Как использовать искусственный интеллект в HR

Медиа «Проводник»

Редакция онлайн-журнала

В последние годы число вакансий в российских компаниях, требующих навыков работы с нейросетями, выросло более чем в 10 раз. Искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в разные сферы, в том числе в HR. С ростом кадрового дефицита и увеличением нагрузки на HR-департаменты ИИ помогает выполнять рутинные задачи и освобождать HR-специалистов для решения стратегических вопросов. Исследования показывают, что использование ИИ в HR может повысить эффективность кадровых процессов на 30%.

Редакция «Проводника» выяснила, какие HR-задачи можно делегировать нейросетям, что за сервисы могут в этом помочь и есть ли риски при использовании искусственного интеллекта в работе с персоналом.

Автоматизация первичного отбора резюме

Первичный анализ резюме может отнимать у рекрутеров немало времени, особенно если на вакансию откликнулись сотни или даже тысячи человек. ИИ быстро анализирует большое количество резюме и отбирает те, которые в наибольшей степени соответствуют критериям вакансии. 

Нейросети оценивают резюме сразу по нескольким критериям:

• Ключевые фразы и слова: ИИ сканирует резюме на наличие ключевых слов и фраз, которые соответствуют требованиям вакансии. Это помогает быстро «отсеивать» кандидатов, чьи резюме не соответствуют заданным критериям.
• Оценка опыта и навыков: ИИ анализирует опыт работы и навыки кандидатов, сравнивая их с требованиями вакансии. Это позволяет ранжировать резюме по приоритетности рассмотрения. 
• Сравнение с успешными кандидатами: нейросети могут сравнивать резюме новых кандидатов с резюме тех, кто уже успешно прошел отбор на аналогичные позиции. Это помогает выявить паттерны и характеристики, которые наиболее важны для успеха в данной роли.
• Анализ структуры и формата резюме: ИИ оценивает, насколько хорошо структурировано и оформлено резюме. Это включает проверку на наличие всех необходимых разделов, таких как образование, опыт работы и навыки.

Выявление и развитие талантов

В крупных компаниях оценка и обучение персонала — это регулярные процессы, которые рассчитаны на тысячи сотрудников. В таком случае без автоматизации не обойтись. Искусственный интеллект может взять на себя часть задач, помогая оптимизировать некоторые из процессов:

• Подготовка опроса или тестирования, анализ его результатов: перед назначением обучения важно определить текущий уровень компетенций сотрудников, найти сильные стороны и зоны роста. Нейросети могут генерировать вопросы для тестирования или опроса, а затем самостоятельно проанализировать результаты и подготовить краткий отчет по каждому сотруднику.
• Персонализированное обучение: шаблонное обучение уходит в прошлое, компании стремятся учесть особенности каждого из сотрудников и дать наиболее актуальные навыки. ИИ анализирует результаты оценки и на основе этого подбирает подходящий контент для обучения. Аналогичный принцип в своей работе используют онлайн-кинотеатры, маркетплейсы, предлагая пользователям персонализированные подборки фильмов и товаров.
• Сбор обратной связи: анализ обратной связи от сотрудников позволяет выявлять их потребности, быстро реагировать на проблемы, помогать в развитии талантов. Нейросети могут сами генерировать анкету, автоматически рассылать ее сотрудникам и анализировать полученные результаты. Также ИИ дает возможность распознавать не только текстовый формат ответов, но и голосовой.
• Индивидуальный план развития: этот инструмент обычно используют для удержания ценных сотрудников, позволяя им выстроить свой карьерный трек в рамках компании. Нейросети анализируют текущие навыки сотрудника и составляют план его развития на обозначенный промежуток времени. Он включает в себя прохождение обучения, тестирований, достижение определенных KPI и получение новой должности.

Для решения таких задач могут подойти LXP-платформы (Learning Experience Platform). Они используют алгоритмы нейросетей, для того чтобы учесть пользовательский опыт и сделать обучение персонализированным. Примеры таких платформ: Edstein, Kampus, Эквио.

Планирование и защита бюджета

При защите бюджета HR-специалистам приходится учитывать множество факторов, собирать цифры, которые помогут обосновать решения перед руководством. Нейросети дают возможность быстро анализировать большие массивы данных и принимать решения на их основе:

• Оптимизация расходов: ИИ может выявлять те области, где можно сократить расходы без ущерба для качества работы. Например, анализ затрат на обучение и развитие персонала может помочь найти более эффективные методы обучения.
• Прогнозирование потребностей в персонале: нейросети могут прогнозировать будущие потребности в персонале на основе анализа о текущих и прошлых сотрудниках, а также о рыночных тенденциях. Это дает возможность оценить необходимые затраты на найм.
• Оценка эффективности инвестиций в персонал: ИИ может анализировать, как инвестиции в обучение, развитие и другие HR-инициативы влияют на производительность и удержание сотрудников. Это помогает защитить бюджет перед руководством. 
• Автоматизация отчетности: нейросети могут автоматически генерировать отчеты о затратах и эффективности HR-мероприятий, что упрощает процесс подготовки и защиты бюджета.

ИИ дает возможность анализировать данные о сотрудниках и выявлять потенциальные риски, такие как высокий уровень текучести кадров или низкая производительность. Это позволяет HR-специалистам принимать проактивные меры для снижения этих рисков и оптимизации бюджета. 

Рекрутинг

Большая часть рутинных задач сосредоточена именно в сфере HR. Перед интервью рекрутеры уделяют большое количество времени поиску кандидата, анализу, коммуникации, которая зачастую бывает однотипной. Нейросети могут взять часть задач на себя:

• Анализ профилей кандидатов: для некоторых вакансий компаниям важно собрать как можно больше информации о кандидате, понять не только профессиональные навыки, но и личные качества. Нейросети могут проанализировать социальные сети кандидатов, например LinkedIn, Вконтакте и другие, сделав краткий отчет и выводы.
• Проведение первичного интервью: перед встречей с рекрутером некоторые компании используют формат видеовизитки, где кандидату нужно записать ролик о себе и ответить на вопросы. Нейросети могут автоматически расшифровывать видео в текст, анализировать ответы и ранжировать кандидатов по соответствию.
• Массовый найм: когда компании необходимо большое количество персонала на массовые позиции, такие как курьеры, таксисты, кассиры, нейросети могут самостоятельно анализировать резюме, подбирать подходящие варианты и проводить звонки с кандидатами, отбирая для HR-специалиста список претендентов с максимальным соответствием установленным критериям.

Также среди нейросетей появляются сервисы, которые проводят первичную встречу с кандидатом и собирают необходимые ответы. Например, ИИ Xenia Ai работает на основе голосового ассистента. Он может созвониться с кандидатом, самостоятельно генерировать вопросы, а также следить за тем, чтобы собеседник не гуглил ответы.

Создание контента

HR-специалисты постоянно создают контент для разных целей: описание вакансии, рассылка для сотрудников, напоминание о прохождении обучения и так далее. Большая часть контента проста для составления, однако такие рутинные задачи можно смело поручить нейросетям, которые уже хорошо обучены работе с разными видами текста и изображениями:

• Описание вакансий: нейросети могут составлять список обязанностей, требования к специалисту и его опыту, преимущества работы в компании. При этом ИИ учитывает ключевые слова, которые позволяют кандидатам быстро находить вакансию в поиске.
• Посты в социальных сетях: ИИ дает возможность генерировать тексты постов и иллюстрации для различных соцсетей. Это позволяет HR-специалистам быстро доносить информацию о корпоративной культуре, новостях, вакансиях компании до кандидатов и развивать HR-бренд.
• Внутренние коммуникации: HR-специалисты много взаимодействуют с сотрудниками, отправляют письма, уведомления, новости для корпоративного портала. Нейросети позволяют быстро улучшать тексты и делать их более информативными для сотрудников.
• Обучающие материалы: порой компании предпочитают не покупать готовые курсы для обучения персонала, а создавать контент самостоятельно. ИИ анализирует уровень компетенций сотрудников, дает рекомендации по структуре и наполнению курса, а также создает сам контент — курсы, видео, презентации.

Онбординг

52% российских компаний используют программы адаптации для быстрого погружения сотрудников в рабочие процессы. Практика онбординга набирает популярность, так как оказывает прямое влияние на удержание новичков. Однако для HR-специалистов онбординг требует решения большого количества рутинных задач, из-за чего не всегда удается уделить должное внимание новичку и выстроить с ним необходимую коммуникацию. Нейросети могут помочь оптимизировать процесс:

• Персонализированные ИИ-ассистенты: ИИ создает виртуальных ассистентов, которые помогают новым сотрудникам ориентироваться в компании. Эти ассистенты могут отвечать на вопросы, предоставлять информацию о корпоративной культуре, политике компании и других важных аспектах.
• Чат-боты для поддержки: чат-боты на базе ИИ могут быть доступны 24/7 для ответов на вопросы новых сотрудников. Это снижает нагрузку на HR-специалистов и позволяет новичкам получать необходимую информацию в любое время.
• Формирование плана адаптации: это документ, в котором прописаны все этапы адаптации, сроки, действия. Для линейных должностей используются шаблонные планы, а для руководящих — индивидуальные. Разработка плана с нуля может занять немало времени, а нейросети помогают структурировать информацию и сформировать ее в логичную последовательность действий.
• Мониторинг прогресса: ИИ может отслеживать прогресс новых сотрудников, предоставляя HR-специалистам данные о том, как быстро и успешно они адаптируются к новым условиям.

Помимо этого, нейросети могут взять на себя рутину, связанную с оформлением кандидата и документооборотом. Например, сервис HR.Doc самостоятельно принимает и проверяет документы нового сотрудника, а также заполняет всю нужную информацию в кадровой системе. 

Сложности при использовании ИИ в HR

Нейросети могут закрывать широкий пул разнообразных HR-задач. Однако нужно учитывать сложности и риски, которые могут возникнуть в процессе их использования:

• Нейросети менее эффективны для вакансий, где необходимо детально проанализировать soft skills кандидата. Например, если речь идет о руководящих позициях, где важны навыки коммуникации, ведения переговоров и управления конфликтами. В таком случае без участия HR-специалиста даже на первых этапах отбора не обойтись.
• Некоторые компании начинают активно применять нейросети на этапе онбординга сотрудников, автоматизируя почти все процессы. Такой подход значительно экономит время HR-специалистов, однако при этом новичок может ощущать одиночество и недостаток «живой» коммуникации. В период адаптации новому сотруднику важно не только ознакомиться со своими задачами и рабочей средой, но и ощутить эмоциональную поддержку. Не стоит автоматизировать абсолютно все процессы онбординга — оставьте место личному общению.
• Нейросети в HR используются для обработки большого количества персональных данных, при этом далеко не все сервисы могут гарантировать полную конфиденциальность, что создает юридические риски для компании. 
• Большинство существующих сейчас нейросетей для решения HR-задач являются платными, поэтому компании придется выделить дополнительный бюджет на тестирование разных сервисов и приобретение подписки на нужные программы.
• Быстрый рост популярности нейросетей спровоцировал появление на рынке большого числа различных сервисов, качество которых сильно варьируется. Некоторые владельцы нейросетей используют непроверенные данные для обучения ИИ, что сказывается на работе сервиса и может привести к ошибочным ответам.

Несмотря на сложности, компании продолжают изучать ИИ и внедрять нейросети в различные процессы, в том числе в HR-сферу. Однако технологии не могут полностью заменить HR-специалистов. В этой сфере всегда должно оставаться место для «живой» коммуникации с персоналом. ИИ выступает в роли помощника, который способен взять на себя рутинные функции и освободить время HR-специалистов для решения стратегических задач.