{"id":14275,"url":"\/distributions\/14275\/click?bit=1&hash=bccbaeb320d3784aa2d1badbee38ca8d11406e8938daaca7e74be177682eb28b","title":"\u041d\u0430 \u0447\u0451\u043c \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0446\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e?","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"f72066c6-8459-501b-aea6-770cd3ac60a6"}

HR-процессы, которые можно трансформировать с помощью новых технологий

Компании все чаще прибегают к автоматизации бизнес-процессов: исследования McKinsey показывают, что 31% организаций уже полностью автоматизировали по крайней мере одну функцию и еще 66% — пилотируют технологические решения для будущего использования. Какие процессы в управлении персоналом стоит предоставить нейросетям и с чего начать трансформацию HR, расскажет Александр Федоров, Руководитель управления продуктами ГК «Иннотех».

Как автоматизация помогает бизнесу

Чаще всего компании начинают автоматизировать рутинные задачи, которые редко меняются, потому что в большинстве случаев это влечёт за собой доработки корпоративных систем. Кроме того, автоматизируются основные производственные процессы, потому что от них напрямую зависит эффективность бизнеса.

HR-автоматизация зачастую не кажется бизнесу первостепенной, однако именно кадровые процессы влияют на эффективность команды и скорость найма, а это, в свою очередь, сказывается на финансовых показателях организации.

HR-автоматизация: за и против

Ключевой ресурс для развития бизнеса — его сотрудники. А от уровня вовлеченности команды и текучести кадров зависит успех бизнеса в целом: мотивированные специалисты, которым интересна их работа, на 17% продуктивнее и на 41% реже берут больничные или отгулы. Показатель текучести кадров напрямую отражается на прибыли — в организациях, где часто меняются сотрудники, специалисты менее мотивированы и эффективны в выполнении своих обязанностей.

Автоматизированные решения освобождают эйчаров от рутины, позволяют сконцентрироваться на основной задаче – работе с людьми, а также стратегических вопросах и снижают риск ошибок из-за человеческого фактора. Причем с помощью ИИ оптимизируются функции подбора, например, нейросеть рекомендует необходимое количество сотрудников на каждом этапе или оценивает кадровый потенциал, который пригодится в будущем.

Рассмотрим пример: как объективно оценить резюме кандидата? Профессиональный рекрутер может быстро сделать вывод о кандидате, прочитав его резюме и проанализировав его скиллы. Но на рынке могут быть тысячи специалистов с похожим профилем. Как эффективно проанализировать профили большого количества кандидатов одновременно, учитывая опыт найма похожих специалистов? Для такого анализа потребуется огромное количество времени и ресурсов, в то время как нейронная сеть может это сделать за секунды. Проанализировав тысячи кандидатов, ИИ выбирает того, кто идеально подходит именно для вашей задачи.

Исследования KPMG показывают, что большую часть процессов в HR можно автоматизировать, однако 5 из 21 обязанностей рекрутеров должны по-прежнему выполняются человеком. К ним относятся:

● построение высокопроизводительной рабочей системы,

● HR- и бизнес-стратегия,

● организационная эффективность,

● управление изменениями,

● трудовые отношения.

В работе эйчара первостепенное значение приобретают критическое мышление, навыки анализа информации и здравый смысл, а рутинные вопросы выгоднее решать с помощью технологических решений.

Какие вопросы решают HR-платформы

Опросы рекрутинговых компаний показывают, что бизнес в основном стремится внедрять технологические решения в трех областях, — это кадровый учет и администрирование, их отмечают 72% опрошенных компаний, учет рабочего времени (66%) и HR-аналитика (61%). Выплату компенсаций считают нужным автоматизировать 49% респондентов, систему оценки и адаптации персонала — 41%, обучение кадров — 42%.

Однако функции HR гораздо шире: современная HR-платформа должна также автоматизировать поиск, найм, онбординг, вовлечение и многое другое. Важна интеграция и связь этих процессов для получения лучшего опыта и максимальной эффективности. Т.е. происходит поиск и подбор сотрудника, его найм, адаптация, формирование плана обучения, и его дальнейшее развитие в компании. Весь процесс должен быть единым, и аналитика по жизненному пути сотрудника – комплексной. Повышение эффективности HR-функции напрямую влияет на эффективность бизнеса.

Тенденции кадровой автоматизации

Нейросети позволяют решать вопросы на любом этапе взаимодействия с сотрудником. Кроме анализа кандидатов, можно отметить чат-боты, которые сейчас умеют вести достаточно качественный диалог с соискателем и отвечать на базовые вопросы. Предиктивная аналитика и работа с большими данными способны предугадать факторы, которые повлияют на эффективную работу компании: например, какова вероятность ухода определенных сотрудников или как мотивировать специалистов в зависимости от софт скиллов. HR-сервисы помогают эффективно подобрать новые кадры и оценить работу специалистов на удаленке. Удаленный и гибридный форматы работы становятся нормой, как результат на рынке появляются новые решения для создания бесшовного рабочего процесса для сотрудников и удаленного набора соискателей. Для компаний, где есть большая доля линейного персонала с повторяющимися операциями, AI инструменты позволяют рекомендовать оптимальную численность и график работы на основе анализа всей совокупности данных, включая исторические.

Функции, которые пока не под силу ИИ, связаны с принятием решений по найму и увольнению сотрудников. Многие компании, включая ИТ-гиганта Amazon, были в центре скандала из-за ошибочного решения нейросетей по сокращению персонала. То есть рекрутеры могут получать данные от робота, но при этом должны сами принимать окончательное “человеческое” решение.

Многие платформы покрывают только часть функций по работе с персоналом, тем временем компаниям нужны экосистемные решения, которые охватывают весь жизненный пусть сотрудника. Особенность HRM-систем (Human Resource Management) в том, что они помогают автоматизировать и объединить все процессы, связанные с управлением кадрами и HR-аналитикой, включая работу с кандидатами, развитие и мотивацию сотрудников, и решение административных HR-задач.

Применение искусственного интеллекта, машинного обучения и анализ больших данных в сфере HR — неотъемлемая часть жизни больших компаний. Так, сегодня компаниям рекомендовано внедрять инновационные платформы, позволяющие не только систематизировать и существенно упростить работу сотрудников HR-отдела, экономя их время, но и закрыть более сложные задачи по управлению талантами с помощью AI, Big Data и других технологий.

0
3 комментария
Hallederiz

а зачем вы автоматизацию и ИИ валите в одну кучу, интересно?
Чат-бот и нейросеть - принципиально разные продукты. Уж руководителю управления продуктами ли не знать?

Ответить
Развернуть ветку
Александр Фёдоров

Потому что ИИ используется в нашем чат-боте для взаимодействия с пользователем на естественном языке. С помощью ИИ мы интерпретируем неструктурированный текст пользователя и предоставляем ответ. Данная автоматизация снимает нагрузку с живых людей, которые отвечают на различные вопросы наших сотрудников и соискателей.

Ответить
Развернуть ветку
Garbar Evgeny

С уходом зарубежных HR-платформ для малых компаний реально возникли сложности с автоматизацией HR-процессов. Один из хороших отечественных аналогов это «МояКоманда» https://ismyteam.ru

Ответить
Развернуть ветку
0 комментариев
Раскрывать всегда