Кадровики и HR используют ИИ, чтобы формировать вакансии, подбирать идеальных кандидатов, составлять должностные инструкции, оформлять отпуска и командировки. В статье рассмотрим ИИ-сервисы для этих и других задач.
Искусственный интеллект делает работу HR и кадровика в разы эффективнее: например, время на поиск кандидатов снижается на 85%. Нейросети берут на себя рутину, анализируют данные и снижают риски ошибок.
Оглавление
Искусственный интеллект условно делится на два типа: традиционный и генеративный. Традиционный ИИ — это машинное обучение, которым занимаются IT-специалисты. Генеративный ИИ — это сервисы для анализа и генерации данных. Кадры и HR чаще используют генеративный ИИ, чтобы увеличить эффективность отдельных сотрудников и процессов в целом.
По данным исследования консалтинговых компаний «Технологии доверия» и Knomary, в 2024 году нейросети применяли для решения задач во всех HR-направлениях:
рекрутинг;
прием и адаптация;
обучение;
развитие карьеры;
вознаграждение;
HR-сервисы;
опросы и вовлечение;
управление эффективностью;
трудовые ресурсы;
помощь HR.
На российском рынке есть много подрядчиков, которые предлагают готовые решения для всех указанных задач. Это как отдельные ИИ-платформы и инструменты, так и системы кадрового ЭДО.
Подбор персонала
При поиске персонала нейросети помогают сэкономить время, минимизировать ошибки и найти лучших кандидатов на рынке. С помощью разных ИИ-сервисов можно составить вакансию, запустить автоматический анализ резюме и скрининг кандидатов.
Профиль вакансии. Чтобы сформулировать требования к новому сотруднику, можно надиктовать их голосом, перевести запись в текст и попросить ИИ на основе полученного материала сформировать профиль. К примеру, директор перечислил требования к должности, рекрутер загрузил аудио- или видеофайл в сервис расшифровки Speech-to-Text. Через несколько минут бесплатно скачивает готовый текстовый файл. То есть, вместо того, чтобы вручную переписывать вакансию, получает ее черновик. HR-специалисты отмечают, что это экономит до 85% времени на подготовку к поиску.
Скрининг резюме. С помощью алгоритмов машинного обучения нейросеть может автоматически обрабатывать резюме и подбирать кандидатов по ключевым словам. Из подходящих соискателей искусственный интеллект составляет рейтинг по степени соответствия вакансии. Это умеют такие российские сервисы, как:
Робот Вера (Стафори) — цифровой бот для подбора персонала по запросу. Специализируется на видео- и телефонных собеседованиях;
Potok — система автоматизации HR-процессов;
HRlink — кадровый электронный документооборот;
Skillaz — HR-платформа для автоматизации найма.
Все ресурсы платные, стоимость услуг рассчитывают индивидуально.
Массовый найм. Искусственный интеллект хорошо работает с большими данными, поэтому наиболее эффективен для массового найма. Например, нейросеть Skillaz оценивает кандидатов через тесты и диалоговые тренажеры. Самых подходящих приглашает на собеседование.
Платформа Experium с помощью искусственного интеллекта находит кандидатов по 40 критериям в социальных сетях и на карьерных сайтах. Робот обзвонит и пообщается с кандидатами, переведет в текст все ответы и занесет их в сравнительную таблицу. Затем нейросеть сформирует карточки личности и сделает вывод, насколько кандидат подходит для компании.
Работа с текстами и создание документов
С помощью нейросетей можно создавать тексты и документы, анализировать файлы и извлекать из них нужные данные, получать краткое содержание любого документа. Все это умеет, к примеру, бесплатная российская нейросеть GigaChat от Sber Technologies.
Вот несколько правил корректной работы с ИИ:
Правильно формулируйте задачу — промпт. Чем точнее запрос, тем качественнее ответ ИИ. Убедитесь, что промпт звучит ясно и конкретно. Например, вместо «составь письмо коллегам» лучше указать «составь письмо сотрудникам, принятым на работу за последний месяц».
Выберите задачи, которые проще всего автоматизировать. Нейросеть лучше справляется там, где не требуется сложный анализ или творческий подход. Например, извлечь информацию из писем или поручений. Пример промпта: «Извлеки ключевые моменты из этого письма».
Используйте ИИ для черновиков. Нейросеть поможет создать черновой документ, который придется доработать самостоятельно. Пример промпта: «Напиши приветственное письмо для нового сотрудника с информацией о первом рабочем дне».
Проверяйте результат, полученный от ИИ.
Следите за безопасностью и конфиденциальностью. После работы с ИИ удаляйте все персданные.
С помощью функции анализа файла GigaChat может извлечь из документа нужные вам данные. Такая функция может быть полезна, когда нет времени читать объемный нормативный акт или письмо из госорганов. ИИ достанет из них реквизиты учреждения, дату или другую цифровую информацию. А также прочитает и кратко перескажет содержание документа — подготовит саммари.
Черновик любой должностной инструкции GigaChat создает за пару минут. Главное, опять же, точно сформулировать промпт. Например: «Создай должностную инструкцию SEO-специалиста финтех-компании». На такой запрос получаем текст должностной инструкции, который можно улучшить с помощью нейросети или доработать самостоятельно.
Автоматизация внутренних рутинных процессов
Не все процессы можно решить с помощью готовых ИИ-продуктов. Если у кадровика или HR есть задачи, которые хотелось бы автоматизировать с помощью ИИ, можно интегрировать нейросети во внутренние системы компании. Для этого нужно составить план интеграции. В план могут входить такие шаги:
Выбрать цели.
Зачем внедрять ИИ, какие задачи нужно автоматизировать.
Изучить ИИ на рынке. Выбрать подрядчика.
Собрать отзывы, рассмотреть кейсы других компаний.
Разработать план внедрения.
Интегрировать ИИ во внутренние процессы. Протестировать на ограниченной группе пользователей. Устранить узкие места.
Внедрить решение в компании. Провести обучение для сотрудников.
Мониторить.
Рассмотрим пример, как реализовать этот план. Допустим, есть компания с высокой текучестью кадров. Сотрудники увольняются через несколько месяцев работы. Кадровики тратят много времени на то, чтобы оформить каждого новичка, внести в базу данные его документов. Особенно сложно оформлять тех, кто часто менял работу: нужно вручную заполнять данные о каждом месте работы. Рутина отнимает много ресурсов и мешает сосредоточиться на других задачах. Чтобы оптимизировать процесс, решено отдать рутину нейросетям.
Выбор цели. Искусственный интеллект должен распознавать документы новых сотрудников, считывать их и вносить в базу компании. Тогда специалисты кадровой службы перестанут делать это вручную и сократят время на оформление новеньких.
Поиск подрядчика. Компания стала искать подрядчика, который отвечает трем критериям:
специализируется на распознавании документов с помощью ИИ;
обеспечивает безопасность персданных;
может интегрироваться с внутренней системой кадрового делопроизводства.
Изучили отзывы, рассмотрели кейсы других компаний. Когда выбрали подрядчика, оформили проект и согласовали бюджет. После одобрения проекта приступили к разработке технического задания.
План внедрения. Следующим шагом составили план внедрения ИИ. Для этого собрали кросс-функциональную команду из кадровиков, HR, IT-специалистов и «безопасников» компании, а также представителей подрядчика. В плане указали ИИ-инструменты, которые будут интегрироваться с существующими системами компании, а также сроки и этапы.
Пилотная интеграция и тестирование. Подрядчик разработал ИИ-систему, которая распознавала сведения из загруженных документов и корректно вносила их в программу кадрового документооборота. Провели первую тестовую загрузку данных. Увидели, что она заняла много времени. Приступили к доработке системы и устранению узких мест.
Внедрение в компании. После доработки время загрузки сократилось, система стала работать стабильно. В компании перешли к обучению сотрудников и масштабированию технологии. Постепенно распространили ее на весь отдел кадров и подбора персонала.
Мониторинг. Через три-шесть месяцев наблюдения за работой новой системы в компании оценили результат. Благодаря внедрению ИИ значительно сократились рутинные операции, выросла скорость работы и высвободилось время для более важных задач, например адаптации новых сотрудников. Кадровики больше не переносили данные вручную — достаточно было просто сфотографировать документы и отправить их на распознавание.
Эксперты отмечают, что интеграция ИИ во внутренние системы компании — это полноценный стратегический процесс, который требует хорошей подготовки и планирования. Поэтому перед внедрением необходимо провести анализ данных и текущей инфраструктуры в компании.
Выводы
Начать применять ИИ в работе кадровика или HR можно уже сейчас. Бесплатные генеративные нейросети помогут оптимизировать простые повседневные задачи. Чтобы достигать больших результатов, имеет смысл пройти курсы по работе с ИИ.
Когда есть потребность улучшить не только свою работу, но и процессы всего отдела, стоит рассмотреть предложения на рынке. Российские разработчики помогают решать с помощью ИИ конкретные задачи или автоматизировать весь кадровый документооборот.
Если в компании нужно нестандартное решение, интеграция ИИ с внутренними системами — понадобится эксклюзивная разработка. Здесь необходим тщательный выбор исполнителя, глубокая проработка стратегии, оценка готовности компании к работе с ИИ. Прежде чем запускать глобальный проект с нейросетями, рекомендуют апробировать пилот с ограниченным количеством пользователей.
На любом уровне работы с нейросетями — для личного пользования или в рамках целого отдела — нужно помнить про конфиденциальность информации и безопасность персданных. Реальный риск информационной безопасности возникает при передаче данных в облачный сервис.
Популярное по теме за месяц
Нужно ли вести воинский учет исполнителей
Как заключить ГПД с самозанятым системным администратором
Самозанятость в цифрах: статистика, тренды и прогнозы на второе полугодие 2025 года
