Чем крупнее компания, тем сложнее у нее процессы, и тем больше усилий тратится на адаптацию новых сотрудников. Зачастую львиная доля этих усилий не связана с основными производственными процессами - скорее, сотрудник обучается работе в этой конкретной компании.
Для облегчения адаптации хорошо себя зарекомендовал институт наставничества, или buddy programs. Наставники (бадди) выполняют функции проводника и учителя - знакомят с компанией и сотрудниками, рассказывают, как решить те или иные вопросы, к кому обратиться, чтобы, например, заказать визитки, а кто поможет с поиском последней презентации по продукту. Иными словами, чаще всего buddy отвечает на бытовые, в контексте корпорации, вопросы, ощутимо снижая стресс нового сотрудника от незнакомых процессов и правил.
В то же время в большинстве корпораций прописаны процессы, сформулированы регламенты, внедрены справочники и разработаны достаточно детальные инструкции по решению практически любых вопросов. Основная проблема заключается в том, что сотрудник не знает, где и что искать, а когда находит, закапывается в огромном количестве информации.
Учитывая уровень развития ИИ и его проникновение в процессы HR-цикла, напрашивается очевидное решение - включить в процесс адаптации цифрового помощника, или ИИ-бадди - внутренний он-лайн сервис для сотрудников, интегрируемый с другими информационными системами (LMS, кадровый портал и пр.). Сервис позволит задать вопрос на естественном языке для поиска по внутренним материалам компании и, что самое важное, получать на него ответ на таком же, естественном, языке. Ответ, разумеется, будет на те документы, по которым он подготовлен.
Зачем внедрять ИИ-buddy?
Мы не ожидаем, что ИИ-бадди полностью заменит живого человека, назначенного на эту роль. Однако, такой инструмент очевидно разгрузит сотрудников, участвующих в программах адаптации, от вопросов, ответы на которые прописаны во внутренних базах знаний и освободит бесценные часы для погружения нового сотрудника в корпоративную культуру организации.
Этапы проекта
Этап 1. Обучение нейросети
- Определение ключевых показателей проекта
- Определение и согласование исходных данных, используемых для обучения нейросетей
- Формирование дообученной нейросети на основе внутренних документов, курсов, регламентов и пр. в зарытом контуре организации
Этап 2. Интеграция с прикладными информационными системами
- Формирование итогового перечня процессов, приложений использующих искуственный интеллект
- Разработка частных технических заданий для интеграции выбранных процессов и приложений
- Настройка интеграции
Этап 3. Ввод в эксплуатацию
- Реализация всех бизнес-процессов, выбранных на этапе 2.
- Валидация запросов к ИИ. Пилотная эксплуатация и донастройка ИИ экпертами
- Анализ эффективности применения ИИ, перевод в промышленную эксплуатацию