Искусственный интеллект упрощает рутину, помогает обрабатывать большие объемы информации и анализировать данные. Существенную часть этих задач решает автоматизация. ИИ-инструменты идут дальше — они не просто экономят время, а способны предлагать идеи, вести коммуникацию, глубоко анализировать и давать рекомендации. Но так ли они необходимы и применимы в работе HR-специалистов? Разбираем в статье.
Содержание
Опыт применения ИИ в HR: зарубежная и российская практика
По данным Gartner, почти 38% опрошенных HR-руководителей опробовали или уже внедрили в своих отделах сервисы на базе искусственного интеллекта. А 65% участников исследования Engagedly уверены, что использование ИИ-инструментов повышает производительность и продуктивность команды.
В России, согласно совместному исследованию «Технологии доверия» и Knomary, возможности искусственного интеллекта используют 44% компаний-респондентов. Чаще всего они применяют инструменты ИИ для обучения, рекрутинга и организации HR-сервисов для сотрудников.
По данным другого исследования, проведенного совместно «МТС Линк» и hh.ru, всего 5% компаний используют ИИ в подборе и адаптации сотрудников. Однако 46% респондентов планируют внедрение инструментов на основе искусственного интеллекта.
Возможности ИИ в HR
Чтобы лучше понимать возможности искусственного интеллекта в HR-отрасли, конкретизируем его определение. ИИ — совокупность технологий, включающих машинное обучение, обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение и аналитику больших данных. Для HR важна прикладная сторона ИИ-инструментов — например, возможность быстро получить привлекательный текст вакансии или проанализировать производительность сотрудников.
В зависимости от задач, ИИ-инструменты можно поделить на две категории: генеративные и сервисы для аналитики и автоматизации.
Генеративные ИИ
Помогают работать с креативными задачами: создавать текст, изображения, коды и другие материалы.
Например:
- ChatGPT. Адаптирует описания вакансий для разных платформ, создает шаблоны писем для кандидатов и автоматизирует переписку.
- Jasper. Подходит для создания маркетинговых текстов, материалов для внутренней коммуникации и индивидуализированных сообщений.
- Writesonic. Пишет посты для соцсетей и тексты вакансий, ориентированных на широкую аудиторию.
- Copy.ai. Создает креативные тексты: слоганы, короткие описания, приглашения на мероприятия.
Пример вакансии от нейросети
Источник: ChatGPT
Инструменты для аналитики и автоматизации
Используются для более сложных задач, связанных с обработкой больших объемов данных и принятием решений. Как правило, такие инструменты — часть HR-платформ и заточены под конкретные задачи.
Например:
- Workday. Позволяет прогнозировать производительность сотрудников, анализировать данные и автоматизировать HR-задачи.
- HireVue. Предлагает ИИ для проведения видеоинтервью, анализа языковых и поведенческих данных кандидатов.
- LinkedIn Talent Insights. Помогает находить подходящих кандидатов, анализировать рынок труда и составлять стратегические планы найма.
- Jinn. Специализируется на оценке сотрудников и мониторинге вовлеченности, дает рекомендации на основе ИИ.
Саммари по опросу в Jinn на базе ИИ
Источник: отчет в Jinn
Обе категории инструментов отлично работают в тандеме: генеративные ИИ выручают с творческими задачами, аналитические платформы — упрощают работу с данными.
Как использование ИИ помогает HR-специалистам
Итак, искусственный интеллект упрощает решение рутинных задач. Но также он способен глубоко анализировать и предлагать решения на основе огромного объема данных. Вот как это может пригодиться в HR.
Подбор сотрудников
ИИ анализирует резюме, помогает проводить первичные интервью через чат-боты и даже назначать собеседования. Он обрабатывает сотни резюме за минуты, выделяя подходящих кандидатов по заданным параметрам.
Важно: искусственный интеллект использует объективные критерии для оценки кандидатов, что исключает влияние предубеждений. Это особенно полезно при анализе большого количества заявок.
Прием и адаптация
ИИ-инструменты способны проводить полноценный онбординг: готовить рекомендации для нового сотрудника и отслеживать их выполнение.
Кроме того, ИИ может прогнозировать прохождение испытательного срока. Искусственный интеллект анализирует данные о кандидатах и сотрудниках: резюме, результаты интервью, психологические тесты, поведение на рабочем месте, обратную связь и даже особенности корпоративной культуры. На основе этих данных модель ИИ выявляет паттерны, которые связаны с успешным прохождением испытательного срока или, наоборот, с риском увольнения. Это повышает качество найма, снижает текучесть кадров и в целом экономит деньги компании.
Анализ и кластеризация опросов
ИИ обрабатывает огромные массивы данных и преобразует их в понятный отчет.
Если в опросах используются открытые вопросы и комментарии, технологии ИИ способны распознавать тональность, ключевые темы. Это выявляет скрытые проблемы или позитивные тренды. А еще можно обнаружить закономерности в динамике настроений, удовлетворенности и вовлеченности, которые сложно заметить при ручной обработке информации.
Обучение и развитие
Генеративные ИИ-модели позволяют разрабатывать тексты курсов, сценарии тренингов или даже адаптировать контент для сотрудников с разным уровнем подготовки. Аналитические ИИ-инструменты помогают HR-специалистам отслеживать, как сотрудники проходят обучение, и дает советы по дальнейшему развитию.
ИИ также готов предложить индивидуальные программы обучения, курсы или коучинговые сессии на основе задач и навыков сотрудника.
Анализ и расчет вознаграждения
ИИ собирает данные о рынке труда и помогает формировать конкурентоспособные предложения, чтобы привлекать и удерживать лучших специалистов. А еще — создавать индивидуальные планы вознаграждения на основе данных о навыках, опыте, результатах работы и карьерных целях конкретного сотрудника.
Также ИИ-модели позволяют предсказывать, как изменение зарплат повлияет на бюджет компании, текучесть кадров и мотивацию, помогают планировать расходы и оптимизировать компенсации.
Управление эффективностью сотрудников
ИИ может давать содержательную и доброжелательную обратную связь, что упрощает обсуждение результатов сотрудника.
Недавние исследования показывают, что внедрение ИИ в Performance Review помогает бороться с субъективностью и предвзятостью, способствует более объективной и инклюзивной оценке достижений сотрудников — через метрики проектов, фидбек коллег и качество выполненных задач. Это повышает точность оценки и уверенность сотрудников, которые показывали хорошие результаты, но сомневались в своих способностях.
Бесплатный гайд
Как внедрить культуру обратной связи: пошаговый план и шаблоны
Когда ИИ — не замена человеку
При внедрении ИИ в HR важно понимать, что это — не панацея. Он не заменяет человеческий подход в задачах, требующих эмпатии и интуиции. Сложные разговоры с обратной связью, обсуждение условий увольнения или стратегических изменений в компании остаются прерогативой людей.
Еще один важный момент: даже самые продвинутые алгоритмы требуют контроля HR, чтобы подстраховаться от ошибок и сбоев.
В остальном ИИ — универсальный инструмент, который значительно упрощает работу HR-специалистов, сокращает затраты на подбор персонала и повышает эффективность компании. Убедитесь в этом с Jinn — протестируйте возможности платформы бесплатно. Запускайте регулярные опросы, собирайте обратную связь, отслеживайте динамику вовлеченности команды и получайте рекомендации на базе ИИ.
Освободите время эйчара
для более важных задач
Узнайте, что может Jinn для вашей компании
