Исследования hh.ru показали, что сегодня 57% работодателей на российском рынке уже используют технологии искусственного интеллекта в HR-процессах, но пока эта практика далека от системной.
В материале изучаем возможности использования инструментов ИИ в HR-отделах, объясняем, почему ИИ-агенты становятся оптимальным решением, и разбираем практические примеры внедрения.
В материале изучаем возможности использования инструментов ИИ в HR-отделах, объясняем, почему ИИ-агенты становятся оптимальным решением, и разбираем практические примеры внедрения.
Олег Юшин
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы». Помогает компаниям повышать эффективность HR-отделов с помощью внедрения технологий ИИ
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы». Помогает компаниям повышать эффективность HR-отделов с помощью внедрения технологий ИИ
Вероника Венгер
HR BP «Первой Формы». Использует инструменты искусственного интеллекта в HR-процессах
HR BP «Первой Формы». Использует инструменты искусственного интеллекта в HR-процессах
Содержание:
Зачем компаниям внедрять технологии ИИ в HR-отделах
Генеративные нейросети, чат-боты и ИИ-агенты: разбираемся в нюансах
Рассматриваем кейсы: какие задачи умеют решать агенты в HR-отделе
Подводим итоги: как внедрить инструменты ИИ в работу HR-менеджеров
FAQ
Генеративные нейросети, чат-боты и ИИ-агенты: разбираемся в нюансах
Рассматриваем кейсы: какие задачи умеют решать агенты в HR-отделе
Подводим итоги: как внедрить инструменты ИИ в работу HR-менеджеров
FAQ
Зачем компаниям внедрять технологии ИИ в HR-отделах
Согласно исследованиям Gartner, почти 60% руководителей HR-отделов утверждают, что инструменты на основе искусственного интеллекта ускорили найм и улучшили процесс привлечения талантов.
Давайте посмотрим, что ещё может дать внедрение ИИ HR-отделам:
Автоматизировать рутинные задачи. Инструменты И И способны забрать на себя всю рутину: составлять тексты вакансий, анализировать резюме или отвечать на вопросы кандидатов и сотрудников.
Ускорить рекрутинг. Если HR-менеджер тратит часы на просмотр сотен резюме, то искусственный интеллект позволяет находить нужных кандидатов за минуты. Например, он может проводить первичный скрининг резюме и оценивать кандидатов по заданным критериям.
Так, Unilever ежегодно обрабатывала более 1,8 миллиона заявок на работу. Столкнувшись с длительными сроками найма, компания внедрила инструменты ИИ, что позволило ей сократить время найма с четырёх месяцев до четырёх недель.
Обеспечить персонализированное развитие каждого сотрудника. Технологии И И могут помогать создавать индивидуальные траектории развития для каждого сотрудника: анализировать текущие навыки, карьерные цели и потребности бизнеса, а после предлагать персональные курсы и тренинги.
Как показало исследование сообщества Digital Learning, 40% российских компаний уже используют инструменты ИИ для разработки собственных курсов обучения. Они также используют искусственный интеллект в корпоративном обучении для разработки индивидуальных образовательных маршрутов и персонализации обучения сотрудников.
Прогнозировать увольнения. С помощью uplift-модели можно анализировать паттерны поведения сотрудников и предсказывать, кто из них находится в группе риска увольнения и кто из них останется, если компания успеет принять меры для сохранения ценных кадров.
Так, компания IBM использовала искусственный интеллект для прогнозирования ухода сотрудников с точностью до 95%, уделяя особое внимание высокоэффективным специалистам с востребованными навыками. Это помогло снизить текучесть кадров в ключевых подразделениях на 30−35% и сэкономить почти 300 миллионов долларов на расходах на найм и обучение персонала.
Автоматизировать рутинные задачи. Инструменты И И способны забрать на себя всю рутину: составлять тексты вакансий, анализировать резюме или отвечать на вопросы кандидатов и сотрудников.
Ускорить рекрутинг. Если HR-менеджер тратит часы на просмотр сотен резюме, то искусственный интеллект позволяет находить нужных кандидатов за минуты. Например, он может проводить первичный скрининг резюме и оценивать кандидатов по заданным критериям.
Так, Unilever ежегодно обрабатывала более 1,8 миллиона заявок на работу. Столкнувшись с длительными сроками найма, компания внедрила инструменты ИИ, что позволило ей сократить время найма с четырёх месяцев до четырёх недель.
Обеспечить персонализированное развитие каждого сотрудника. Технологии И И могут помогать создавать индивидуальные траектории развития для каждого сотрудника: анализировать текущие навыки, карьерные цели и потребности бизнеса, а после предлагать персональные курсы и тренинги.
Как показало исследование сообщества Digital Learning, 40% российских компаний уже используют инструменты ИИ для разработки собственных курсов обучения. Они также используют искусственный интеллект в корпоративном обучении для разработки индивидуальных образовательных маршрутов и персонализации обучения сотрудников.
Прогнозировать увольнения. С помощью uplift-модели можно анализировать паттерны поведения сотрудников и предсказывать, кто из них находится в группе риска увольнения и кто из них останется, если компания успеет принять меры для сохранения ценных кадров.
Так, компания IBM использовала искусственный интеллект для прогнозирования ухода сотрудников с точностью до 95%, уделяя особое внимание высокоэффективным специалистам с востребованными навыками. Это помогло снизить текучесть кадров в ключевых подразделениях на 30−35% и сэкономить почти 300 миллионов долларов на расходах на найм и обучение персонала.
Вероника Венгер
HR BP «Первой Формы»
HR BP «Первой Формы»
Искусственный интеллект в HR-отделе — это реальная возможность ускорить работу и улучшить качество решений. Вы сможете быстрее закрывать вакансии, своевременно видеть риски и снижать рутину.
При этом нужно понимать, что искусственный интеллект — это помощник в поиске и анализе, а не «автономный арбитр». Финальные решения принимают люди. Автоматика не улавливает мотивацию, soft skills и культурное соответствие — это ваша зона ответственности.
Чтобы извлечь максимум пользы и избежать рисков, стоит грамотно подходить к внедрению инструментов ИИ. Начинать с понятных задач, уделять внимание защите персональных данных сотрудников, привлекать экспертов для настройки процессов под специфику компании и контролировать качество данных. Такой подход превратит искусственный интеллект в надёжного помощника, который усилит команду.
Хотите ускорить процесс найма и сократить текучесть персонала?
Наймите цифровых помощников — специалисты «Первой Формы» настроят ИИ-агентов под ваши бизнес-процессы.
Попробовать
Генеративные нейросети, чат-боты и ИИ-агенты: разбираемся в нюансах
Сегодня существует множество технологий, которые можно интегрировать в работу HR-отделов — от обычных чат-ботов для ответов на типовые вопросы сотрудников до продвинутых интеллектуальных агентов. Каждый из этих инструментов обладает своими возможностями и степенью самостоятельности в принятии решений.
Давайте разберём основные виды таких решений, посмотрим, какие задачи они способны решать в HR-сфере, и поймём, почему именно ИИ-агенты сегодня выходят на первый план.
Давайте разберём основные виды таких решений, посмотрим, какие задачи они способны решать в HR-сфере, и поймём, почему именно ИИ-агенты сегодня выходят на первый план.
Олег Юшин
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Генеративные нейросети, чат-боты и ИИ-ассистенты — безусловно, полезные помощники. Но ИИ-агенты выводят автоматизацию на принципиально новый уровень. В отличие от инструментов, которые отвечают на вопросы или помогают с рутинными задачами, агенты становятся настоящими партнёрами HR-команды.
Они действуют автономно: могут самостоятельно отсеивать неподходящих кандидатов, готовить вопросы для собеседований, анализировать данные о сотрудниках или предлагать персонализированные планы развития. При этом ИИ-агенты не заменяют ваших специалистов, а усиливают их.
Давайте рассмотрим подробнее, что выделяет агентов на фоне других решений на базе искусственного интеллекта:
Самостоятельность и проактивность. Агенты принципиально отличаются от чат-ботов и виртуальных ассистентов — они не работают по команде, а самостоятельно мониторят процессы и предпринимают упреждающие действия.
Например, такой модуль может обнаружить признаки выгорания сотрудника и инициировать встречу с менеджером.
Выполнение многоуровневых задач. Агенты способны декомпозировать сложные задачи на этапы и последовательно их выполнять.
Например: проанализировать профиль кандидата, проверить на соответствие требованиям вакансии, найти релевантную информацию в HRM-системе, составить персонализированное приглашение на интервью, выбрать оптимальное время в календаре рекрутёра, отправить приглашение, отследить ответ и при необходимости скорректировать коммуникацию.
Интеграция с HR-экосистемой. Агенты легко взаимодействуют с разными инструментами — HRM-системой, корпоративной почтой, календарями, системами оценки персонала — и объединяет их в единый бесшовный процесс. Если генеративные нейросети просто создают тексты вакансий или письма кандидатам, то агенты встраивают этот контент в процесс управления персоналом.
Гибкость и самообучение. Агенты оценивают эффективность своих действий и корректируют стратегию на основе полученной обратной связи. Если текущий метод поиска кандидатов не даёт результатов, они автоматически пробуют альтернативные варианты — без необходимости ручной настройки и перепрограммирования.
Возможность широкого охвата без потери персонализации. Один агент способен одновременно сопровождать сотни кандидатов и сотрудников, сохраняя индивидуальный подход к каждому. Это недостижимо для простых чат-ботов с заранее прописанными сценариями.
Самостоятельность и проактивность. Агенты принципиально отличаются от чат-ботов и виртуальных ассистентов — они не работают по команде, а самостоятельно мониторят процессы и предпринимают упреждающие действия.
Например, такой модуль может обнаружить признаки выгорания сотрудника и инициировать встречу с менеджером.
Выполнение многоуровневых задач. Агенты способны декомпозировать сложные задачи на этапы и последовательно их выполнять.
Например: проанализировать профиль кандидата, проверить на соответствие требованиям вакансии, найти релевантную информацию в HRM-системе, составить персонализированное приглашение на интервью, выбрать оптимальное время в календаре рекрутёра, отправить приглашение, отследить ответ и при необходимости скорректировать коммуникацию.
Интеграция с HR-экосистемой. Агенты легко взаимодействуют с разными инструментами — HRM-системой, корпоративной почтой, календарями, системами оценки персонала — и объединяет их в единый бесшовный процесс. Если генеративные нейросети просто создают тексты вакансий или письма кандидатам, то агенты встраивают этот контент в процесс управления персоналом.
Гибкость и самообучение. Агенты оценивают эффективность своих действий и корректируют стратегию на основе полученной обратной связи. Если текущий метод поиска кандидатов не даёт результатов, они автоматически пробуют альтернативные варианты — без необходимости ручной настройки и перепрограммирования.
Возможность широкого охвата без потери персонализации. Один агент способен одновременно сопровождать сотни кандидатов и сотрудников, сохраняя индивидуальный подход к каждому. Это недостижимо для простых чат-ботов с заранее прописанными сценариями.
Разбираем кейсы: какие задачи умеет решать ИИ-агент в HR-отделе
Исследования Accenture показали, что к 2030 году ИИ-агенты станут основными пользователями внутренних цифровых систем большинства компаний на рынке.
Олег Юшин
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Агенты дают компаниям возможность развиваться, не увеличивая штат. Если говорить об HR-процессах, то один специалист с поддержкой такого помощника может вести в 2−3 раза больше кандидатов одновременно, и при этом качество работы останется на высоте.
Давайте посмотрим на примере HR-отдела «Первой Формы», какие же задачи и как могут решать ИИ-агенты:
Олег Юшин
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Это лишь отдельные примеры того, что ИИ-агенты способны делать в HR-отделах. Каждый из таких кейсов можно настроить под уникальные потребности компании.
При этом глубокие технические знания не требуются — «Первая Форма» представляет собой конструктор, где агентам можно добавлять любые функции, инструменты и интеграции. И всё это могут сделать администраторы системы.
Как внедрить инструменты ИИ в работу HR-менеджеров
Представляем пошаговую инструкцию, которая поможет внедрить технологии ИИ в работу HR-отдела, чтобы это принесло реальную пользу, а не превратилось в дорогостоящий эксперимент.
Шаг 1: Проанализируйте текущие процессы
Определите, на какие ключевые процессы у сотрудников уходит больше всего времени.
Зафиксируйте ключевые показатели: время закрытия вакансий, скорость обработки резюме, показатели текучести и вовлечённости. Выделите основные проблемы: долгий скрининг резюме, потеря сильных кандидатов или несвоевременное выявление рисков увольнений.
Задокументируйте исходные метрики для дальнейшего анализа эффективности.
Зафиксируйте ключевые показатели: время закрытия вакансий, скорость обработки резюме, показатели текучести и вовлечённости. Выделите основные проблемы: долгий скрининг резюме, потеря сильных кандидатов или несвоевременное выявление рисков увольнений.
Задокументируйте исходные метрики для дальнейшего анализа эффективности.
Шаг 2: Выберите приоритетные направления
Отберите несколько процессов для пилота с понятными критериями успеха. Советуем начинать с простых задач: первичного скрининга резюме, коммуникации с кандидатами или анализа пульс-опросов сотрудников. Не пытайтесь сразу автоматизировать финальные собеседования или сложные кадровые решения.
Шаг 3: Выберите решение и вендора
Определите, какое решение вам нужно: чат-бот, генеративные нейросети или проактивный ИИ-агент. Далее оцените варианты HRM-систем с технологиями ИИ на рынке и выберите подходящий, основываясь на потребностях и особенностях вашего бизнеса:
Шаг 4: Подготовьте команду и базу знаний
Объясните сотрудникам цели внедрения технологий и какой результат это может принести. Расскажите, как правильно работать с ИИ: как формулировать запросы, ставить задачи, как проверять и интерпретировать результаты.
Также не забудьте заранее сформировать базу знаний для обучения ИИ. Это может быть информация о корпоративной культуре компании, внутренние регламенты или требования к кандидатам.
Также не забудьте заранее сформировать базу знаний для обучения ИИ. Это может быть информация о корпоративной культуре компании, внутренние регламенты или требования к кандидатам.
Шаг 5: Сделайте пробный запуск и регулярно собирайте обратную связь
Запустите систему на ограниченном сегменте с 1−2 задачами, сохранив старый процесс для сравнения.
Организуйте ежедневный мониторинг: количество обработанных резюме, качество оценки кандидатов, обратная связь от HR-специалистов и кандидатов, технические ошибки.
Регулярно встречайтесь с сотрудниками для обсуждения результатов, ошибок и необходимых доработок. Систематизируйте обратную связь и фиксируйте проблемы.
Организуйте ежедневный мониторинг: количество обработанных резюме, качество оценки кандидатов, обратная связь от HR-специалистов и кандидатов, технические ошибки.
Регулярно встречайтесь с сотрудниками для обсуждения результатов, ошибок и необходимых доработок. Систематизируйте обратную связь и фиксируйте проблемы.
Шаг 6: Совершенствуйте и масштабируйте процессы
Дообучайте AI на основе обратной связи: добавляйте новые сценарии оценки кандидатов, корректируйте критерии анализа, улучшайте интеграции.
Постепенно распространяйте решение на весь отдел — можно интегрировать AI-метрики в KPI HR-менеджеров и проводить регулярное обучение новым функциям.
Постепенно распространяйте решение на весь отдел — можно интегрировать AI-метрики в KPI HR-менеджеров и проводить регулярное обучение новым функциям.
Хотите грамотно внедрить ИИ-агентов, чтобы ускорить HR-процессы?
Записывайтесь на консультацию к специалисту «Первой Формы», который ответит на все ваши вопросы.
Записаться
FAQ
Какое решение предлагает «Первая Форма»?
Это low-code BPM-система, с помощью которой можно автоматизировать любые бизнес-процессы — от документооборота и HR-процессов до управления продажами и проектами. Более подробную информацию можно изучить тут.
ИИ-агенты — это часть системы, которые встроены в её архитектуру. Настроить их может даже администратор с помощью low-code подхода.
Агенты способны автономно решать операционные, управленческие, оптимизационные и коммуникационные задачи в любом бизнес-процессе. Более подробную информацию можно изучить тут.
ИИ-агенты — это часть системы, которые встроены в её архитектуру. Настроить их может даже администратор с помощью low-code подхода.
Агенты способны автономно решать операционные, управленческие, оптимизационные и коммуникационные задачи в любом бизнес-процессе. Более подробную информацию можно изучить тут.
Можно ли настроить агентов под наши бизнес-процессы?
Да, команда «Первой Формы» может адаптировать агентов под бизнес-процессы вашей компании.
Можно ли настроить интеграцию с другими системами?
Да, можно подключить любую внешнюю систему по REST API.
Сколько стоит решение?
Цена зависит от того, какие процессы вы хотите автоматизировать, а также от типа и количества лицензий, работ по настройке системы и технической поддержки. Более подробную информацию можно изучить тут.
Сколько времени займёт внедрение?
Всё зависит от сложности процесса, который вы хотите автоматизировать, и объёма работы. В среднем срок внедрения составляет от одного месяца.
Где размещается платформа?
Вы можете выбрать подходящий для вас вариант: On-premises (на вашем сервере) или SaaS (в облаке).
Где размещаются ИИ-агенты?
Доступно несколько вариантов:
1. Размещение самих ИИ-агентов (наличие GPU не требуется):
2. Размещение языковых моделей, которые используют ИИ-агенты (только серверы с GPU):
1. Размещение самих ИИ-агентов (наличие GPU не требуется):
- на ваших серверах (On-premises);
- на серверах «Первой Формы» — компания обязуется никуда не отправлять данные клиента.
2. Размещение языковых моделей, которые используют ИИ-агенты (только серверы с GPU):
- на ваших серверах (On-premises);
- на серверах «Первой Формы»;
- подключение модели из внешних облачных решений — OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Сбер и пр.
Как обеспечивается безопасность?
Здесь доступны:
- шифрование данных;
- режим конфиденциальности;
- разграничение прав доступа;
- двухфакторная аутентификация.
Можно ли развивать систему и разворачивать агентов самостоятельно?
Да, но нужно пройти обучение.
