(function(m,e,t,r,i,k,a){m[i]=m[i]||function(){(m[i].a=m[i].a||[]).push(arguments)}; m[i].l=1*new Date(); for (var j = 0; j < document.scripts.length; j++) {if (document.scripts[j].src === r) { return; }} k=e.createElement(t),a=e.getElementsByTagName(t)[0],k.async=1,k.src=r,a.parentNode.insertBefore(k,a)}) (window, document, "script", "https://mc.yandex.ru/metrika/tag.js", "ym"); ym(93857963, "init", { defer: true, clickmap:true, trackLinks:true, accurateTrackBounce:true }); ym(93857963, 'hit', window.location.href);

Все говорят: «Мы автоматизируем HR-процессы» — но что это значит на деле?

Рассказываем, какие HR-задачи мы в Сбере отдали ИИ-алгоритмам.

Марина Буздалина
лидер разработки продуктов HR-аналитики и ИИ платформы «Пульс»

Только ленивый, кажется, ещё не говорил про важность автоматизации и внедрения ИИ в процессы найма, онбординга и ведения сотрудника в течение его работы в компании. Но не все планы воплощаются в жизнь, и не всегда удаётся автоматизировать HR комплексно, а не отдельные процессы по одному.

Чтобы делать жизнь руководителей, сотрудников, рекрутеров проще, мы в Сбере разработали комплексную HR-платформу «Пульс». Это инструмент полного цикла управления персоналом, в котором сотрудник может в пару кликов оформить отпуск или больничный, заказать справку или найти возможности для развития, а руководитель — получить полную HR-аналитику по своей команде и по-настоящему управлять её эффективностью. В «Пульсе» автоматизировано 40+ HR-процессов, и более 30 — с помощью искусственного интеллекта. В этой статье я расскажу, что мы делегируем алгоритмам «Пульса» и какой результат это приносит.

Автоматизация рутинных операций

В HR рутинными задачами всегда считались распознавание документов, парсинг и ранжирование резюме, консультирование по выплатам, оформление отпусков, смены режима работы и многое другое. Все эти задачи, традиционно забирающие у человека время и энергию — которые можно было бы распределить на другие более сложные проекты, в Сбере выполняет ИИ.

Более 80% копий личных документов сотрудников Сбера (а это примерно 120 000 документов в год) распознаёт искусственный интеллект и переносит данные в кадровую систему — и это не только печатные файлы, но и рукописные документы и нечёткие сканы. При прочих равных на такой объём работы уходит более 12 000 часов рабочего времени кадровиков: это эквивалентно тому, что 6 кадровых специалистов целый год занимались бы исключительно «перебивкой» информации из сканов в кадровую систему.

Пример работы ИИ в «Пульсе» — хайлайт для руководителя о совпадении отпусков. Персональные данные сотрудников вымышлены.

Ранжирование резюме мы тоже доверили сложному алгоритму: он не только «сличает» слова в текстах, но и «понимает» смысл. А ещё умеет создавать подборки резюме, в которых не обязательно будет одинаковое название должности, но будут релевантные навыки, опыт и компетенции кандидата.

Кейс McDonalds & Paradox

Передачей рутинных задач рекрутеров машине озаботился и McDonalds. В 2023 году совместно с компанией Paradox компания внедрила интеллектуального ботав процесс подбора новых сотрудников: чат-бот назначал дату и время первичного интервью учитывая пожелания и кандидата, и нанимающего менеджера. Даже такая небольшая трансформация дала впечатляющие результаты: время коммуникации с кандидатом снизилось с 3 дней до 3 минут, а наём в среднем ускорился с 14 до 3 дней. Улучшился и опыт самих кандидатов: компания отмечает двукратный рост числа соискателей, которые на 100% довольны первым опытом взаимодействия с компанией.

Персонализация

Мы понимаем под персонализацией всё то, что помогает индивидуально подходить к раскрытию потенциала сотрудников и значительно улучшить их опыт в компании. Это рекомендации внутренних вакансий, создание индивидуальных планов развития, предложение подборок обучающего контента и многое другое.

Последнее — хороший пример персонализации в «Пульсе». В инструмент «Лента развития» внедрена ИИ-модель, которая каждый день из каталога контента объёмом более 20 000 единиц (40+ верифицированных источников — vc.ru в том числе) подбирает такие обучающие материалы, которые будут интересны именно сотруднику в данный момент времени.

Материалы, подобранные рекомендательной системой, помечаются в «Ленте развития» специальным значком

Модель учитывает должность, интересы, историю предыдущего обучения, лайки на платформе, те курсы, которые сотрудник прошёл до конца, и те, которые бросил по пути. А ещё то, что рекомендовали его коллеги и то, что нравится людям с похожей ролью в компании. Благодаря этому ИИ экономит каждому сотруднику около трёх часов в месяц на поиске подходящих развивающих материалов и прививает привычку учиться понемногу каждый день (обучение ускорилось на 10%).

Нередко вместо скроллинга в соцсетях пользователи «Пульса» выбирают почитать «Ленту развития» — каждый пятый заходит в неё ежедневно.

Предсказания

Могущество предиктивной аналитики — в возможности оценить риски, которая позволяет нам предотвращать нежелательные события. Это, например, фрод, выгорание и отток сотрудников. Зная о таких вещах заранее, руководители и HR-партнёры могут принимать заблаговременные проактивные решения.

Мы в Сбере считаем, что будущее — за развитием персонализированных виртуальных ассистентов, которые смогут не только анализировать, но и подсказывать сотрудникам и руководителям, на что обратить внимание. Например, в «Пульсе» мы реализовали такие подсказки и назвали их «инсайтами». Они выглядят как небольшие уведомления или как важные задачи, которые необходимо выполнить в ближайшее время. Сейчас на платформе более 80 инсайтов — и 50 % из них направлено на удержание сотрудников.

Благодаря таким технологиям за полтора года мы на 30 % увеличили количество сотрудников, которых поддержали в трудные для них периоды выгорания, помогли восстановиться и сохранили их в команде. А AI-модель оценки риска оттока сотрудников позволила удержать на 10 % больше сотрудников в год.

Финансовый эффект этого удержания составляет около 600 млн рублей и оценивается по двум основным факторам: стоимости повторного найма и выгоды, которую компания могла недополучить, если бы допустила увольнение сотрудников (особенно — ключевых специалистов продающих подразделений).

Кейс IBM & SAP

Ещё один хороший пример внедрения виртуального помощника презентовала компания IBM. В компании внедрено большое количество HR-инструментов, разнообразие которых затрудняет работу сотрудников и руководителей. Тогда в IBM разработали Виртуального ассистента, который с помощью ИИ определяет суть запроса и направляет сотрудника в систему, отвечающую за решение этого вопроса.

Результаты были поразительные! Компания ощутила резкое снижение нагрузки на отдел HR за счёт перенаправления потока частотных вопросов с HR-специалистов на виртуального ассистента. И позитивное отношение сотрудников: ассистент доступен 24/7, всегда дружелюбен, не устаёт, не болеет и не заставляет ждать результата по несколько часов или дней.

Кстати, такой ассистент есть и в Пульсе — благодаря ему 67 % запросов (около 3,5 млн в год) обрабатывается в режиме полного автопилота — а ответ сотрудники получают меньше, чем за минуту. До ассистента заявки от коллег рассматривались до 5 дней. При этом, 33 % запросов виртуальный ассистент обрабатывает во внерабочее время — то есть сотрудники быстро могут получить ответ в любой удобный для них момент.

Если хотите продолжить погружение в механики и кейсы цифровизации HR-процессов — подписывайтесь на телеграм-канал «Пульс HR». Там мы делимся полезными кейсами, лучшими практиками, авторскими руководствами и чек-листами — а также проводим розыгрыши призов и билетов на крупнейшие HR-мероприятия страны.

0
1 комментарий

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Andrey Today

Так-так-так. Хорошая статья, спасибо. Но не затронут Главный Вопрос Этого Года: сколько людей Сбер уволил в связи с автоматизацией? Наверняка вы заметили, что полчища слабоумных и умалишенных без сна и отдыха тиражируют мнение что ИИ отберет у всех работу. В первую очередь у тех, чей труд можно "оптимизировать".

Вот вы пишете: "При прочих равных на такой объём работы уходит более 12 000 часов рабочего времени кадровиков: это эквивалентно тому, что 6 кадровых специалистов целый год занимались бы исключительно «перебивкой» информации из сканов в кадровую систему." Значит этим 6 кадровикам больше не за что платить, правильно? Их уволили или перевели на другие должности?

Далее вы пишете нечто вообще из ряда вон выходящее: "Благодаря таким технологиям за полтора года мы на 30 % увеличили количество сотрудников, которых поддержали в трудные для них периоды выгорания, помогли восстановиться и сохранили их в команде. А AI-модель оценки риска оттока сотрудников позволила удержать на 10 % больше сотрудников в год." Сотрудников удержали в команде с помощью ИИ. И это оказалось даже выгодно.

А сумасшедшие утверждают, что надо людей заменять и увольнять - потому что по их мнению это выгодно. Может у вас какой-то неправильный ИИ? Почему он на стороне людей? В общем, уже бывали случаи замены человека бездушной машиной? Что потом стало с этими несчастными? Копирайтеры, дизайнеры, НР, техподдержка, кого там еще можно "оптимизировать"... Можно про это и статью кстати, с внезапными поворотами и неожиданной развязкой.

Ответить
Развернуть ветку
-2 комментариев
Раскрывать всегда