HR специалисты проиграли ИИ. Собственно, как и большинство других направлений человеческой деятельности. Но если медицина, юристы пока победили, специалисты по персоналу проиграли уже сейчас
ИИ победил живых рекрутеров: в эксперименте с 67 тыс. кандидатами боты оказались надежнее людей в роли HR.
После интервью с нейронкой люди на 12% чаще получали оффер и на 18% чаще выходили на работу.
Когда участникам давали выбор, 78% шли к боту. Тот вел интервью строго по гайду, не задавал бессмысленных вопросов и одинаково всех оценивал.
А еще ИИ никого не заигнорил после собеседования.
На днях мы искали себе HR специалиста и разместили объявление
ЗА ЧАС, ВСЕГО ЗА ЧАС посмотрите на количество откликов!
В итоге - больше 1000 и это только на платформе HH.ru
На чем сейчас заработать менеджерам по персоналу, помощникам менеджерам по персоналу?
Все вакансии успешно закрываются ИИ и по обычным объявлениям кроме... кроме вакансий менеджеров по продажам и руководителей отделов продаж. Об этом я рассказывал на многих своих вебинарах и сейчас HR могут сосредоточить свои усилия именно на подборе той категории персонала и зарабатывать до 400 000 в месяц без особых усилий. Как это сделать? Описано здесь
Искусственный интеллект постепенно меняет подходы к управлению персоналом, однако говорить о полной замене HR-специалистов пока преждевременно. Тем не менее, технологии значительно ускоряют многие процессы и помогают повысить эффективность работы HR-отделов. Вот несколько направлений, где ИИ уже активно используется и где он сможет усилить роль HR-менеджеров в ближайшие годы:
▌ 1. Автоматизация подбора персонала
ИИ способен существенно упростить процесс рекрутинга, позволяя быстрее находить подходящие кандидатуры. Алгоритмы машинного обучения анализируют резюме кандидатов, оценивают релевантность опыта и компетенций требованиям вакансии, проводят первичные интервью и даже делают предварительные оценки личностных качеств сотрудников.
Пример: Платформы типа HireVue, Talentoday и российские сервисы вроде HR Lab используют алгоритмы анализа текста и видеоинтервью, помогающие автоматизировать первый этап отбора соискателей.
▌ 2. Анализ вовлеченности и удовлетворённости сотрудников
Использование больших данных позволяет отслеживать настроения сотрудников, определять факторы мотивации и предсказывать возможные риски увольнения. Чат-боты и системы обратной связи позволяют оперативно получать отзывы работников и реагировать на возникающие проблемы.
Пример: Инструменты типа Peakon, EngageRocket собирают анонимные отзывы сотрудников и предоставляют рекомендации руководителям отделов по улучшению корпоративной культуры.
▌ 3. Обучение и развитие сотрудников
AI-технологии предлагают персонализированные программы развития сотрудников, адаптированные под индивидуальные потребности каждого работника. Это улучшает уровень подготовки и помогает эффективнее развивать компетенции команды.
Пример: Сервисы вроде Coursera for Business, Skillsoft автоматически формируют курсы повышения квалификации, учитывая предыдущие успехи сотрудника и цели организации.
▌ 4. Управление талантами и карьерное консультирование
Алгоритмы могут анализировать карьерные траектории внутри компании, предлагать сотрудникам оптимальные пути профессионального роста и рекомендовать внутренние перемещения или проекты, соответствующие их интересам и способностям.
Пример: Компании внедряют инструменты AI-консультирования карьеры, как Glint, Pymetrics, позволяющие создавать точные прогнозы по развитию сотрудников и выявлять скрытые таланты.