Искусственный Интеллект и Кадры

В продолжение тем:

хотел бы коснуться той области, в которой Искусственный Интеллект может быть и должен быть применен. Это работа с кадрами.

Многие скептически относятся ко всякого рода тестам и вообще возможности числового измерения качества работы персонала. Однако этот подход работоспособен, по крайней мере, результаты тестов являются важным подспорьем для сотрудников отдела кадров. Давайте рассмотрим области, где ИИ поможет эйчарам. В качестве начальной экспертизы ИИ может использовать те самые тесты, а в процессе использования, он будет самообучаться, используя накапливаемые Большие Данные.

Подбор персонала

Общероссийская розничная сеть из 10 000 магазинов с 25 сотрудниками в каждой точке. Линейные сотрудники работают в среднем год, а потом уходят из магазина. Таким образом, каждый (рабочий) день тысяча человек увольняется и компания вынуждена нанимать 1000 новых сотрудников, а для этого надо провести около 5000 интервью с соискателями. Каждый день. Вам потребуется для этого 500 рекрутеров.

Современные технологии позволяют настроить робота, который может проводить предварительные интервью по телефону. При этом собеседник на должность даже не поймет, что это был робот. Каждый соискатель получает оценку, и, возможно, отказ. Таким образом, количество интервью может быть сокращено до 2000, причем они будут существенно короче.

В процессе работы система может самообучаться, используя данные о качестве работы сотрудников, набранных ранее. Таким образом, через некоторое время ИИ может полностью взять на себя найм линейного персонала.

Прогноз увольнения

Сотрудники, которые близки к расставанию с компанией, начинают вести себя по хорошо описываемому шаблону.

ИИ может взять на себя постоянное отслеживание поведения и выявление таких шаблонов. Одновременно, для каждого сотрудника определяется основная причина увольнения, и грамотный эйчар может предпринять превентивные меры. Даже если у компании нет желания удерживать сотрудников, необходимо нанять нового (см. предыдущий раздел), и обучить его, то есть необходимо иметь возможность прогнозировать дату увольнения для сохранения непрерывности работы.

Воровство в ритейле

Мы знаем, что примерно 5% товаров в ритейловых сетях разворовываются — покупателями и сотрудниками. При этом сотрудники воруют больше половины.

ИИ мог бы взять на себя отслеживание поведения воришек, в том числе используя видео-аналитику. Такое поведение является предметом более пристального рассмотрения, и, возможно, увольнения — см. предыдущий раздел.

Прогноз продвижения сотрудников

Многие сотрудники работают лучше остальных. Как определить тот точный момент, когда сотрудник должен быть повышен? И что это за повышение? Возможно, достаточно наградить его грамотой, или выдать премию? Или сделать его руководителем?

Я думаю, ИИ мог бы быть отличным помощником и в этой области.

А как Вы считаете?