Как ИИ помогает компаниям находить новых сотрудников

Искусственный интеллект уже сегодня берет на себя фильтрацию резюме, проведение первичных интервью в формате чат-ботов и сопровождение кандидата, высвобождая время специалистов для более сложных задач, связанных с оценкой потенциала и развитием сотрудника. Уже сейчас 75% кандидатов готовы пройти собеседование с нейросетью, следует из опроса HR-платформы «Юнион» и сервиса «Зарплата.ру». Около половины опрошенных поддерживают внедрение ИИ в рекрутинг, если окончательное решение останется за человеком.

Скорость — залог отбора

Одним из проектов акселератора Сбера в сегменте HR Tech стала «Траектория» — платформа, которая с помощью аналитики данных и алгоритмов машинного обучения помогает пользователям правильно подать свое резюме и даже пройти виртуальное собеседование. В результате сотрудник получает детализированный профиль, который будет направлен работодателю и поможет выделить сильные стороны и навыки. Последний, в свою очередь, помогает компаниям выстраивать скаутинг талантов, формировать и сопровождать кадровый резерв.

«Еще до программы Sber500хГигаЧат наша команда принимала участие в молодежных акселераторах Сбера. Именно тогда мы впервые задумались о системном цифровом подходе к работе с молодыми талантами и увидели возможность построить мост между молодыми талантами и работодателями, которые их попросту не замечают»,- говорит гендиректор «Траектории» Александр Мирсаянов.

По его словам, переломным моментом в развитии стартапа стало обращение пермской корпорации ПНППК — одного из ведущих приборостроительных предприятий России. В рамках кадрового проекта «Инженерный лифт» компания столкнулась с проблемой, которую «Траектория» уже наблюдала изнутри: сотни заявок от молодых кандидатов, ручной скрининг, перегруженные менеджеры — и реальный риск упустить сильного специалиста. Не потому, что его нет, а потому, что его достижения нигде системно не фиксируются, он не получает таргетированных приглашений на активности компании и просто выпадает из поля зрения работодателя на длинном пути от школы, колледжа, вуза до первой работы или стажировки, объясняет господин Мирсаянов. Этот запрос от реального бизнеса и стал для компании главным подтверждением: проблема системная, она актуальна для компаний по всей стране — и решать ее нужно во многом с помощью ИИ.

С помощью ГигаЧата «Траектория» превращает резюме в цифровой профиль, распознает дипломы, сертификаты и портфолио, проводит STAR-интервью, анализирует все по профстандартам Минтруда РФ, а также строит карьерные маршруты и подбирает вакансии, стажировки и курсы. Кроме того, платформа построила гибридную ИИ-архитектуру: Гигачат отвечает за генеративные и аналитические задачи, а рядом работают специализированные модели для распознавания и обработки документов.

ГигаЧат задействован в пяти ключевых сценариях: формирование цифрового профиля, ИИ-собеседование, сопоставление по профстандартам, персональная карьерная траектория (на основе gap-анализа ИИ строит конкретный план развития сразу под несколько профессий из предметной области кандидата), а также мэтчинг кандидатов и карьерных предложений.

Также после внедрения ГигаЧата на платформе заметно повысились скорость и глубина формирования профиля кандидата, отмечает Александр Мирсаянов.

Для самого работодателя это меняет логику работы с воронкой. На входе он получает не сырое резюме, а готовый аналитический срез кандидата. Рекрутер больше не просматривает сотни анкет вручную — он подключается уже на этапе осмысленного выбора, работая только с теми, кто прошел порог релевантности. В итоге скорость первичного скрининга сокращается кратно, а качество оценки кандидата значительно растет.

Игра на удержание

Другой неотъемлемой задачей бизнеса является удержание сотрудников и их развитие. Для этого требуются индивидуальный подход, изучение карьерного пути каждого и понимание общей стратегии компании, в рамках которой ценные кадры могут раскрыть свой потенциал.

Платформа BeUp поставила своей целью повышение скорости решения этой задачи и ее упрощение для работодателя. Как объясняют в самой компании, BeUp — это сервис, который снижает стресс и выгорание через короткие игровые челленджи на базе ИИ.

Идея проекта родилась у основателя BeUp Елизаветы Куликовой на стыке пятилетнего опыта врача-невролога и управления сетью офлайн-центров психологической помощи. «В офлайн-бизнесе мы столкнулись с нерешаемой проблемой: качественная психологическая поддержка была дорогой и недоступной для большинства, а вовлеченность клиентов и эффективность программ — очень низкими»,- рассказывает она.

В BeUp собрана мультидисциплинарная команда: врачи, психологи, разработчики, которые развивают передовые технологии для «масштабирования человеческой экспертизы». «Вместо того чтобы просто подключать клиента к психологу, мы создали среду, где ИИ помогает людям формулировать цели, отслеживать прогресс и достигать результатов с поддержкой специалиста»,- говорит Елизавета Куликова. В отличие от других сервисов, предоставляющих лишь доступ к консультациям, BeUp переводит wellbeing в формат личных достижений. А когда реализуются собственные амбиции сотрудника, это напрямую сказывается на развитии всей компании.

Участие в треке Sber500xGigaChat стало для BeUp важным этапом роста. Команда получила доступ к API и инженерной экспертизе Сбера, а также возможность работать в сильном сообществе вместе с менторами, серийными предпринимателями и единомышленниками. Это помогло переупаковать продукт, доработать его под реальные запросы рынка и получить дополнительную мотивацию для развития проекта.

Интеграция с ГигаЧатом позволяет платформе быстро масштабироваться и настраиваться под задачи разных компаний. Сотрудник получает персональный план действий для достижения цели, проходит этапы соло или в команде, а при необходимости может подключить живого эксперта — психолога. Эта механика сняла страх «идти к психологу» и дала бизнесу высокий процент вовлечения: 84% завершаемости программ. HR видит объективную картину мотивации в реальном времени через дашборд, а сотрудник получает персональный план с поддержкой экспертов.

Кадровый подход

Рынок HR Tech сейчас переживает структурный сдвиг, и он только ускоряется. 72% кандидатов публично делятся негативным опытом взаимодействия с работодателем. HR-бренд формируется еще в воронке — задолго до самого предложения. Компании это понимают и начинают всерьез вкладываться в качество каждого контакта с кандидатом: в персонализацию, своевременную обратную связь, прозрачность процесса. Те, кто игнорирует это, теряют таланты еще на этапе отклика.

Изменения на рынке HRTech можно разделить на две части, говорит Елизавета Куликова. С одной стороны, есть проблемы: высокие ставки заставляют компании экономить, а сложная экономическая ситуация приводит к сокращениям. Но с другой — именно эти вызовы формируют мощный спрос на эффективные и измеримые решения. Компании хотят не просто реагировать на выгорание, а предсказывать и предотвращать его с помощью ИИ, к тому же учить профилактическим техникам самих сотрудников. «Фокус сместился с погони за новыми кадрами на удержание существующих»,- подытожила Елизавета Куликова.

Компании осознали: развивать людей внутри дешевле, чем постоянно нанимать. Замена одного сотрудника обходится в 40–200% его годового дохода. Это смещает фокус HRTech с закрытия вакансий «здесь и сейчас» к выстраиванию долгосрочного talent pipeline — причем работа с талантами начинается задолго до первого оффера: еще со школы, колледжа и вуза, резюмирует Александр Мирсаянов: «Именно здесь ИИ дает максимальный эффект — выявлять потенциал заранее, развивать его системно и удерживать тех, в кого компания уже вложила время и ресурсы».