Логотип TalentTech
подписаться на рассылку

Как использовать ИИ в анализе экзит-интервью: пошаговый гид для HR

Шпаргалка для HR с готовыми промтами для AI


экзит интервью

Если вы ещё не систематизируете данные из экзит-интервью — самое время начать. А если уже собираете, но не извлекаете из них стратегические инсайты — искусственный интеллект может стать вашим главным союзником.

Ниже — проверенная последовательность шагов и рекомендации по внедрению AI-аналитики в HR-практику, которую специально для блога HRTech-компании «Поток» подготовила Елизавета Успенская — HR-директор компании Pragmatica, блогер, автор telegram-канала «ЛИЗА УСПЕНСКАЯ| МИР HR В IT».

Содержание: 

Елизавета Успенская
HR-директор компании Pragmatica, блогер

Этап 1. Сбор данных для экзит-интервью: важно начать правильно

Данные можно получать через разные каналы:

  • Формы в Google Forms или через HRM-системы (SAP SuccessFactors, BambooHR, 1С);
  • Аудио- и видеозаписи Zoom-интервью с последующей транскрибацией.
 

Ключевое требование — баланс вопросов:

  • Закрытые (о грейде, департаменте, стаже) нужны для сегментации;
  • Открытые (например, «Что стало решающим фактором ухода?») — для глубокого понимания мотивов.

Без открытых ответов анализ будет поверхностным.

💬 Как спланировать HR-бюджет на 2026 год? Читайте в материале блога «Потока».

Этап 2. Подготовка: чистка и защита данных перед экзит-интервью

Перед загрузкой в модель ИИ тексты нуждаются в предобработке:

  • Анонимизация — удаление имён, контактных данных, хеш-идентификаторы для менеджеров вместо имён;
  • Очистка — удаление дублей, технических пометок, бессмысленных ответов вроде «не помню» или «всё норм».

Это не просто этика — это требования законодательства и качество анализа.

💬 Как технологии изменят будущее управления персоналом? Читайте в материале блога «Потока» «10 главных HR Tech трендов 2026 года».

Этап 3. Анализ экзит-интервью с ИИ: от текста к паттернам

Здесь ИИ делает то, на что у человека ушли бы недели:

  • Тематическое моделирование — находит повторяющиеся темы: «рост», «зарплата», «менеджмент», «культура» и группирует по ним высказывания;
  • Сентимент-анализ — определяет общий эмоциональный фон: негатив, благодарность, усталость и др.;
  • Кластеризация — выявляет, например, что чаще уходят middle-разработчики со стажем 1–2 года, и это не случайность, а закономерность.

В результате вы получаете не «мнение одного сотрудника», а обобщённую картину.

Этап 4. Визуализация: говорим на языке бизнеса

Сырые выводы мало кому интересны. Нужны:

  • Дашборды в Power BI, Looker или Metabase — с фильтрами по департаментам, ролям, стажу;
  • Отчёты для топ-менеджмента, в которых не просто перечислены причины ухода, но и предложены конкретные гипотезы решений.

Главное правило: инсайты должны вести к действиям, а не к «интересным наблюдениям».

Этап 5. Реагирование: от анализа данных экзит-интервью к изменению политики

Анализ ради анализа — трата времени. Если сигнал повторяется (например, две и более ухода с жалобами на одного менеджера или процесс), необходимо:

  • Сформировать план действий — набор мер: обучение менеджеров, пересмотр компенсационной политики, правка онбординга и т.д.;
  • Назначить владельцев, сроки и метрики;
  • Через 3–6 месяцев проверить: снизился ли отток в указанных сегментах.

Как внедрять промты: практические рекомендации

Работа с ИИ требует дисциплины. Вот несколько советов, проверенных на практике:

  • Всегда указывайте роль модели — например, «ты — Senior HR/People Analytics консультант»;
  • Задавайте последовательность задач явно, с нумерацией и требованиями к формату вывода;
  • Запрещайте «домысливать»: «Опирайся только на предоставленные данные»;
  • Фиксируйте пороги значимости — например, отклонение в ±20% от среднего по компании уже требует внимания.

Важно помнить: ИИ не заменяет HR, но превращает вас из интервьюера-хроникёра в аналитика-стратега. Инструмент уже в ваших руках — остаётся научиться его грамотно применять.

Готовые промты для экзит-интервью можно скачать по ссылке

Чтобы снизить риск увольнений, подбирайте релевантных кандидатов с системой автоматизации точечного и массового подбора персонала «Поток Рекрутмент».

Встроенный в решение ИИ сравнивает текст резюме с описанием вакансии и показывает процент его релевантности рядом с карточкой кандидата в «Поток Рекрутменте». Без применения таких технологий рекрутеры тратят десятки часов, отвлекаясь на нерелевантных кандидатов. С оценкой можно приступать к общению в первую очередь с теми, кто получил высокий балл.

ИИ в подборе персонала. Оценка резюме кандидатов с помощью искусственного интеллекта


Текст проверила Анна Александрова, главный редактор блога «Поток»

Материал выпущен в ноябре 2025 года