Искусственный интеллект в HR: как нейросети и GPT-технологии помогают HR-менеджерам

Автор: Сергей Вендин

12 августа 2024 26 сентября 2024

ИИ в HR уже перестал быть футуристическим понятием — это реальность, трансформирующая кадровые процессы во всем мире. Сегодня нейросети для HR позволяют автоматизировать рутинные задачи, повысить точность подбора персонала и существенно сэкономить время HR-менеджеров.

Согласно исследованиям Deloitte (июль 2024), более 64% компаний уже применяют искусственный интеллект в HR-сфере — от подбора персонала до оценки эффективности сотрудников. Использование GPT для HR помогает обрабатывать резюме, анализировать soft skills, составлять персонализированные офферы и вести коммуникацию на всех этапах найма.

Вот ключевые направления, где нейросети и AI особенно полезны:

Автоматизация подбора персонала — AI и нейросети в HR позволяют сортировать отклики, анализировать резюме, предсказывать успешность кандидата и автоматически подбирать лучших на основе заданных критериев.
Чат-боты для HR — ChatGPT для HR менеджеров обеспечивает автоматическую коммуникацию с кандидатами, отвечая на часто задаваемые вопросы, назначая интервью и уточняя детали вакансий.
Нейросеть в кадрах — GPT-алгоритмы анализируют поведение сотрудников, выявляют риски увольнения и рекомендуют меры по удержанию ценных специалистов.
Персонализация обучения — нейронные сети в HR используются для создания индивидуальных программ развития сотрудников с учётом их целей и темпа обучения.
Аналитика и отчётность — ИИ в HR-процессах позволяет HR-отделам отслеживать ключевые метрики вовлеченности, текучести и эффективности персонала.

Преимущества использования искусственного интеллекта для HR-менеджеров:

Сокращение времени на найм до 40%
Повышение качества подбора сотрудников
Минимизация человеческого фактора при отборе
Персонализированное взаимодействие с кандидатами
Снижение затрат на рекрутинг

FlexiTech.ai — надежный партнёр для внедрения AI и нейросетей в HR-сферу. Мы предлагаем готовые решения и кастомную разработку под потребности отдела кадров. Наши технологии уже используются в крупных компаниях для:

Автоматизации входящих откликов
Оценки кандидатов на основе ИИ-интервью
Интеграции AI в корпоративные LMS
Построения карьерных траекторий с помощью нейросетей
Анализа вовлеченности команды и прогноза оттока персонала

Пакеты наших AI-решений включают:

AI-аудит HR-процессов
Подбор и внедрение нейросетевых решений для кадров
Интеграция с ChatGPT и кастомизация под HR-функции
Разработка интеллектуальных ботов для рекрутинга
Обучение HR-команды работе с AI-инструментами

Где применим искусственный интеллект в HR:

Автоматизация подбора и адаптации персонала
Обратная связь от сотрудников
Создание HR-аналитики на основе нейросетей
Снижение текучести кадров
Разработка стратегий удержания персонала

FAQ

Что такое искусственный интеллект в HR?
Как ИИ помогает HR менеджерам?
Какие нейросети используются в HR?
Можно ли использовать GPT для автоматизации найма?
В чём преимущества нейросетей для HR?
Как внедрить AI в HR-процессы?
Что даёт ChatGPT HR-специалисту?

Современные практики внедрения искусственного интеллекта в HR

от автоматизации рутины до стратегических решений

10 мин.

371 просмотр

Кадровые специалисты сегодня тратят до 70% рабочего времени на рутинные задачи вместо стратегической работы с персоналом — и это реальная головная боль HR-департаментов (PwC, 2024). Технологии ИИ меняют правила игры: по данным Gartner, уже 37% компаний используют нейросети для автоматизации HR-процессов, экономя до 40% времени специалистов.

Рассмотрим конкретные AI-решения, которые уже сегодня делают жизнь HR-специалистов проще:

• HireVue — платформа для видеоинтервью с AI-анализом. Система оценивает не только ответы кандидатов, но и их мимику, интонации, уверенность в голосе. В HR можно использовать для первичного скрининга кандидатов, когда поток резюме слишком велик, а также для стандартизации процесса собеседований.

• Textio — инструмент для создания вакансий без неосознанных предубеждений. Анализирует тексты и предлагает более нейтральные формулировки. HR-менеджеры могут составлять объявления о вакансиях, которые привлекают более разнообразных кандидатов и не содержат скрытых гендерных или возрастных предпочтений.

• Pymetrics — платформа, использующая игровые алгоритмы для оценки когнитивных и эмоциональных характеристик соискателей. Вместо традиционных CV анализирует поведенческие паттерны кандидатов и сопоставляет их с успешными сотрудниками компании.
• Paradox — HR-ассистент с ИИ по имени Оливия, который автоматизирует общение с кандидатами. Может самостоятельно вести переписку, отвечать на типовые вопросы и даже назначать интервью, освобождая HR-специалистов для решения более сложных задач.

• BetterUp — платформа для персонализированного коучинга на основе ИИ. Система анализирует сильные стороны сотрудника и составляет индивидуальные планы развития, подбирая подходящих наставников и обучающие материалы с учётом карьерных целей человека.

Правда, как и с любыми технологиями, тут важно не просто внедрить, а сделать это с умом. Потому что ИИ — это всё-таки инструмент, а не волшебная палочка (хотя иногда очень на неё похож!).

Примеры интеграций ИИ в HR

ИИ для кадрового дела

Преимущества работы с FlexiTech.ai

FAQ

Задачи, которые может решить ИИ

Содержание

Помимо автоматизации рутинных процессов, современные ИИ-решения в HR становятся стратегическими партнерами в принятии важных кадровых решений. По данным исследования McKinsey от мая 2024 года, компании, интегрировавшие ИИ в HR-процессы, отмечают сокращение времени найма на 31% и повышение качества подбора кандидатов на 27%.

Особенно впечатляющие результаты демонстрирует применение генеративного ИИ для решения специфических HR-задач:

1. Прогнозирование текучести кадров — алгоритмы вроде Retrain.ai анализируют поведенческие паттерны сотрудников (активность в корпоративных системах, запросы на отпуск, коммуникационные привычки) и с точностью до 85% предсказывают, кто из работников может уйти в ближайшие 3-6 месяцев. Это позволяет HR-специалистам проактивно работать с ценными кадрами.

2. Персонализированное развитие талантов — нейросети Gloat и EdCast анализируют навыки сотрудников и автоматически формируют индивидуальные карьерные треки, подбирая релевантные проекты и обучение. Как отмечают в IBM (внедрившей подобную систему в марте 2024), это повысило вовлеченность персонала на 23%.

3. Оценка организационного климата — инструменты вроде Culture Amp с помощью обработки естественного языка анализируют внутренние коммуникации и отзывы сотрудников, выявляя скрытые проблемы в корпоративной культуре до того, как они станут критическими.

Ключевое преимущество современных ИИ-систем в HR — их способность работать с неструктурированными данными (текст, видео), что делает аналитику глубже, а результаты точнее. Главное при внедрении — помнить о необходимости этичного использования технологий и сохранения человеческого фактора в принятии финальных решений.

Внедрение искусственного интеллекта в HR-процессы — это не просто установка готовых решений, а создание интегрированной экосистемы, адаптированной под конкретные задачи вашей компании. Разработка кастомных AI-решений требует глубокого понимания как технических аспектов, так и специфики HR-процессов.

Мы в FlexiTech специализируемся именно на создании персонализированных AI-систем для бизнеса, соединяя технологическую экспертизу с пониманием реальных HR-задач. Наш подход основан на тщательном анализе ваших процессов и создании решений, которые реально повышают эффективность работы с персоналом без компромиссов в вопросах этики и безопасности данных. Обращайтесь, если хотите превратить технологические возможности в конкретную бизнес-ценность для вашей HR-команды.

Пример внедрений :

Кейс Spotify

Запрос:
ИИ-решение для оптимизации процесса внутренней разработки

Результаты:
Полученная система способна:
1. Автоматически генерировать и обновлять документацию на основе изменений в коде
2. Предсказывать потенциальные риски в спринтах на основе анализа прошлых проектов
3. Оптимизировать процесс code review, выявляя критические места и предлагая решения

Смотреть кейсы

Преимущества работы с FlexiTech.ai

Наши кейсы

Мы реализовали множество успешных проектов, что подтверждает нашу высокую квалификацию

Экспертиза

Постоянно оцениваем результаты для повышения эффективности проектов

Проактивность

Опыт работы с крупнейшими клиентами позволяет нам адаптироваться к любым требованиям

Гибкий подход

Оптимизация процессов позволяет снизить затраты до 32%

Сокращение издержек

FlexiTech.ai — ваш надежный партнер для разработки и интеграции AI решений, обеспечивающий высокие результаты и выгодные условия сотрудничества

Мы применяем методологии Agile для быстрого и качественного выполнения задач

Эффективная команда

Применение AI решений может увеличить ваши продажи на 3,7%

Рост продаж

Пакетные предложения

Мы предлагаем различные пакеты для разработки ИИ на заказ, стоимость разработки зависит от сложности проекта и включает в себя:

* Стоимость указана для моделей без дообучения. Наценка за дообучение существующей модели - 30%

С ВЕДУЩИМИ КОМПАНИЯМИ

СОТРУДНИЧЕСТВО

НАШИ КЛИЕНТЫ

КЕЙСЫ

ПОРТФОЛИО

>90%

Точность без обучающего набора данных

с 16% до 83%

Увеличение покрытия списком атрибутов

АТРИБУЦИЯ БОЛЕЕ ЧЕМ 100 МЛН ТОВАРОВ ТЕХНОЛОГИЯМИ ML БЕЗ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ

Инновационная ML-модель размечает атрибуты товара (цвет, размер, материал, длина платья, модель рукава и др.), сопоставляя текстовое описание и изображение. Такой подход может быть особенно полезен для сайтов интернет-магазинов, если обучающий набор данных ограничен или вообще не доступен.

РЕЗУЛЬТАТ

Технология успешно интегрирована во внутренний пайплайн крупнейшего китайского интернет-магазина и используется для более чем 100 миллионов товаров.

Все кейсы

РЕЗУЛЬТАТ

+3,7%

Рост продаж напитков в магазине

Улучшение расстановки товаров на полках с помощью AI

Мы предлагаем передовую ML-модель для распознавания изображений с видеокамер магазина для оптимизации размещения товаров.

Сотрудничая с одним из крупнейших производителей напитков, мы проводим анализ пути покупателей с видеокамер и статистики покупок, чтобы точно определить оптимальное расположение товаров на полках. Это позволяет улучшить визуальный маркетинг и повысить эффективность продаж.

Все кейсы

На 6 минут

увеличилось среднее время, проведенное на сайте

+7%

рост конверсии

Анализ информации о поведении пользователя

Анализируя информацию о поведении пользователя, включая его историю просмотров и предпочтений, а также сопоставляя его поведение с поведением других пользователей на платформе, ML-модель предоставляет персонализированные рекомендации видео-уроков, которые отвечают его уникальным потребностям и предпочтениям.

РЕЗУЛЬТАТ

Также система может учитывать дополнительные данные, например, наличие спортивного инвентаря или уровень подготовки пользователя.

Все кейсы

РЕЗУЛЬТАТ

29%

экономия времени сотрудников службы поддержки

модель для определения тональности обращения и тегирования сообщений

Для работы американской многонациональной финансовой технологической компании, управляющей системой онлайн-платежей, на иностранном рынке требовалось обязательное выполнение требований регулятора, а именно — обработка претензий от пользователей в отдельном порядке. Разработанная AI-модель автоматически распознает тему запроса в службу поддержки, готовит короткое описание для оператора и передает соответствующему сотруднику.

Все кейсы

146 000 руб

экономии на профессиональной съемке одной линейки товара

1 день

на подготовку сотни уникальных изображений

Подбор и замена фона rich-контента для производителей

РЕЗУЛЬТАТ

Компании тратят миллионы на создание rich контента, изготовление дизайнерских фотографий товара в подходящей обстановке — это всегда большие расходы на фотографов, аренду, логистику. Наше решение: нейронная сеть, подбирающая и генерирующая подходящий фон для любого товара позволит существенно снизить себестоимость этого процесса без потери качества.

Все кейсы

Аудит

Бизнес-анализ проекта, расстановка акцентов на задачах и возможных методах их решения.

Старт

Формулирование задачи в терминологии бизнес-value и технических задач.

Анализ данных

Подбор новейших подходов к решению поставленных технических заданий.

Разработка MVP

Разработка минимального продукта, решающего бизнес-задачу и демонстрирующее его эффективность.

Внедрение

Расширение MVP до полномасштабного решения, интегрированного в существующие системы.

Мы поможем оптимизировать ваши процессы.
Напишите какая сфера или задача требует решения и мы подберем для вас решение

Где применить ИИ в вашей сфере?

FAQ

Автор статьи:

Project Manager
Руководила направлением Image Recognition в SFA-решении более 3 лет, ex Huawei Technologies

Элеонора Коновалова

Написать свой запрос