HR и нейросети: инструменты для работы

Использование нейросетей и технологий искусственного интеллекта (AI) в сфере HR становится все более популярным и эффективным. Эти инструменты помогают автоматизировать рутинные задачи, улучшить подбор персонала, анализировать данные и прогнозировать поведение сотрудников. 

О возможной помощи нейросетей кадровикам в материале экспертов аутсорсингового агентства STH-group.

Исследуя самые разные нейросети, стало ясно, что количество их растет день ото дня, какие-то сервисы создаются для узкоспециализированных задач, другие – и нарисуют, и напишут, и идеи сгенерируют. 

Много продвинутых решений англоязычных, есть уникальные сервисы на русском языке. Чтобы продемонстрировать полную картину, не будем ограничиваться географией.

Итак, кадровикам нейросети уже помогают оперативно анализировать тысячи резюме, сопоставлять их с требованиями вакансий и выделять наиболее подходящих кандидатов. 

Пример таких инструментов — amazinghiring.ru – платформа по поиску IT кандидатов. Еще дальше пошла компания HireVue, которая предоставляет программное обеспечение для проведения видеособеседований. Она использует нейросеть для анализа видеоинтервью кандидатов, определяя их соответствие должности по тону голоса, мимике и содержанию ответов. 

Компания заявляет, что ее алгоритмические оценки выявят «когнитивные способности», «психологические черты», «эмоциональный интеллект» и «социальные способности» кандидатов на работу по «десяткам тысяч точек данных».

Оценка удовлетворенности и мотивации сотрудников также под силу нейросетям. 

Некоторые из них научились анализировать данные о сотрудниках через опросы, результаты работы, поведение в системе и после этого предсказывать уровень удовлетворенности, выявлять риски увольнений и демотивации.

С помощью методов обработки естественного языка (NLP) можно извлекать эмоциональные и тональные аспекты текста. Примеры таких систем:

Sentiment analysis (Анализ настроений): выявляет, позитивно или негативно настроены сотрудники.

Topic modeling (Моделирование тем): позволяет выделить ключевые темы, которые беспокоят сотрудников, например, неудовлетворенность зарплатой или условиями труда.

Нейросети могут анализировать данные о производительности сотрудников, их вовлеченности и динамике работы в различных проектах, используя метрики взаимодействия с коллегами, участие в совещаниях, времени выполнения задач.

В компаниях используются опросники для оценки удовлетворенности сотрудников. 

Нейросети могут анализировать результаты опросов, применяя статистические методы и алгоритмы машинного обучения для поиска скрытых закономерностей, таких как уровень стресса, удовлетворенность балансом работы и личной жизни, мотивация к развитию.

Модели предсказания оттока (churn prediction) позволяют прогнозировать, когда и по каким причинам сотрудник может захотеть покинуть компанию. Используются данные за прошлые годы и такие факторы как вовлеченность, уровень удовлетворенности, обратная связь.

Некоторые компании используют специализированные программы и платформы, которые отслеживают поведение сотрудников в реальном времени, включая их активность в рабочих мессенджерах и электронной почте. Эти данные можно анализировать с помощью нейросетей для выявления эмоционального состояния людей.

Примеры решений:

Humu — платформа, использующая поведенческую науку и ИИ для повышения мотивации сотрудников.

Glint — система, которая предоставляет отчеты и анализирует удовлетворенность персонала на основе регулярных опросов и анализа данных.

Visier – инструмент для HR-аналитики, который с помощью нейросетей прогнозирует текучесть кадров и анализирует производительность.

Reflektive – инструмент для оценки производительности сотрудников, который с помощью ИИ помогает отслеживать выполнение задач, проводить опросы и давать обратную связь.

Нейросети могут анализировать навыки и потребности сотрудников, создавая индивидуальные планы обучения на основе их текущих компетенций и карьерных целей, оптимизировать рабочие графики, учитывать отпуска, больничные и другие факторы для создания наиболее эффективных рабочих расписаний. 

Под силу машинам анализировать данные о рынке труда и заработных платах, чтобы рекомендовать конкурентные уровни оплаты труда, исходя из рыночных условий и производительности сотрудников.

С помощью нейросетей можно настроить системы бонусов и компенсаций таким образом, чтобы они были справедливы и мотивировали сотрудников на достижение лучших результатов.

Нейросети значительно меняют HR-сферу, делая процессы управления персоналом более эффективными и интеллектуальными, и это в первую очередь говорит о том, что кадровикам необходимо учиться пользоваться ими – начинать с простых задач, переключаясь на более сложные.