Где ИИ помогает HR уже сегодня

Путь сотрудника и где здесь ИИ
  1. ПодборРазбор резюме, тестовое с ИИ
  2. АдаптацияИИ-наставник и курс для роли
  3. ОбучениеТренажёры и разбор переговоров
  4. ОценкаКартина навыков для руководителя
На каждом этапе ИИ готовит материал для решения. Само решение о человеке принимает человек.

Подбор

Что можно отдать. Разбор большого потока резюме: наш Flex Подбор извлекает из них опыт и навыки по вашим критериям, чтобы HR-команда разбирала уже подготовленный список.

Коллаж: стопка листов уходит в старую сортировочную машину, рука забирает три листа на выходе
ИИ готовит список, решает человек

Где граница. Решение остаётся за человеком. Система не должна отказывать кандидату сама: вы не сможете объяснить такой отказ, ошибка будет незаметной, а статья 16 закона 152-⁠ФЗ ограничивает решения, основанные только на автоматизированной обработке персональных данных.

Что поменялось в самом подборе. Кандидаты тоже работают с нейросетями, поэтому мы смотрим на работу. Даём тестовое: собрать с помощью ИИ небольшой свой проект и показать его. Подробно в статье кого мы перестали нанимать.

Адаптация

Что можно отдать. Повторяющиеся объяснения. Раньше новичок у нас неделю-две ходил по созвонам. Теперь его учит ИИ-наставник по курсу для его роли, а когда процесс меняется, мы просто загружаем новые материалы.

Где граница. Знакомство с людьми, первая обратная связь и решение по итогам адаптации остаются за руководителем.

Как собрать такой курс и шаблон плана на первую неделю — в статье об адаптации новых сотрудников.

Обучение

Здесь наши основные HR-кейсы.

  • Голосовой тренажёр продаж. Продавец разговаривает с ИИ-покупателем и получает оценку по этапам продажи. Такой тренажёр на 32 сценария по реальным скриптам мы делали для Лемана ПРО. Он помогает обучать, адаптировать и оценивать сотрудников. Подробно в статье про ИИ-тренажёр продаж.
  • ИИ-коуч по переговорам. Запись настоящих переговоров превращается в отчёт по 42 показателям. Это разбор уже после разговора, а не вместо него.
  • ИИ-наставник. Роли и материалы разные, а принцип один: человек тренируется до того, как выйдет к настоящей работе.

ИИ-тренер помогает там, где раньше не хватало практики. Ролевые игры с коллегой неудобны и не масштабируются, а тренинг забывается. На тренажёре можно ошибаться сколько угодно.

Оценка

Что можно отдать. Сбор картины. Руководитель видит, кто и как тренировался, какие навыки проседают у команды и кому нужна помощь, без прослушивания всех записей.

Где граница. Оценка модели — повод для разговора, а не приговор. Модель может оценить один и тот же диалог немного по-разному, поэтому важнее смотреть на тенденцию у человека и команды, чем на один балл.

Решения о премии, повышении или увольнении на основании одной только оценки ИИ принимать нельзя. Это не только наш совет как разработчиков таких систем: статья 86 ТК РФ запрещает работодателю основывать решения, затрагивающие интересы работника, на персональных данных, полученных исключительно автоматизированной обработкой.

Оценка модели — повод для разговора, а не приговор.

Что нельзя отдавать ИИ

Где проходит граница
  • Можно отдать
    • Разбор резюме по критериям
    • Повторяющиеся объяснения новичкам
    • Тренировки и разбор записей
    • Сводки для руководителя
  • Решает только человек
    • Отказ кандидату
    • Итог испытательного срока
    • Премии, повышения, увольнения
    • Сложные разговоры с сотрудником

Отдельная тема — данные. Резюме, записи разговоров и оценки сотрудников содержат персональные данные, поэтому вопрос о том, где они обрабатываются, решают до выбора инструмента. Система может работать в инфраструктуре компании, а данные можно обезличивать. Требования 152-⁠ФЗ учитывают на этапе проектирования. Как это устроено у нас, описано на странице внедрения ИИ.

Что можно начать менять сразу, без отдельного проекта

  1. Собрать материалы для новичков в один курс для одной роли. У нас такие курсы есть для разработчика и менеджера.
  2. Обновлять курс, когда меняются процессы, а не проводить вводные созвоны заново.
  3. Дать кандидату тестовое: сделать с помощью ИИ небольшой собственный проект и показать его.
  4. Проверять результат самому: открыть работу и посмотреть, работают ли кнопки, понятны ли тексты и логика. Чем слоп отличается от результата, мы разобрали отдельно.
  5. Учить сильных специалистов, которые не пользуются ИИ, а не считать их проблемой.

Как выбирать HR-сервис с ИИ

Задайте поставщику четыре вопроса:

  • Кто принимает решение о человеке и как это устроено в интерфейсе?
  • Может ли система объяснить, почему поставила такую оценку или выделила такой навык?
  • Где хранятся и обрабатываются резюме и записи разговоров?
  • Как проверить качество на наших данных до полной оплаты?