ИИ в HR-процессах. Как доказать директору, что пора внедрять нейросеть в компанию

В последнее время ИИ все более активно входит в работу HR-департаментов. Но не всегда понятно, когда именно стоит использовать нейросети в работе, а тем более как именно оценить их вклад в бизнес-процессы. Иногда сложно определить, действительно ли они экономят деньги компании и разгружают сотрудников от операционки для более стратегически важных задач, или просто позволяют им меньше работать и тратить больше времени на перерывы на чай или перекуры. В статье расскажу о факторах, которые помогают понять, что в работу HR-отдела пора вводить ИИ, и о том, как оценить его эффективность.

Как оценить эффективность от ИИ с точки зрения бизнеса

Перед бизнесом сейчас стоит вопрос: стоит ли «разворачивать» ИИ-решения на отдел или оставить HR-специалистов перед личным выбором: применять или не применять нейросети в своей работе. Ключевой критерий принятия решения — финансовая отдача. Задайте себе вопрос, как ИИ повлияет на выручку и прибыль в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Приведу два примера, как именно можно рассчитать выгоду от внедрения ИИ в работу.

Пример первый. ИИ способен улучшить уже существующие процессы компании. Допустим, час работы рекрутера стоит компании 2000 руб. В среднем рекрутер тратит много времени на рутинное написание текстов вакансий и сообщений кандидатам, эффективность которых не высока — конверсия в дальнейшее общение, как правило, составляет всего 15 процентов. ИИ может автоматизировать написание текстов, что позволит рекрутеру сэкономить до 5 часов в месяц. Для компании это снижение затрат минимум на 10 тыс. руб., а в масштабах крупного бизнеса экономия значительна. ИИ поможет улучшить и качество текстов, что повышает конверсию в дальнейшее общение на порядка 20 процентов. Как следствие этих действий — растет скорость подбора, а значит, экономический эффект легко заметен любому менеджеру компании.

Пример второй. ИИ открывает для компании новые возможности, сценарии, которые ранее были недоступны. Например, с помощью ИИ и роботов можно провести анонимный опрос кандидатов, отказавшихся от оффера, проанализировать данные и узнать реальные причины, приводящие к отказу стать частью компании. Это поможет устранить эти причины и повысить качество подбора, сократив время закрытия вакансий.

Заранее оценить непосредственный экономический эффект от внедрения ИИ в компанию сложно. Чтобы сделать это, выделите команду для быстрого тестирования и внедрения ИИ-решений в конкретные бизнес-процессы, для начала опробовав его на определенной функции. Обязательно проведите замеры до и после внедрения. Расскажу подробнее, что именно нужно замерять, чтобы получить наглядные результаты.

Измерьте трудозатраты без ИИ. Точно замерьте, сколько часов уходит у работников на выполнение конкретной задачи. Важно обозначить точный объем выполняемой работы за определенный период времени. Например, количество проанализированных резюме в день. В результате получите количество человеко-часов, которое требуется для выполнения того или иного объема работы за определенный отрезок времени.

Внедрите ИИ в тот же процесс и измерьте трудозатраты с ним. Замерьте, сколько времени те же задачи выполняет ИИ. Учтите также, сколько времени искусственный интеллект освобождает для работников, чьи задачи выполняет. Заранее прикиньте, чем можно заменить убранную с них нагрузку — например, рекрутеры при автоматическом отсмотре резюме смогут уделить больше времени установлению контакта с кандидатами.

Рассчитайте экономический эффект. Посчитайте, сколько денег компании уходит на оплату человеко-часов при выполнении задачи сотрудниками. Лучше всего для этого сделать фотографию рабочего дня рекрутера, чтобы никакие процессы не упускались из виду и вы точно знали, сколько времени на различные задачи тратит сотрудник. Затем рассчитайте, сколько денег уйдет на внедрение и поддержание грамотной работы ИИ.

При этом важно помнить, что затраты на человеко-часы регулярные, а внедрение нейросети и обучение сотрудников работе с ней требует единичной затраты ресурсов. Разница, которая получится при сравнении конечных сумм, и будет экономией, которую сможете показать директору при обсуждении внедрения ИИ в процессы компании.

Однако, к сожалению, заранее точно оценить эффективность от ИИ для новых процессов невозможно. Поэтому для эффективности процесса рекомендуем компаниям выделить специальную команду для быстрого тестирования и внедрения ИИ-решений в бизнес-процессы, чтобы в случае, если внедрение не окупится или же пойдет не по плану, оно не слишком сильно ударило по бюджету компании и его можно было быстро скорректировать или вовсе прекратить без ощутимых потерь.

Нейросети — это определенно не замена HR-специалистам, а прежде всего мощный инструмент, способный значительно оптимизировать их работу и сэкономить силы и время. В ближайшем будущем появится еще больше сервисов для HR, использующих ИИ и генеративные нейросети для самых разных HR-задач: от найма до оформления сотрудников.

Сравните, как составили вакансии ИИ и команда рекрутеров