Ажиотаж вокруг ИИ нарастает – сфера управления персоналом не стала исключением. По данным Gartner, 38% компаний уже используют искусственный интеллект в HR-процессах или планируют его внедрить в ближайшее время.
Борис Сысоев, Founder карьерного сервиса MyResume рассказал, какие задачи можно делегировать ИИ прямо сейчас, и стоит ли HR-специалистам опасаться, что алгоритмы оставят их без работы.
Подбор персонала
Чтобы нанять одного сотрудника, рекрутерам нужно просмотреть сотни резюме, провести десятки собеседований и потратить несколько дней на согласование условий. Искусственный интеллект может взять на себя до 80% рутинных задач:
-
Поиск кандидатов и анализ резюме. ATS- и CRM-системы с AI, например, Workable и Recruit CRM, умеют составлять описания вакансий, размещать объявления на джоб-платформах, оценивать входящие отклики, а также находить подходящих претендентов по всему интернету и писать им персонализированные email-сообщения.
-
Организация первичного интервью. Чат-боты и голосовые ассистенты на основе ИИ, например, Paradox и Xenia AI, могут дать кандидату вводную информацию о компании, ответить на часто задаваемые вопросы по вакансии и провести виртуальное собеседование – асинхронное или онлайн.
-
Проведение предиктивной аналитики. Такие ИИ-системы, как Harver, помогают бизнесу оценивать потенциал кандидатов. Они изучают исторические данные компании о найме, выявляют, какие сотрудники в прошлом хорошо адаптировались и показывали лучшие результаты, и затем формируют прогнозы по текущим соискателям.
Благодаря использованию ИИ у специалистов по подбору персонала появляется больше времени на живое общение с перспективными кандидатами, глубокую оценку их софт скиллов и развитие HR-бренда компании.
Улучшение процессов адаптации
Онбординг – критический важный этап в работе с персоналом. По данным Авито Работы, во время испытательного срока и сразу после его окончания увольняется каждый третий сотрудник. Это влечет за собой дополнительные расходы на подбор и обучение новых кадров, а также снижает общую продуктивность команды.
ИИ помогает в решении этого вопроса. Цифровые ассистенты вроде Leena AI берут на себя рутинную часть адаптации. Они знакомят новичков с корпоративными правилами, помогают разобраться в документах и отвечают на десятки типовых вопросов – от графика отпусков до расположения офисных помещений.
Кроме того, ИИ способен создавать индивидуальные программы адаптации, отслеживать сложности в процессе вхождения в должность и оперативно предлагать решения. Например, если система зафиксирует, что новичок медленно осваивает ключевые процессы, она может порекомендовать провести дополнительные тренировки или сессии с наставником.
Обучение и развитие сотрудников
Стандартные курсы для всех постепенно уходят в прошлое. Искусственный интеллект позволяет персонализировать обучение, то есть подбирать программы под цели, навыки и способности конкретного сотрудника. Например, платформы вроде LinkedIn Learning и Coursera сами предлагают специалистам подходящие курсы – на основе анализа их знаний и карьерных планов:
VR-технологии выводят обучение на новый уровень. Тренажеры вроде Strivr не просто помогают в отработке реальных рабочих ситуаций в безопасной виртуальной среде, но и собирают данные о действиях пользователя. Это позволяет анализировать ошибки и давать персонализированные рекомендации – например, как лучше вести себя в конфликтных переговорах или эффективнее презентовать продукт клиенту.
Анализировать прогресс и корректировать программы тоже можно с помощью ИИ. Алгоритмы отслеживают, какие темы вызывают сложности у большинства сотрудников, и предлагают HR-менеджерам обновить учебные материалы или изменить подход к подаче информации. Некоторые системы даже прогнозируют, какие навыки понадобятся сотруднику в будущем, исходя из его текущей роли и карьерных амбиций.
Оценка вовлеченности и удовлетворенности персонала
Если раньше, чтобы понять настроения в коллективе, HR-специалисты тратили недели на ручной анализ опросов и чатов, то сегодня с этим успешно справляется ИИ. Системы вроде Workday Peakon используют NLP-алгоритмы для обработки фидбэка из самых разных источников:
-
изучают ответы сотрудников в ежегодных опросах;
-
оценивают тональность обсуждений в корпоративных чатах;
-
выявляют тревожные сигналы даже в официальных email-переписках.
Некоторые алгоритмы умеют распознавать закономерности. Например, если коммуникабельный сотрудник вдруг начинает общаться в чате формально, система может предупредить HR-специалиста о потенциальных проблемах: скрытом недовольстве, выгорании или поиске новой работы.
Но на этом помощь искусственного интеллекта не заканчивается. После анализа ИИ может предложить специалисту по персоналу конкретные шаги по исправлению ситуации. Допустим, если сотрудник за последний месяц сократил общение на 40%, система, скорее всего, порекомендует провести личную беседу с руководителем, проверить рабочую нагрузку и включить в программу антистрессовые мероприятия.
D&I – управление разнообразием и инклюзией
Искусственный интеллект помогает компаниям выявлять и устранять скрытые предубеждения на всех этапах работы с персоналом. Например, такие инструменты, как Textio, могут проанализировать текст вакансии, найти дискриминационные формулировки и предложить более нейтральные варианты их замены:
AI-решения, которые работают с Big Data, способны выявлять системные перекосы в кадровой политике. Они показывают:
-
Есть ли скрытая дискриминация при повышении сотрудников определенного пола или возраста.
-
В каких отделах состав персонала получается менее разнообразным, чем в других.
-
Не используют ли руководители предвзятые формулировки при оценке персонала.
Главное преимущество ИИ в сфере D&I – объективность. Алгоритмы не подвержены стереотипам, которые свойственны человеку. Они помогают принимать решения на основе фактов, а не субъективных представлений. Более того, с помощью ИИ можно выявить скрытые паттерны дискриминации, которые годами оставались незамеченными.
HR-аналитика и прогнозирование
ИИ полностью меняет подход к работе с HR-данными. Системы вроде Tableau и Power BI с AI-модулями автоматически собирают информацию из разных источников и превращают ее в наглядные дашборды, которые показывают:
-
динамику текучести кадров в разрезе отделов;
-
эффективность каналов рекрутинга;
-
ROI программ обучения и развития;
-
индекс вовлеченности сотрудников.
Такие ИИ-решения умеют не только фиксировать текущее состояние, но и прогнозировать, какие подразделения и в какое время потребуют дополнительных инвестиций в развитие персонала. Это дает HR-специалистам возможность планировать подбор и обучение сотрудников с опережением, а не в авральном режиме реагировать на уже возникший кадровый дефицит.
Заменит ли ИИ HR-специалистов?
Нет, но он точно радикально изменит профессию. Уже сейчас технологии способны взять на себя большую часть рутинных задач: сортировку резюме, проведение первичных собеседований, сбор и анализ данных. Однако там, где нужны эмоциональный интеллект, стратегическое мышление и понимание мотивации людей, алгоритмы бессильны. Да и в целом, как бы ни развивались технологии, окончательные решения по кадровым вопросам в любом случае останутся за человеком.
