От анализа резюме до оценки звонков менеджеров по продажам: как ИИ упрощает работу с персоналом в FLC

HR-директор FLC Наталья Соловьева рассказывает, как ИИ помогает в системе управления персоналом, а также делится подробным гайдом, как реализовать это на практике в подборе, обучении и оценке персонала

Как мы уже говорили в предыдущей статье про ИИ, FLC активно внедряет технологии на основе искусственного интеллекта в свои процессы. Это позволяет нам оптимизировать рутинную работу и уделять больше времени решению креативных задач. Работа с персоналом тоже относится к таким процессам. Мы используем ИИ при подборе персонала, обучении, оценке и развитии персонала, во внутренних коммуникациях, при написании документов. ИИ также полезен для анализа и структурирования информации и подготовки отчетов. Важно отметить, что при анализе данных мы используем исключительно обезличенные данные.

Поделюсь более подробно нашим опытом оптимизации процессов подбора, обучения и оценки сотрудников и покажу, как это делается на практике.

В процессе подбора персонала ИИ значительно ускоряет и повышает качество оценки кандидатов на начальном этапе их взаимодействия с компанией. С помощью него мы создаем «умные» промпты, соответствующие специфике конкретной должности, и анализируем резюме кандидатов, сопоставляя их с описанием вакансии, моделью компетенций должности и фактическим опытом, указанным в резюме.

В результате мы получаем оценку соответствия в процентах, которая позволяет быстрее и качественнее принимать решения по подходящим кандидатам и минимизировать риски ошибок в выборе.

Рассмотрим пошаговый подход по формированию промпта и анализу резюме кандидатов на примере вакансии производственного директора.

Для оценки кандидатов мы используем ChatGPT. Перед поиском резюме важно создать четкий и подробный промпт для рекрутера, который поможет ему правильно оценить кандидатов. Для оценки кандидатов на роль производственного директора можно использовать такой запрос:

Ты профессиональный рекрутер и эксперт по оценке, который специализируется на поиске и оценке кандидатов на роли топ-менеджеров в логистике. Загружаю требования к кандидатам на позицию производственного директора. Загружу также несколько резюме потенциальных кандидатов. Составь таблицу краткой оценки кандидата на позицию Производственного директора.

Таблица должна содержать 4 колонки:

1. Кандидат.

2. Критерии.

3. Соответствие.

4. Оценка (%).

Требования к содержанию:

Используй для оценки единый список критериев, включающий:

- Управление международной логистикой

- Управление складами и филиалами

- Опыт в таможенном оформлении

- Оптимизация цепочек поставок

- Управление агентами и подрядчиками (Китай, Турция)

- Контроль сроков и маршрутов

- Автоматизация процессов и снижение ручного труда

- Контроль и оптимизация цен

- Оптимизация складской деятельности

- Управление мультифункциональными командами

- Аналитические навыки

- Навыки переговоров

- Стратегическое мышление

В колонке «Соответствие» указывай:

o «Полностью соответствует»

o «Частично соответствует (с кратким пояснением)»

o «Не соответствует»

В колонке «Оценка (%)» ставь числовую оценку по каждому критерию

Добавь строку «Итоговая оценка релевантности» (средний или взвешенный %)

В конце добавь Summary:

o краткую характеристику кандидата

o ключевые сильные стороны

o уровень управленческой зрелости

o общую рекомендацию

Таблица должна быть пригодна для представления топ-менеджменту.

После создания промпта загружаются обезличенные резюме кандидатов – только данные об опыте. Каждый кандидат оценивается на соответствие вакансии, мы получаем таблицу по каждому кандидату с оценкой % соответствия и основными выводами по нему. На основе данных по каждому кандидату составляется сравнительная матрица, где кандидаты ранжируются от наиболее подходящих к менее соответствующим вакансии.

После анализа и ранжирования рекрутер выбирает наиболее подходящих кандидатов для следующих этапов собеседования. Например, из десяти потенциально подходящих кандидатов искусственный интеллект помогает сформировать тройку лучших, наиболее соответствующих требованиям вакансии.

Создание тренингов

Сегодня на рынке представлено множество ИИ-инструментов, которые упрощают работу и экономят время при подготовке обучающих материалов для сотрудников. В зависимости от конкретной цели можно выбрать Beautiful.ai, Gamma, Canva, Perplexity AI, Kimi, ChatGPT или другой подходящий инструмент. Также можно использовать несколько инструментов, каждый из которых будет выполнять свою задачу на определенном этапе подготовки проекта.

Например, для подготовки тренинга по новому логистическому продукту мы используем следующий алгоритм:

Также с помощью ИИ мы создаем тесты на проверку знаний менеджеров. ChatGPT формирует список вопросов, учитывая параметры обучающей презентации. Это экономит до 6 часов работы. Кроме того, ИИ ускоряет создание и обновление инструкций. Он быстро анализирует документы, учитывает ключевые моменты и создает новые или обновляет существующие инструкции. Это сокращает время подготовки документа на 50-70%, снижая затраты на рабочие процессы.

Оценка персонала

Когда мы запускали процесс ежегодной оценки персонала, нужно было создать большой объем методических материалов: создать компетенции, создать модели компетенций для каждой должности, описать компетенции и поведенческие индикаторы по четырем уровням их развития. Благодаря использованию ИИ удалось сэкономить около 100 часов на подготовку документов и запустить процесс для всей компании в сжатые сроки.

ИИ-бот для работы с Базой Знаний

Базы знаний часто содержат множество документов — например, в нашей их более 2500. Среди такого количества данных не всегда легко быстро найти нужный материал, особенно если поиск ограничен возможностями системы, или требуется найти информацию по смыслу.

Чтобы оптимизировать этот процесс, мы создали и внедрили ИИ-бота, главная задача которого — отвечать на вопросы сотрудников. Для поиска релевантной и точной информации бот обращается к базе знаний компании. Если он не находит в ней необходимую информацию, то обращается к внешним ресурсам. Для более точных результатов бот может использовать несколько запросов одновременно. Это позволяет охватить разные источники, сравнить данные и дать более точный ответ. После получения данных из разных источников бот анализирует их и объединяет в логичный и понятный ответ, используя только актуальную и достоверную информацию. Также он включает ссылки на конкретные статьи, чтобы пользователь мог самостоятельно проверить информацию.

Анализ и оценка звонков менеджеров по продажам

Самым интересным проектом 2025 года было внедрение ИИ для автоматизированного анализа и оценки звонков менеджеров по продажам. Нам было важно повысить качество работы с клиентами и конверсию воронки продаж, а также высвободить время руководителей на прослушивание, анализ звонков и обратную связь менеджерам.

Первым этапом проекта стал анализ доступных на рынке решений. Команда тестировала продукты нескольких ИИ-провайдеров: оценивались точность распознавания речи, удобство интерфейса, гибкость настройки, возможность интеграции с внутренними системами и стоимость. Все ключевые метрики тщательно сопоставлялись с внутренними требованиями по безопасности, хранению данных и масштабируемости системы.

После пилота с внешним провайдером было принято стратегическое решение создать собственную платформу на базе искусственного интеллекта. Собственное решение позволило гибко настраивать логику оценки под специфику разговоров менеджеров по продажам, интегрировать с уже существующими внутренними инструментами аналитики, а также обеспечить конфиденциальность и независимость от внешних подрядчиков.

В итоге мы сделали следующее:

За счет внедрения ИИ удалось ускорить и упростить процесс оценки звонков, повысить прозрачность обратной связи сотрудникам и сделать работу с большими массивами данных управляемой. Минимальный эффект от внедрения решения – экономия до 7,5 часов каждого руководителя в неделю. Система стала одним из перспективных дальнейших шагов по развитию клиентского сервиса.

Внедрение ИИ в HR-процессы делает работу с персоналом быстрее, проще и эффективнее. Он ускоряет подбор и повышает точность оценки кандидатов, а также сокращает время на подготовку обучающих материалов. В целом использование ИИ позволяет нам экономить от 20 до 65% времени в зависимости от процесса. При правильной настройке инструментов и сохранении ключевой роли HR-экспертов технологии становятся мощным помощником, освобождая ресурсы для более креативных задач и развития человеческого потенциала компании.

Большая задача отдела персонала – создать культуру использования передовых технологий в работе каждым сотрудником компании. Для этого мы встроили обучение использованию ИИ в систему управления персоналом и собрали команду амбассадоров использования ИИ, которые вдохновляют своим примером и учат всю команду становиться продуктивнее с помощью новых технологий.