Как чат-робот и искусственный интеллект помогут оптимизировать HR-процессы?
Меня зовут Анатолий Рыжков. Я работаю маркетологом в компании Mall&Co. Мы занимаемся sms-рассылками с 2008 года. Сейчас мы создаем чат-бот платформу Messagebiz, которая уже работает со всеми популярными мессенджерами. Эта статья посвящена HR-боту. Я знал, о чем пишу, потому что сам в свое время работал HR-менеджером.
Проблема контроля производительности в ИТ, заключается прежде всего в отсутствии каких-либо реально работающих KPI. Если нет работающих критериев оценки, тогда этому никакой чат-бот не поможет. Например, как вы отличите хорошего программиста от среднестатистического, по каким критериям?
Или ваш пример, конкретно, пришли 3 человека на 1 позицию, у всех в резюме по 1 месту работы, стаж у каждого около 2 лет, все трое java-программисты, работали в: "ООО Рога и Копыта", "ООО Вектор", "ООО Яндекс.Вертикали". Кого будете брать?
1) Говоря о линейном персонале в данном контексте (в данной статье), я подразумеваю низкоквалифицированных сотрудников. Представляете, сколько продавцов-кассиров нужно в федеральную ритейл сеть? Сколько туда поступает откликов? И их надо структурировать, организовать воронку по 3-4 критериям (типа есть ли у вас мед.книжка? Работали ли с кассовой техникой).
Или нужны студенты на стажировку. Настроить фильтр на определенное образование, возраст и курс, средний балл диплома, в каком направлении хочет пройти стажировку. Прошел по фильтру - записался на собеседование. Не прошел - сорри, вернемся к вашей кандидатуре позже.
2) Оценка персонала по разному происходит в разных сферах. Окей, приведу другой пример: опрос eNPS. Быстро и четко. Да любые опросы создавайте, хоть о корпоративах спрашивайте.
3) ИТ - сложная сфера. Могу точно заявить из своего опыта - у прогеров зачастую нет резюме. А значит можно наладить коммуникацию с ними через бота (общаться по телефону они не любят))), который запросит кандидата скинуть портфолио туда-то или даст ссылку на тестовое.