров.

Проверить полученные знания тоже поможет ИИ. Проходя тест, сотрудники могут списывать друг у друга или гуглить — за ними проследит технология компьютерного зрения. Систему автоматического контроля за выполнением заданий уже внедряет «Норникель». Она будет анализировать действия сотрудников во время экзаменов и позволит проводить до 8 тыс. тестирований в год, а с 2025 года — до 20 тыс.

Работники отдела кадров и бухгалтерии тратят много времени, принимая заявления, оформляя приказы и выдавая справки. Такие задачи может выполнять умная программа.

Хороший пример — голосовой помощник с ИИ для группы компаний «КСК». До его внедрения 28 сотрудников вручную выдавали коллегам около 24000 справок в год. Теперь 80% этой работы делает система с функциями анализа и синтеза речи. Виртуальный ассистент принимает звонок и определяет причину обращения, задавая вопросы. Программа автоматически записывает диалог, создает заявку и формирует нужные документы. Весь процесс курирует один человек, и компания экономит на ФОТ 3,5 млн рублей в год.

Оценить загруженность помещений и лифтов, а также продуктивность некоторых категорий сотрудников помогут решения на базе компьютерного зрения. На основе полученных данных можно менять рабочие графики и создавать команды.

К примеру, систему видеоаналитики внедрили на предприятии «Моссельпром», желая повысить эффективность ручного труда на конвейерном производстве. ИИ в режиме реального времени контролирует выполнение операторами индивидуальных норм выработки, а затем формирует бригады из лучших сотрудников. В результате производительность труда увеличилась в среднем на 15%.

Если вы хотите знать больше о том, как технологии помогают компаниям расти и совершенствовать процессы, подписывайтесь на наш телеграм-канал ИИшечная. Там мы публикуем полезные материалы, подборки мировых новостей о развитии искусственного интеллекта и его применении в решении бизнес-задач.