Губернатор Петербурга Александр Беглов рассказал о практике использования робота Геннадия для кадрового подбора.
Совместная разработка с ИТМО помогает эффективнее сортировать резюме.
Нейросеть, которую разработали в комитете по информатизации и связи в партнёрстве с университетом ИТМО, помогает специалистам по HR формировать кадровый резерв для работы в администрации Петербурга. По мнению губернатора Александра Беглова, технология экономит время и позволяет быстрее искать кандидатов на вакантные должности. В пресс-службе Смольного рассказали, что подобная практика использования ИИ — первая для исполнительной власти Петербурга. Технологию пока применяют в тестовом режиме при подборе кандидатов в молодёжный кадровый резерв. Такое решение связано с поручением президента России об использовании ИИ в городском управлении.
"По поручению президента России мы расширяем использование возможностей искусственного интеллекта в управлении городом. Для создания новых цифровых помощников используем потенциал научных и образовательных учреждений Петербурга. Северной столице нужны управленческие кадры, владеющие современными цифровыми технологиями", — сказал Александр Беглов.
Нейросеть фильтрует множество резюме, проверяет корректность оформления, ищет несоответствия в биографических данных. Другое решение — робот Геннадий — используется в Смольном с 2023 года. Его задача — аккумулировать анкеты кандидатов и передавать нейросети. Несмотря на активную вовлечённость двух нейросетей в отбор резюме, окончательное решение по кандидатам принимает уже сотрудник кадровой службы.
Анкеты, в которых найдены ошибки, роботы возвращают соискателю для доработки. После исправления недочётов кандидат может попробовать принять участие в отборе снова.
Технологии помогают избавить сотрудников кадровой службы от рутинной механической работы, требующей повышенного внимания, благодаря этому профессионалы HR могут уделять больше времени другим важным задачам.
Ранее "ДП" писал о разработке компанией СП.АРМ цифрового ассистента врача. Технология помогает медицинским работникам на всех этапах диагностики, в том числе разобраться со сложными заключениями и оценить соответствие назначения клиническим рекомендациям.