Искусственный интеллект в HR: как технологии меняют подход к управлению персоналом
Россия, как и многие другие страны, сталкивается с дефицитом кадров. По данным 2024 года, на рынке труда не хватает около 1,5 миллионов специалистов, и эта ситуация будет только усугубляться. Что с этим делают сейчас:
- Повышение зарплат — это временное решение, которое не всегда эффективно.
- Повышение производительности труда — ключевой способ получить больше от каждого сотрудника.
- Привлечение специалистов из-за рубежа — не всегда доступный вариант.
- Работа с молодыми кадрами — многие компании уже активно сотрудничают со школами и вузами, чтобы привлечь новое поколение сотрудников.
Именно повышение производительности труда становится главным фокусом, и здесь на помощь приходит искусственный интеллект. Компании внедряют корпоративное обучение ИИ, чтобы повысить эффективность рабочих процессов, а значит и бизнеса.
Как ИИ помогает HR?
Искусственный интеллект — это не просто модное слово, а реальный инструмент, который уже сегодня меняет подход к управлению персоналом, например, так:
- Автоматизация рутинных задач: ИИ может помочь в анализе резюме, проведении первичных собеседований и даже в составлении отчётов.
- Обучение и развитие сотрудников: с помощью ИИ можно создать персонализированные программы обучения.
- Улучшение взаимодействия с сотрудниками: чат-боты и виртуальные ассистенты помогают быстро отвечать на вопросы сотрудников и решать их проблемы.
Однако важно понимать, что ИИ — это не только ChatGPT. Это целый спектр технологий, включая машинное обучение, нейронные сети и большие языковые модели. Каждая из них имеет свои особенности и области применения. Бесплатный гайд по использованию ИИ-сервисов вы можете найти по этой ссылке.
Практическое применение ИИ в HR
Искусственный интеллект уже сегодня активно используется в HR для решения самых разных задач. Вот несколько практических примеров, которые показывают, как ИИ может упростить и ускорить работу HR-специалистов:
1. Создание матрицы компетенций с помощью ИИ
Раньше составление матрицы компетенций требовало значительных временных затрат. Теперь с помощью ИИ, например, таких моделей, как ChatGPT или GigaChat, эту задачу можно выполнить за считанные минуты. Достаточно просто попросить ИИ сгенерировать таблицу с необходимыми компетенциями, и он создаст её в структурированном виде. Если результат не идеален, можно попросить модель перегенерировать данные или внести уточнения. Это особенно полезно для HR-специалистов, которые работают в крупных компаниях с большим объёмом данных.
2. Генерация оформленного текста с использованием Markdown
Markdown — это язык разметки, который позволяет быстро и просто оформлять тексты. С его помощью можно создавать структурированные документы с заголовками, подзаголовками, списками и выделением ключевых моментов. ИИ, такие как ChatGPT, могут генерировать тексты сразу в формате Markdown, что экономит время на оформление.
Например, можно попросить ИИ создать памятку для сотрудников о важности обратной связи, и он не только сформулирует текст, но и оформит его с использованием Markdown. Это делает документы более читабельными и профессиональными.
3. Оптимизация подбора кандидатов с помощью стратегий работы с ИИ
Для эффективного использования ИИ в HR, особенно в процессах подбора персонала, важно правильно формулировать промпты. Вот шесть стратегий, которые помогут HR-специалистам получать максимально полезные результаты:
Zero-Shot — запрос, который модель выполняет с первого раза без дополнительных примеров.
Например, можно попросить ИИ проанализировать резюме и выделить ключевые навыки кандидата.
Few-Shot — предоставление модели нескольких примеров для лучшего понимания задачи.
Например, показать ИИ несколько успешных кейсов найма, чтобы он мог лучше подобрать подходящих кандидатов.
Генерация мыслей — просьба к модели сначала «подумать», как она будет решать задачу.
Например, перед анализом резюме можно попросить ИИ предложить критерии для оценки кандидатов.
Ensembling — решение одной задачи разными способами и объединение результатов.
Например, использование нескольких моделей ИИ для оценки soft skills кандидатов и сравнение их выводов.
Самокритика — просьба к модели проверить и покритиковать собственный результат.
Например, после составления списка подходящих кандидатов можно попросить ИИ оценить, насколько объективны его рекомендации.
Декомпозиция — разбиение сложной задачи на более простые шаги.
Например, вместо запроса «найди лучшего кандидата» можно разбить задачу на этапы: анализ резюме, оценка опыта, проверка рекомендаций.
Например, можно попросить ИИ проанализировать резюме и выделить ключевые навыки кандидата.
Few-Shot — предоставление модели нескольких примеров для лучшего понимания задачи.
Например, показать ИИ несколько успешных кейсов найма, чтобы он мог лучше подобрать подходящих кандидатов.
Генерация мыслей — просьба к модели сначала «подумать», как она будет решать задачу.
Например, перед анализом резюме можно попросить ИИ предложить критерии для оценки кандидатов.
Ensembling — решение одной задачи разными способами и объединение результатов.
Например, использование нескольких моделей ИИ для оценки soft skills кандидатов и сравнение их выводов.
Самокритика — просьба к модели проверить и покритиковать собственный результат.
Например, после составления списка подходящих кандидатов можно попросить ИИ оценить, насколько объективны его рекомендации.
Декомпозиция — разбиение сложной задачи на более простые шаги.
Например, вместо запроса «найди лучшего кандидата» можно разбить задачу на этапы: анализ резюме, оценка опыта, проверка рекомендаций.
4. Декомпозиция задач для повышения эффективности
Одной из ключевых стратегий применения ИИ является декомпозиция — разбиение сложных задач на более простые и понятные шаги. Например, задача «оптимизировать процесс адаптации новых сотрудников» может быть разделена на несколько этапов:
- Анализ текущей программы адаптации.
- Генерация идей для улучшения onboarding-процесса.
- Создание персонализированных планов адаптации для разных ролей.
- Оценка эффективности внедрённых изменений.
ИИ лучше справляется с конкретными задачами, поэтому декомпозиция позволяет олучать более точные и полезные результаты.
Осваиваем работу с ИИ-промптами и учимся формулировать запросы так, чтобы получать точные и полезные ответы на курсе «Практика ИИ: от Базы до Pro».
Риски и ограничения
Несмотря на все преимущества, использование ИИ связано с определёнными рисками. Один из главных — информационная безопасность. Никогда не стоит отправлять конфиденциальные данные, такие как персональные данные сотрудников или коммерческая тайна, в публичные модели, такие как ChatGPT.
Другой важный риск — неточность ИИ. Модели могут генерировать ошибочную информацию, поэтому всегда важно проверять результаты их работы.
Другой важный риск — неточность ИИ. Модели могут генерировать ошибочную информацию, поэтому всегда важно проверять результаты их работы.