ема искусственного интеллекта сейчас звучит почти везде. Кто-то говорит о пользе, кто-то — об ограничениях, кто-то — о рисках. У каждого свой опыт. Я тоже хочу поделиться своим — точнее, одним кейсом из работы с клиентом, где ИИ оказался полезен не сам по себе, а в связке с оценкой компетенций и живой экспертной интерпретацией.
С чего все началось
Моим клиентом стал руководитель компании, которая занимается поставкой оборудования. Он откликнулся на предложение разобрать конкретную ситуацию в бизнесе. На встрече мы говорили о динамике продаж, и довольно быстро разговор вышел на фигуру сотрудника, который отвечал за этот результат — руководителя отдела продаж.
Клиент решил провести оценку гибких навыков своего РОПа на HR-платформе SkillCode. После диагностики я дала руководителю отдела продаж индивидуальную обратную связь: подсветила его сильные стороны, уязвимые места и предложила ближайшие шаги развития с учетом тех задач, которые стоят перед бизнесом. Затем эту же обратную связь я отдельно обсудила уже с собственником компании. И наши первоначальные гипотезы о профиле РОПа во многом подтвердились.
Где в этой истории появился ИИ
Самое интересное началось позже.
Оказалось, что мой клиент активно использует нейросети в своей ежедневной работе: учится создавать ассистентов, собирает с их помощью воронки продаж и адаптирует сценарии под контур своего рынка. После того как он получил результаты оценки, он загрузил их в нейросеть и попросил ее описать портрет руководителя.
По его словам, описание, которое выдал ИИ, очень точно совпало с той логикой, которую я проговаривала как эксперт. Для клиента это стало подтверждением важной мысли: нейросеть действительно можно использовать как дополнительный инструмент для расшифровки результатов оценки компетенций.
Но здесь есть важная оговорка. Такую расшифровку всегда нужно перепроверять. Нейросеть может сбоить, упрощать смысл компетенции или неверно трактовать ее поведенческое содержание. Поэтому ИИ в таких задачах — это не замена специалисту, а дополнительный слой обработки.
Как мы превратили результаты оценки в план развития
На этом клиент не остановился. Вместе со своим РОПом он пошел дальше и на основе результатов оценки построил дорожную карту развития. Это были не абстрактные рекомендации, а конкретные еженедельные рабочие практики, направленные на развитие тех компетенций, которые были важны для задач бизнеса.
И вот здесь как раз стало видно реальное преимущество связки «оценка + эксперт + ИИ». Сначала у нас появились качественные данные о человеке. Потом — профессиональная интерпретация. А уже после этого нейросеть стала полезна как инструмент, который помогает быстрее собирать развивающие шаги и структурировать их в понятную последовательность.
Почему клиент решил оценить не только РОПа
Любопытство не отпустило клиента, и он решил пройти через оценку сам, а также провести через нее весь отдел продаж.
Это дало уже другой уровень картины. Мы увидели не только отдельные профили, но и профиль команды в целом. Стало понятнее, как сотрудники могут усиливать друг друга, где в рабочих связках есть слабые места, кто с кем лучше сочетается в переговорах и где именно отделу не хватает устойчивости.
И здесь нейросеть снова пригодилась. Она довольно быстро выдала аргументированные гипотезы о том, как можно выстраивать переговоры в парах и каким образом улучшить командную работу, если учитывать особенности профилей сотрудников.
Что еще мы сделали с помощью профилей
Следующим шагом стала карта возможностей и угроз, построенная уже на уровне руководителей. Мы посмотрели, с какими рисками компания может столкнуться, если ключевые роли занимают люди с определенными сочетаниями надпрофессиональных компетенций.
Нейросеть предложила свое видение этих рисков. Не все ее выводы стоило принимать буквально, но как способ быстро собрать дополнительные гипотезы и проверить их на практике такой подход оказался полезным. Он позволил быстрее увидеть то, что в обычном формате могло бы обсуждаться дольше.
Как это повлияло на найм
Позже в одной из встреч мы подняли вопрос о том, как улучшить качество найма, если у компании уже есть диагностика компетенций SkillCode и ИИ как дополнительный инструмент расшифровки профилей сотрудников, команды и кандидатов.
Сначала я разобрала текущие этапы воронки подбора. Вместе с клиентом мы решили, что диагностику компетенций логично использовать на финальном этапе — для тех кандидатов, которые уже соответствуют базовым требованиям роли. Но перед этим нужно было посмотреть, как устроена сама система отбора.
Особенно меня заинтересовал этап собеседования. Так как в работе я опираюсь не на описание действий, а на их реальный результат, я предложила клиенту смоделировать короткий диалог, как если бы я была потенциальным руководителем. Мы поговорили буквально пять минут, после чего разобрали этот разговор по шагам и увидели слабые места интервью.
Для клиента многие из этих моментов стали открытием. А уже через неделю он вернулся с более структурированной воронкой найма: четкими этапами, понятными сценариями диалогов и выходом кандидатов на итоговую оценку компетенций.
Какой результат получил бизнес
В итоге клиент остался доволен, потому что одно решение — оценить навыки сотрудников — помогло быстро закрыть сразу несколько важных кадровых задач.
Сначала мы получили более точное понимание действующего руководителя отдела продаж. Затем — понятную логику его развития. После этого — объемную картину отдела и сильных и слабых командных связок. А потом — улучшение самой воронки найма.
Именно в этом кейсе особенно хорошо видно, что ценность не в ИИ отдельно и не в оценке отдельно. Ценность в связке: качественная диагностика, экспертная интерпретация, управленческий контекст и нейросеть как ускоритель работы с результатами.
Что здесь важно понять про SkillCode и ИИ
SkillCode в этой истории выступил как основа для получения структурированных данных о сотрудниках и команде. А нейросети стали дополнительным инструментом, который помогал быстрее собирать гипотезы, варианты развития, идеи по командной работе и улучшению найма.
То есть мы получили рабочий тандем современных технологий и профессиональной экспертизы человека. ИИ здесь был полезен не там, где он пытался «заменить эксперта», а там, где помогал быстрее двигаться от результатов оценки к конкретным действиям.
Вывод
Мой главный вывод из этого кейса простой: ИИ в работе с персоналом действительно может быть полезен. Но только тогда, когда у бизнеса уже есть качественная диагностика, понятный контекст задачи и человек, который способен правильно интерпретировать результаты.
Если этих оснований нет, нейросеть просто быстрее упакует ошибку. Если они есть — она может серьезно ускорить работу с развитием сотрудников, командной аналитикой и даже качеством найма.
И именно в этом я сегодня вижу самый интересный сценарий использования ИИ в HR.