Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
HRG | Anastasia Korzh

⭕Конференция HUMAN в этом году стала для меня возможностью посмотреть на тему искусственного интеллекта в HR сразу с двух сторон: сначала

через собственное выступление в секции про AI, а затем через модерацию и обсуждение кейсов коллег из разных компаний. ✔️Я выступала с кейсом о том, как AI может помогать не просто автоматизировать отдельные действия, а находить управленческие точки влияния внутри HR-процесса. В нашем случае фокус был на воронке подбора: мы анализировали этапы после резюме, смотрели, где возникают основные потери, какие переходы проседают сильнее всего и какие изменения могут повлиять на итоговый результат без увеличения бюджета и расширения команды. Для меня это важный акцент, потому что ценность AI в HR начинается не с самой технологии, а с правильно сформулированной задачи. Когда мы понимаем, где именно теряем кандидатов, на каком этапе процесс дает сбой и какие данные подтверждают проблему, автоматизация становится не модным экспериментом, а инструментом управленческого решения. ✔️Оставшуюся часть дня я модерировала секцию и слушала выступления коллег. Было особенно ценно увидеть, что компании из

⭕Конференция HUMAN в этом году стала для меня возможностью посмотреть на тему искусственного интеллекта в HR сразу с двух сторон: сначала через собственное выступление в секции про AI, а затем через модерацию и обсуждение кейсов коллег из разных компаний.

✔️Я выступала с кейсом о том, как AI может помогать не просто автоматизировать отдельные действия, а находить управленческие точки влияния внутри HR-процесса. В нашем случае фокус был на воронке подбора: мы анализировали этапы после резюме, смотрели, где возникают основные потери, какие переходы проседают сильнее всего и какие изменения могут повлиять на итоговый результат без увеличения бюджета и расширения команды.

Для меня это важный акцент, потому что ценность AI в HR начинается не с самой технологии, а с правильно сформулированной задачи. Когда мы понимаем, где именно теряем кандидатов, на каком этапе процесс дает сбой и какие данные подтверждают проблему, автоматизация становится не модным экспериментом, а инструментом управленческого решения.

✔️Оставшуюся часть дня я модерировала секцию и слушала выступления коллег. Было особенно ценно увидеть, что компании из разных сфер приходят к AI не из-за желания следовать тренду, а из-за реальной операционной необходимости. Когда на входе сотни или тысячи откликов, HR-команда ограничена в ресурсе, а дополнительный найм увеличивает расходы, бизнесу приходится искать решения, которые позволяют быстрее обрабатывать данные, точнее оценивать кандидатов и снижать объем ручной работы.

☑️В кейсах коллег звучали очень практичные задачи: автоматизация первичного отбора резюме, быстрая оценка персонала, подготовка индивидуальных планов развития, структурирование обратной связи, анализ больших массивов HR-данных и снижение нагрузки на команды, которые ежедневно работают в высоком темпе.

🔎Отдельно хочу отметить прикладной уровень выступлений. В докладах были не только общие рассуждения про будущее AI в HR, но и конкретные промпты, генеративные модели, чек-листы, логика запуска проектов, ограничения, ошибки и выводы, к которым команды пришли в процессе внедрения. Именно такой обмен опытом, на мой взгляд, сейчас особенно важен для HR-сообщества, потому что он помогает отделить работающие инструменты от красивых, но малоприменимых идей.

✔️По итогам своего выступления я также подготовила чек-лист, который поможет оценить воронку подбора независимо от того, как она выстроена в конкретной компании. Он позволяет за несколько шагов определить, на каких этапах возникают основные потери, какие показатели стоит проверить в первую очередь и где могут находиться точки роста без дополнительных финансовых вложений.

Иногда для улучшения результата не нужно сразу увеличивать бюджет, расширять команду или менять всю систему. Достаточно внимательно посмотреть на воронку, увидеть реальные потери и начать управлять не ощущениями, а данными 🙃