Где эффективно использовать нейросети?

Статистика показывает, что технологии ИИ становятся неотъемлемой частью HR-процессов, предлагая решения, которые закрывают потребности в автоматизации, аналитике и персонализации. Согласно исследованиям, среди организаций, внедривших технологии ИИ для решения кадровых задач, наиболее частой сферой его применения является:

• привлечение и найм талантов (64%);
• обучение и развитие (43%);
• управление эффективностью и кадровыми потребностями (25%).

Как технологии ИИ используются в каждой из этих областей?

Найм персонала: анализ, обработка, ответы

Среди HR-специалистов, использующих ИИ для подбора и найма персонала, 65% применяют его для создания описаний вакансий. Базовое описание вакансии можно сделать даже с минимальными вводными параметрами. 42% HR-специалистов используют технологии генеративного ИИ для подготовки постов в соцсетях и на специализированных площадках. И около 33% используют технологии ИИ для анализа или отбора резюме, коммуникации с соискателями во время интервью или автоматизации поиска подходящих кандидатов.

1. Описание вакансий — одна из базовых задач при подборе. На первый взгляд, она проста, однако практика показывает, что правильно составить текст вакансии, который привлечет нужных кандидатов, не так уж и легко. Платформы вроде HeadHunter давно публикуют рекомендации, но люди часто делают по-другому. Однако, для нейросети описание вакансии — задача предельно простая: дайте ей вводные данные, и она создаст вакансию, четко соответствующую вашим запросам. Работодателю остается лишь внести минимальные коррективы.
2. Создание правильного tone of voice. Каждый бренд, как и человек, уникален своим голосом. Именно этот «тон», с которым компания в постах описывает вакансии или потребности, с которым общается с кандидатами, создает первое впечатление. Но как быть, если этот «тон» периодически сбивается, звучит не так, как задумано? Вместо того чтобы тратить время на обучение сотрудников правильному tone of voice, стоит сделать ставку на технологии ИИ. Есть примеры компаний, которые, проведя серию экспериментов, сумели обучить большие языковые модели понимать и воспроизводить нужный «тон» коммуникации. Для этого используются примеры правильных постов и специальный алгоритм работы.
   Алгоритм становится чем-то вроде «рецепта корпоративного тона»: он передается новым сотрудникам вместе с рекомендациями, что позволяет ускорить их адаптацию и выстроить единую коммуникацию бренда.
3. Анализ резюме кандидатов. Когда отклики от кандидатов начинают поступать, возникает другой вызов — оценка резюме. На рынке уже есть решения, которые предлагают оценку кандидатов на основе соответствия заданным критериям. Правда, качество таких инструментов пока варьируется: либо они работают ограниченно, либо их цена оказывается слишком высокой даже для крупных компаний.
   Нейросети можно эффективно использовать для анализа резюме кандидатов. Технологии ИИ способны обработать сотни резюме за минуты, выделяя наиболее подходящих кандидатов на основе заранее заданных параметров. Например, нейросеть может сопоставлять навыки, указанные кандидатом, с требованиями вакансии, даже если информация представлена на разных языках. HR-менеджеру нет необходимости смотреть сотни резюме на ту или иную вакансию.
   Технологии ИИ выбирают пять ключевых резюме вместо тысячи и можно смотреть только эти пять, выбирать лучших, назначать с ними встречи и не смотреть остальных, потому что их уже посмотрела нейросеть.
   
   Нужно всего лишь отсмотреть суммарные результаты анализа и принять решение о приглашении на собеседование. Это освобождает сотрудников от рутинного анализа и даёт возможность концентрироваться на стратегических задачах. Отдельно стоит отметить, что искусственный интеллект использует объективные критерии для оценки кандидатов, исключая влияние человеческих предубеждений.
4. Проведение собеседований. После оценки резюме переходим к следующему этапу — собеседованиям. Несколько лет назад автоматизация интервью выглядела как будущее, а сегодня это уже привычная практика. Вы можете использовать текстовые боты, чтобы предварительно опросить кандидата. Но гораздо интереснее — голосовые форматы. Искусственный интеллект может не только создать описание вакансии, но и сгенерировать вопросы для интервью, отправить кандидатам приглашение и даже провести само интервью. Собеседование проходит в голосовом формате, записывая ответы без вмешательства рекрутера. Отметим, что страхи того, что кандидаты не будут общаться с ИИ, сильно преувеличены. Согласно недавним исследованиям, более половины соискателей готовы к такому формату интервью, а за рубежом эта цифра приближается к 60%.
5. Обработка результатов собеседований с кандидатами. Каким образом бы ни было проведено собеседование, после него у HR-специалиста сохраняется запись встречи. Эта запись может быть конвертирована в текст с помощью технологий распознавания речи, а затем передана нейросети для анализа. В современном бизнесе расшифровка записей встреч (танскрибация) и подготовка их саммари, становится неотъемлемой частью эффективного управления.
   Нейросеть способна выделить основные моменты беседы, структурировать обсужденные темы и предоставить краткий отчёт.
6. Подготовка ответа кандидату после собеседования. Затем нейросеть позволяет автоматизировать процесс подготовки ответа кандидату. Например, HR-специалисту достаточно выбрать одну из опций — отказать или двигаться дальше — и система автоматически сгенерирует персонализированное письмо. Оно будет оформлено в стиле компании и корректно объяснит кандидату причины отклонения, преимущества и недостатки его кандидатуры. Такой подход не только экономит время, но и улучшает взаимодействие с кандидатами, создавая положительное впечатление. Это намного лучше, чем традиционное молчание после собеседования, которое часто заставляет кандидатов волноваться. Такая автоматизация создаёт условия для персонализации — ключевого тренда в современном менеджменте.

Например, в среднем по миру требуется 40-50 дней для закрытия вакансии специалистов, В одной из компаний смогли сократить время найма разработчиков в среднем до 13 дней, а для фронтенд-разработчиков, даже меньше.

Поиск работы: кастомизация резюме и сопроводительных писем

Современный рынок труда диктует новые правила и технологии генеративного ИИ позволяют вывести кастомизацию резюме и сопроводительных писем кандидатов на новый уровень. Представим компанию, специализирующуюся на помощи соискателям в поиске работы. В отличие от традиционных кадровых агентств, которые фокусируются на работодателях, эта компания работает на интересы соискателей. Например, если стажёр мечтает попасть в конкретный отдел крупной фирмы, компания поддерживает его следующим образом: подготавливается резюме, пишется сопроводительное письмо и запускается автоматическая рассылка по базе потенциальных работодателей, разделённых по типу бизнеса, локации и другим параметрам. Основная проблема этой практики состоит в том, что рассылка стремится к универсальности. Как резюме, так и сопроводительные письма одинаковы для множества компаний. Да, автоматизация упрощает отправку, но эффективность падает там, где начинается рутина. Универсальный подход лишён главного оружия современного кандидата — персонализации. Тончайшие нюансы, ценные для конкретных компаний, теряются в стандартных текстах. Как подойти к решению? Ответ очевиден — использовать современные нейросети.

Новое поколение больших языковых моделей позволяет не просто отправлять резюме и письма, но адаптировать их для каждой компании. Представьте такой процесс: робот анализирует сайт потенциального работодателя, собирает данные с ключевых страниц и генерирует краткое описание компании. Всё это добавляется в систему и используется для кастомизации текстов кандидата в эту компанию. Например, нейросеть адаптирует резюме кандидата под требования конкретной вакансии. Сопроводительное письмо становится не просто стандартным текстом, а адресным сообщением с учётом культуры компании, её ценностей и специфики бизнеса. Такой подход не только привлекает внимание работодателей, но и увеличивает шансы кандидатов на успех.

На текущем уровне развития генеративных языковых моделей все это можно автоматизировать. Роль человека сводится к минимуму: он лишь контролирует систему, корректирует в случае нестандартных ситуаций и отслеживает эффективность. Преимущества очевидны: сокращение времени, рост качества коммуникации и высокие показатели успешных наймов.

Прогнозирование кадровых потребностей и оценка текучести

Технологии ИИ не просто помогают закрывать вакансии, но и заглядывают в будущее. С помощью нейросетей вы можете предсказывать кадровые потребности вашей компании, включая возможные текучки и временные пики в найме. Они помогают выявлять риски текучести кадров. Например, технологии ИИ могут анализировать большое количество комментариев, оставленных в рамках массовых опросов, чтобы интерпретировать общее настроение команды и подсветить наиболее часто встречающиеся проблемы. Наконец, технологии генеративного ИИ способны помочь с рекомендациями для повышения вовлеченности сотрудников.

Однако есть ряд «но». Для подобных прогнозов требуется качественная база данных именно вашей компании, а также серьезная подготовка команды. Такие инструменты скорее подходят крупным предприятиям, которые могут позволить себе инвестировать в аналитику. Для малого и среднего бизнеса эти решения пока слишком сложны.

Ускорение обучения сотрудников

Согласно исследованиям, среди организаций, которые используют технологии ИИ для обучения и развития сотрудников, 49% применяют его для создания персонализированных программ развития, а 45% — для отслеживания прогресса в обучении. Еще 19% внедряют технологии ИИ для повышения квалификации или переподготовки своих сотрудников.

Технологии генеративного ИИ позволяют разрабатывать тексты курсов, сценарии тренингов или адаптировать контент для сотрудников с разным уровнем подготовки. Уже есть целый ряд примеров, когда полноценная бизнес-игра полностью создана при помощи нейросетей: уникальный сценарий, все материалы и весь игровой процесс.

Искусственный интеллект помогает HR-специалистам отслеживать, как сотрудники проходят процесс обучения, и дает советы по дальнейшему развитию. Технологии ИИ также могут помочь составить индивидуальные программы обучения, курсы или тренинги развития софт-навыков на основе задач и навыков конкретного сотрудника.

Автоматизация коммуникации с сотрудниками

Работа HR-менеджера в крупной компании нередко напоминает «беличье колесо»: десятки и сотни запросов от сотрудников каждый день, большая часть которых повторяется. Такими запросами обычно становятся вопросы о графике отпусков, налоговых вычетах, справках и прочих «бюрократических» мелочах. Результат? Перегруженные HR-специалисты и недовольные сотрудники.

Технологии ИИ позволяют значительно сократить эту нагрузку и освободить HR-менеджеров от рутины. Система получает запрос у сотрудника в любом формате, будь то электронное письмо или сообщение через корпоративный мессенджер. На основе информации о сотруднике — имени, позиции, графике работы — система формирует персонализированный ответ. Например:

• Запрос: «Когда у меня ближайший отпуск?»
• Ответ: «Привет, Иван! Твой ближайший отпуск начнётся 15 июля. Отдыхай с удовольствием!»

Письма больше не остаются без ответа, коллеги не чувствуют себя забытыми. Это новый уровень поддержки сотрудников, сфокусированный на дружелюбии, точности и скорости.

Представьте: сотрудник повторно обращается с вопросом. Система «помнит» детали предыдущего обсуждения, продолжая диалог. Это обеспечивает непрерывность общения. Пример: если сотрудник спрашивает, доступен ли ему отпуск за свой счёт, система анализирует регламенты компании, его текущую позицию и отвечает: «Для менеджеров по продажам отпуск за свой счёт невозможен. Но вы можете обсудить это с руководителем и написать заявление». Такой уровень точности и внимания не только ускоряет решения, но и рождает ощущение заботы о сотрудниках.

Уровень точности автоматизированных систем настолько высок, что уже превышает показатели даже самых опытных HR-менеджеров. Эксперты говорят о 95–99% качества работы. Более того, эти системы работают круглосуточно. Пока обычные сотрудники отдыхают, робот отвечает на заявки, увеличивая общую производительность компании.

***

Технологи ИИ становятся критически важными для компаний, которые хотят быть гибкими, удерживать сотрудников и оставаться конкурентоспособными. Искусственный интеллект становится ключевым союзником в области HR, открывая новый мир возможностей. HR-менеджмент с использованием ИИ в России пока находится в зачаточном состоянии. Это дает возможность для обгона конкурентов. Даже небольшая автоматизация одного процесса может стать серьезным конкурентным преимуществом. Будете ли вы первыми, кто возьмется за трансформацию своей HR-функции, или останетесь в стороне, решать вам. Тем, кто первым нашёл способ использовать технологии во благо, достаются все «плюшки» — и благодарственные отзывы сотрудников, и экономия бюджета. Начните с малого, автоматизируйте хотя бы один участок работы, и результаты, которые вы получите, удивят вас.

Комментарии 0