Блог Советы Как ИИ и генеративные сети меняют процессы найма сотрудников

Как ИИ и генеративные сети меняют процессы найма сотрудников

И почему об этом так много говорят

Спасибо, что вы с нами!
Письмо с подарочным HR-паком уже ждёт вас в почте. Если не нашли его, проверьте категорию «Промоакции» или «Спам».

Сергей Ахметов, генеральный директор HRtech-компании «Поток», подробно раскроет на HR-конференции TechRec передовые возможности применения ИИ и генеративных сетей для российских компаний в HR-процессах.

TechRec · 31 мая

Приятный бонус! Для всех читателей блога действует скидка 20% по промокоду ПОТОК 😱

Успейте зарегистрироваться!

А мы пока поделимся с вами несколькими тезисами из выступления!

Почему о ИИ и генеративных сетях так много говорят?

В последние годы ИИ и генеративные сети стали популярными темами в сфере HR. Так, например по нашему исследованию за 2024 год только 37% компаний уже активно интегрировали ИИ в процессы компании, а еще 27% в процессе тестирования и выбора подрядчика и планирует определиться к 2025-26 гг.

Согласно исследованию, 47% российских специалистов по подбору персонала считают, что наиболее эффективным применением искусственного интеллекта в их работе — это описание вакансий и должностных инструкций. Однако ИИ также играет важную роль на других этапах HR-процессов:

15% специалистов используют ИИ для создания объективных и стандартизированных тестовых заданий, которые помогают выявить навыки и знания кандидатов.
12% респондентов применяют ИИ для автоматизации процесса подбора резюме, что позволяет им экономить время и сосредоточиться на рассмотрении наиболее подходящих кандидатов.
9% респондентов отметили, что ИИ необходим для разработки вопросов для собеседования, позволяющих оценить компетенции и соответствие кандидатов требованиям вакансии.
7% специалистов используют ИИ для оценки кандидатов, в том числе для проверки их профессиональных знаний и соответствия корпоративным требованиям.

Какие результаты ИИ приносит рекрутерам и HR

ИИ не был бы так популярен, если бы не приносил реальную оцифрованную эффективность. Только по нашим подсчетам применение ИИ и генеративных сетей на 15-20% экономит бюджет на найм, в 2 раза ускоряет процесс найма в целом и в 40 раз ускоряет прескрининга за счет использования ИИ. т ИИ

Также выделим для наглядности три категории бизнес-эффектов от внедрения ИИ в российских компаниях:

Повышение производительности

ИИ автоматизирует рутинные задачи, такие как оценка и ранжирование резюме, освобождая специалистов по подбору персонала для более творческой и стратегической работы. Это приводит к повышению общей эффективности и сокращению времени, затрачиваемого на найм новых сотрудников.

Масштабируемость

За счет автоматизации рутинных операций ИИ позволяет HR-отделам значительно увеличить объем работы. Например, вместо того, чтобы связаться с 10 кандидатами в день, они могут связаться со 100 или даже 1000 кандидатов, что позволяет охватить больше потенциальных кандидатов и повысить вероятность найти идеального кандидата.

Новые возможности, недостижимые без ИИ

ИИ открывает новые возможности, которые были бы невозможны без автоматизации. Например, ИИ может генерировать персонализированные описания вакансий для каждого кандидата, что повышает степень вовлеченности кандидатов и улучшает репутацию компании как работодателя.

Конкретные сценарии применения ИИ и генеративных сетей

Первое с чего начинается найм — создание вакансии, где описан желаемый кандидат. И здесь начинаются сложности, где заказчик может представлять нереалистичные требования кандидату или сам рекрутер, чтобы не писать с чистого листа вакансию прибегает к HH откуда копирует чужую вакансию по необходимой должности или копируют части текста из нескольких вакансий. На этом этапе генеративные сети помогают качественно и четко структурировать вакансию, которая отразит реальные потребности компании и требования к кандидату.

1. Создание требований к вакансии: