Исследование Content AI и TAdviser в мае 2024 года показало, что за последние 5 лет 80% опрошенных российских организаций автоматизировали задачи, связанные с документооборотом. В среднем каждая компания использует для этого по две разные технологии.
Такой высокий процент говорит о том, что автоматизация сейчас — не просто тенденция, а потребность бизнеса. У HR-отделов есть множество повторяющихся рутинных задач, которые можно автоматизировать. Например, в некоторые внедрить программы (например, Neon или Пульс), а другие ускорить с помощью искусственного интеллекта. В результате многие процессы будут протекать быстрее и эффективнее, а у эйчаров появится больше времени на работу с сотрудниками и другие задачи, требующие их времени и внимания. Вот что можно автоматизировать уже сегодня.
Подбор персонала
Внедрение технологий существенно меняет рекрутинг, делая его более точным и эффективным. Уже сейчас автоматизация и искусственный интеллект позволяют быстрее отсеивать нерелевантные резюме, анализировать большие объемы данных, прогнозировать успешность кандидатов в прохождении собеседования на основе их навыков и опыта. Чат-боты на основе моделей машинного обучения сокращают временные затраты на подбор персонала, улучшают качество поиска и минимизируют человеческий фактор в процессе оценки. Например, они могут автоматизировать задачи по сбору информации о кандидатах, обработке резюме, отправке уведомлений, учитывать опыт работы, образование, навыки и другие характеристики кандидатов при поиске, а позже использоваться для общения, предоставления информации о компании и вакансии, а также для сбора обратной связи.
В ближайшие годы компании чаще всего планируют цифровизировать такие HR-процессы, как обучение и развитие (54%), HR-аналитика (52%), адаптация (48%), найм (42%) и компенсация и льготы (40%). Например, автоматизировала рекрутинг компания ДОМ.РФ. Благодаря технологии обработки естественного языка и машинному обучению бизнес сократил время на подбор ИТ-специалистов. Теперь за анализ текста резюме, письменные ответы на тесты и другие данные отвечают алгоритмы. Они же классифицируют кандидатов, оценивают их потенциал и распределяют на подходящие вакансии. По словам топ-менеджеров, время на отбор значительно сократилось, тогда как количество подходящих претендентов на должности, наоборот, возросло.
Также с развитием гиг-экономики в России все больше компаний не нанимают сотрудников в штат, а берут проектных исполнителей для определенных задач. Это сокращает ресурсы на онбординг, оформление и налоговые формальности, позволяя бизнесу значительно оптимизировать процессы работы.
Что касается соискателей, автоматизация рекрутинга для них несет как преимущества, так и вызовы. С одной стороны, технологии повышают прозрачность процесса, ускоряют обратную связь и делают подачу заявки более удобной. С другой, возрастает важность правильного оформления резюме и онлайн-профилей, ведь автоматизированные системы могут не учитывать уникальные навыки и качества кандидатов, не предусмотренные в стандартизированных формах. Кандидатам придется адаптироваться к новым инструментам и подходам в общении с работодателями.
Прием и адаптация
Прием на работу новых сотрудников предполагает сбор документов для проверки, подписание договоров и форм. После этого им нужно предоставить доступ к инструментам и объяснить, как ими пользоваться.
Если говорить о первом пункте, то автоматизация документооборота становится необходимым минимумом для любого бизнеса. Современные IDP-решения (Intellectual Document Processing) не только ускоряют работу с документами, но и закономерно оптимизируют операционные расходы. Это важно и для компаний, которые работают с фрилансерами. Новые технологии упрощают оформление контрактов и выставление счетов, позволяют автоматически генерировать и подписывать договоры. А в итоге — снижают административную нагрузку на HR-отделы и обеспечивают более структурированное взаимодействие с внештатниками.
Второй важный момент после приема на работу — адаптация новичков. И здесь на помощь снова приходят ИИ-решения: например, чат-боты для онбординга и рекомендации для сотрудников: какой обучающий курс пройти, какие навыки развить. Некоторые модели машинного обучения могут прогнозировать прохождение испытательного срока. Более простые предлагают персонализированные программы обучения для разных сотрудников с учетом их бэкграунда. У РЖД есть специально разработанные учебные тренажеры на базе ИИ для адаптации новых сотрудников. В разработке находится чат-бот, который должен поддерживать их и отвечать на вопросы в течение первого года работы.
Обучение и развитие
Автоматизация HR-процессов несет пользу не только при работе с новичками. Постоянное развитие необходимо всем сотрудникам. В систему корпоративного обучения входят онлайн-курсы и вебинары, симуляции, LMS-системы (системы управления обучения).
Благодаря онлайн-курсы сотрудники учатся в удобное время, а вебинары обеспечивают интерактивное взаимодействие. Симуляции направлены на то, чтобы развивать практические навыки, а LMS стоят во главе всего процесса. Это такие платформы электронного обучения, внутри которых можно создать единую базу знаний, онлайн-курсов, любых учебных материалов.
С помощью LMS можно как адаптировать новых сотрудников, так и обучать старых. В компанию пришел новичок — ему автоматически приходит приглашение пройти вводный курс. Разработчик или дизайнер засиделся в джунах — руководитель отправляет его на внутренний экзамен для перехода на следующий грейд. В LMS можно следить за прогрессом команды, создавать программы обучения и развития.
Объединение LMS с ИИ — вопрос желания и возможностей разных компаний. Зарубежный показательный пример для наглядности. IBM запустила свою программу Your Learning еще в 2019 году. Система позволила сотрудникам компании самостоятельно контролировать свое обучение. И 70% заявили, что их удовлетворенность от работы и вовлеченность выросли. То есть автоматизация одного из HR-процессов не только способствовала формированию культуры обучения, но и стимулировала удержание и производительность сотрудников.
Оценка эффективности
Традиционные методы оценки персонала, например, по результатам работы или 360-градусная, занимают много времени. А когда выполняются вручную, ведут к ошибкам, которые делают данные менее точными. Исправить ситуацию опять же помогают инструменты автоматизации: системы для обратной связи, анкеты онлайн-оценок, платформы для аналитики производительности.
Технологии оптимизируют рабочий процесс, эйчарам не приходится вручную вводить данные и создавать отчеты. Они могут легко создавать индивидуальные формы оценки и настраивать автоматические напоминания — никто не выбьется из графика. И, главное, инструменты оценки эффективности можно интегрировать с LMS, а результаты учитывать при составлении планов развития сотрудников.
Однако использование моделей машинного обучения и ИИ в процессе подбора персонала может создать определенные вызовы для соискателей. Во-первых, автоматизация рутинных задач может привести к тому, что из поля зрения HR-специалистов будут пропадать действительно талантливые кандидаты. Это связано с тем, что ИИ не обладает человеческим фактором и не всегда способен оценить уникальные качества и навыки кандидата. Кроме того, важно учитывать, как именно и на чем обучается нейросеть. Чем лучше обучена модель, тем быстрее и эффективнее она будет работать. Однако это также означает, что модель будет более требовательна к формальным критериям отбора. Например, если модель обучена на данных о кандидатах, которые имеют определенный опыт работы или образование, то она может автоматически отклонять резюме тех, кто этим критериям не соответствует.
Чтобы уменьшить эти риски, необходимо тщательно продумать критерии отбора и настроить модель таким образом, чтобы она учитывала не только формальные характеристики, но и реальные навыки и способности кандидата. А еще важно обеспечить возможность ручной проверки резюме и проведения собеседований с наиболее перспективными кандидатами.
Зарплата и налоги
Существуют программы, которые рассчитывают зарплаты и налоги, формируют чеки и учитывают отработанные часы. Плюсы очевидны: компании экономят время, минимизируют риск ошибок и соблюдают налоговое законодательство.
Крупные игроки идут дальше и подключают ИИ в управлении фондом оплаты труда. Так, «Ростелеком» использует технологии, с помощью которых компания более гибко распоряжается деньгами в зависимости от множества вводных: это и корректировка бюджетов и масштабные решения на уровне правления. Причем делать это можно не раз в год, как раньше, а раз в месяц и даже чаще.
А еще можно использовать инструменты, которые упрощают всю бумажную работу, выставление счетов, налоговую отчетность, контроль выполнения задач. Они уже существуют. Такие платформы интегрируются с платежными системами для своевременных выплат. Кстати, это значительно упрощает управление внештатными сотрудниками.
Заключение и взгляд в недалекое будущее
Такая автоматизации HR-процессов снижает нагрузку на сотрудников и освобождает время на задачи другого уровня. Точкой роста для эйчаров становится развитие бренда компании, программ корпоративного обучения, внутренних коммуникаций. А еще — получение новых компетенций, связанных с использованием новых технологий.
Пройдет совсем немного времени, и все, что можно автоматизировать в HR, будет автоматизировано. Уже сейчас ПО и модели машинного обучения могут ускорить процесс найма в 2−3 раза без потери качества, а в некоторых случаях — даже до 5 раз, в зависимости от сложности вакансии. Всем, кто хочет оставаться конкурентоспособными, стоит об этом подумать.