Эй, HR! Антон Платонов

👨‍💼 Что может помочь сотруднику отвлечься от рутины и бесконечного «дня сурка»? Командировки, если их организовали правильно.

Чтобы деловая поездка стала мотиватором для сотрудников, важно сделать процесс оформления быстрым, а саму командировку — комфортной. Об этом расскажут эксперты бизнес-тревел на бесплатном онлайн-семинаре «HR и командировки в 2024–2025».

В программе 24 октября в 12:00 по Мск:

→ Эффективный инструктаж сотрудника перед командировкой: как минимизировать вопросы команды и сэкономить рабочее время
→ Как разработать тревел-политики в компании, чтобы не переплачивать за поездки и сохранить доверие сотрудников
→ Как оставаться в рамках бюджета на командировки, но не жертвовать комфортом команды
→ Как мотивировать сотрудников с помощью командировок

Семинар бесплатный, но количество мест ограничено. Регистрируйтесь по ссылке.

Негатив в команде

👉Одной из скрытых причин, по которой сотрудники увольняются, может быть негатив в коллективе. Но как HR вовремя выявить такую проблему, если она не всегда очевидна? В больших командах сложно заметить первые признаки, и здесь на помощь приходят современные технологии.

👉Представьте инструмент, который автоматически анализирует коммуникации внутри команды и выявляет потенциальные конфликты. Именно таким решением является нейросетевой бот, о котором я рассказывал в видео — его можно создать на основе доступных решений.

👉Например, в одном из чатов сотрудники поздравляют друг друга с днём рождения — на первый взгляд, всё нормально. Однако, проанализировав предыдущие сообщения, простой бот может выявить, что между двумя коллегами зреет конфликт. Такие ситуации часто проходят незамеченными и могут привести к уходу ценных сотрудников, если их вовремя не решить.

👉Бот анализирует переписку и, при выявлении признаков негатива или напряжённости, отправляет HR уведомление с кратким описанием ситуации. Это позволяет HR вмешаться вовремя и устранить проблему до её обострения.

Конечно, важно соблюдать правовые нормы, например, получить согласие сотрудников на мониторинг.

✅️ Полезную методику анализа негатива я приложил к этому посту.

Подписывайтесь на канал, чтобы узнавать больше о подобных решениях!

1000 правок в отчёте

У каждого руководителя регулярно возникает потребность просматривать отчёты сотрудников и указывать на ошибки, которые могут повторяться из раза в раз. Это отнимает много времени и сил.

🤯Проблемы:

👉 Ошибки. Подчинённые допускают ошибки и регулярно отправляют документы, не проверив их — в итоге вам приходится тратить время на их исправление.
👉 Объем. Сотрудники присылают огромные, 100-страничные Excel-файлы, которые требуют длительного анализа и поиска необходимых данных, вместо того чтобы выделить ключевую информацию или предоставить основные выводы.
👉 Разные метрики. Недостаток единообразия в показателях и метриках: часто разные сотрудники используют разные показатели для одной и той же темы отчёта, что затрудняет сравнение данных и требует дополнительной проверки.

Для себя мы решили эту проблему с помощью чат-бота с LLM, который проверяет и анализирует отчёты. Бот автоматически проверяет документы на соответствие вашим требованиям (правильность данных, отсутствие ошибок, корректность сумм) и возвращает их сотруднику на доработку, если что-то не так. Также он создаёт краткое саммари по ключевым критериям, что позволяет сосредоточиться на главных выводах и сэкономить время.

Но каждый руководитель может попробовать сделать следующее, чтобы прикоснуться к инструменту (на основе доступных решений):

👉 Составьте перечень отчётов, которые регулярно поступают к вам на проверку.
👉 Определите практические критерии проверки, которые часто становятся источниками ошибок: корректность расчётов (например, соответствие сумм этапов общей сумме), отсутствие дублирующих данных, актуальность информации (соответствие данных текущему периоду), наличие всех необходимых разделов и показателей, соблюдение единого формата оформления (шрифты, заголовки, структуры таблиц), отсутствие грамматических и стилистических ошибок.
👉 Загрузите первый и второй пункт в GPT и попросите создать чёткую инструкцию для проверки отчётов с помощью нейросети. Это позволит получить конкретный набор правил и требований, которые ваш будущий ассистент сможет использовать для проверки отчётов.
👉 Создайте GPTs-ассистента – это как чат GPT, но с заранее настроенными условиями обработки информации. Загрузите в него полученные инструкции, чтобы он мог оценивать документы по вашим критериям. Такой ассистент сможет автоматически обрабатывать и проверять отчёты на соответствие вашим требованиям.
👉 Предоставьте сотрудникам доступ к GPTs-ассистенту, объясните, как им пользоваться, и внедрите его в рабочий процесс, чтобы оптимизировать проверку отчётов и сократить количество ошибок.

Этот подход не только поможет вам внедрить технологии в свою работу, но и даст возможность быстрее и эффективнее обрабатывать информацию. Конечно, для корпоративного использования лучше адаптировать LLM с учётом безопасности, ролей и внутрикорпоративного интерфейса, но это отличный первый шаг к вашей цифровизации." А для тех кто хочет оценить себя как руководителя, мы разработали специальный AI инстумент для оценки. Нажмите «Начать» и получите оценку своих компетенций.👇

Не все нейросети одинаково полезны.

В HR Tech часто обсуждаются сложные технологии, такие как большие языковые модели. Эти инструменты действительно мощные и способны решать сложные задачи, но не всегда их использование оправдано.

Важно понимать, что не все задачи требуют применения таких тяжеловесных решений — зачастую простые алгоритмы машинного обучения оказываются более подходящими.

Недавно перед нами стояла задача: помочь кандидатам найти вакансии, до которых они могут добраться за 20 минут на общественном транспорте в час пик. Вместо того чтобы использовать сложные нейросети, мы решили задействовать проверенный алгоритм k-ближайших соседей (k-NN).

Что такое k-NN и почему он лучше подходит для этой задачи?

K-NN — это простой, но эффективный алгоритм машинного обучения, который использует расстояния для классификации или регрессии. Он находит ближайшие объекты (в нашем случае — вакансии) относительно заданной точки, например, местоположения кандидата. Для ускорения процесса мы применили kd-tree — структуру данных, которая позволяет быстро и эффективно находить ближайшие вакансии в многомерном пространстве.

Почему мы выбрали k-NN с kd-tree, а не сложные нейросети?

👉Простота: Не все задачи требуют применения сложных и ресурсоёмких решений. K-NN прост в реализации и не требует сложной настройки. Это значит, что решение работает быстро и эффективно без необходимости использования мощных серверов.

👉Точность и скорость: В сочетании с kd-tree, k-NN обеспечивает высокую скорость и точность поиска ближайших вакансий. Для нашей задачи, где важно учитывать время поездки в условиях реального времени, такой подход оказался оптимальным.

👉Экономичность: Применение простых алгоритмов, таких как k-NN, позволяет сократить затраты на вычислительные мощности и время на разработку. Это делает решение доступным и легко интегрируемым в повседневную работу HR.

Пример использования:

Когда кандидат вводит свой адрес, система с помощью k-NN, ускоренного через kd-tree, анализирует вакансии, которые находятся в пределах 20 минут на транспорте. Затем, используя API маршрутизатора Яндекса, система предлагает кандидату список наиболее удобных вакансий с учётом реальной загруженности дорог.

Вывод:

Важно понимать, что не все задачи требуют применения сложных нейросетей. Иногда простые алгоритмы машинного обучения, такие как k-NN, дают более эффективные результаты, быстрее внедряются и требуют меньше ресурсов. В HR Tech, как и в любой другой сфере, важно выбирать инструменты, исходя из конкретной задачи, а не из желания использовать самые сложные технологии.

Новый выпуск про C&B

Мы записали новый эпизод подкаста «Эй, HR!» на тему C&B с нашими гостями — Мариной Назаровой, руководителем отдела C&B в Novametrix и помощником главного редактора журнала «Льготы и бенефиты», и Станиславом Нагирняком, экспертом в области внутрикорпоративной социальной политики и главным редактором журнала «Льготы и бенефиты».

Что мы обсудили:

👉 Геополитическая ситуация и её влияние на рынок труда
👉 Влияние семьи на здоровье сотрудников
👉 Понятие C&B и его значимость для бизнеса
👉 Перестройка мотивационных схем
👉 Конкуренция между работодателями
👉 Анализ рынка труда и бенефитов
👉 Необычные льготы
👉 Возвращение к советским практикам
👉 Отпуска за выгорание
👉 Роль ИИ в HR
👉 Вовлечение членов семьи в мотивационные схемы
👉 Коммуникационные стратегии для внедрения льгот
👉 Влияние региональных особенностей на льготы
👉 ДМС для членов семьи
👉 Влияние гибких льгот на сотрудников
👉 Советы начинающим специалистам по C&B
👉 Важность нетворкинга и правильного выбора направления

Посмотреть видео можно по ссылкам:

⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube

📢 Подписывайтесь на наши каналы, чтобы не пропустить новые интересные выпуски и обновления.

Hook Canvas в HR:
Инструменты для удержания сотрудников

Поразмышлял на тему использования маркетинговых инструментов в HR и написал об этом в журнале "Льготы и Бенефиты" (в приложении к посту).

HR может многому научиться у маркетинга, особенно в вопросах удержания клиентов/сотрудников. Один из таких инструментов — фреймворк Hook Canvas, который помогает создавать привязанность к продукту, и его можно адаптировать для HR для создания привязанности к месту работы.

Основные элементы Hook Canvas (как пример работы с конкретным триггером):

👉Триггер:

Информация о доступных льготах и бенефитах, персонализированная с помощью ИИ под конкретного сотрудника. Например, может включать в себя уведомления о новых возможностях карьерного роста или бонусах.

👉Действие:

Возможность быстрого отклика через чат-бот с ИИ или помощника на корпоративном портале. Сотрудники могут легко зарегистрироваться на тренинги или подать заявки на льготы через удобный интерфейс.

👉Вознаграждение:

Получение выбранной льготы или бенефита. Важно собирать обратную связь через тех же помощников, чтобы улучшать систему и удовлетворять потребности сотрудников.

👉Инвестиция:

Формирование кафетерия льгот на основе пожеланий сотрудников через ИИ. Это позволяет каждому сотруднику выбирать наиболее подходящие льготы, что повышает их удовлетворенность и приверженность компании.

✅️Важный аспект

Для успешного применения Hook Canvas в HR важно проводить конкурентный анализ и анализ рынка. Это позволяет выявлять триггеры, которые будут эффективны именно для ваших сотрудников.

Как стать императрицей подбора?

Мы записали новый эпизод подкаста «Как стать императрицей подбора?» с CPO ATS Potok Максимом Королевым.

Что мы обсудили:

👉 Как современные технологии и автоматизация делают подбор персонала более эффективным.
👉 Что такое ATS и ключевые тренды в автоматизации рекрутинга.
👉 Практические советы по работе с автоматизированными системами.

Самые интересные моменты:

05:56 - Развитие систем автоматизации HR
17:19 - Интеграция автоматизированных систем с другими системами
32:03 - Передовые технологии в подборе персонала
40:20 - Проблемы в подборе персонала
55:50 - Поддержка базы сотрудников и использование внутренних данных
1:06:51 - Использование больших языковых моделей
1:21:55 - Советы для начинающих автоматизацию подбора

Посмотреть видео можно по ссылкам:

⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube

📢 Подписывайтесь на наши каналы, чтобы не пропустить новые интересные выпуски и обновления:

Канал Эй, HR!
ИИ & Tech в HR

Быстрое создание корпоративной базы знаний с помощью нейросети

Вы когда-нибудь видели удобную корпоративную базу знаний, в которой есть не только красивые курсы по охране труда, а методики, регламенты, принятые практики? Все работает быстро с интуитивным интерфейсом?

Я видел на разных конференциях счастливых спикеров и слайды, но стабильно и быстро работающий инструмент не за миллиард денег вне конференций не встречал.

🦄Ожидание:
Удобная база знаний

🤓Реальность:
В компании много информации в формате «как попало», это скидывается на человека, который должен все привести к одному виду, база растет, актуализацию сложно отследить. Уставший HR.

Уже от описания становится лень все это делать…

🦄 Решение по шагам, базовый вариант:

1. Создал хранилище данных (любое облачное, сетевая папка, сервер).
Накидал туда регламентов, методик и документов в разных форматах.
2. Подключил к хранилищу микросервис, который векторизует (эмбэддинг) и закидывает в векторную базу данные
3. Подключил к базе генеративную нейросеть

✅️Получился простой помощник который делает поиск по документам подсказывает и который можно использовать для адаптации для обучения для поддержки и т.д. (Ролевая система, секюрность прокручиваются отдельными слоями. На записи простой вариант).

Хотите узнать больше - пишите.

Дефицит кадров

Пасть дракона, ножницы или просто растущая разница спроса и предложения на рынке труда. Эту тему обсуждали с коллегами на конференции HH в Минске. 

Последствия👇

Помимо роста мотивационного пакета сотрудника растет и требование к скорости обработки кандидатов. Это актуально для тех компаний, которые привлекают много линейного персонала и вынуждены соревноваться за сотрудников со своими конкурентами.

Что делать?
Быстрее реагировать на изменения рынка.
Как?

Шаги для ускорения реакции на зарплатные изменения у конкурентов:

👉1. Собирать данные с рынка быстрее. 

Где можно взять информацию: собирать аналитику ручным способом или автоматизировать сбор данных. Как пример, мы делаем аналитику с автоматизированным сбором данных по актуальному уровню вознаграждения в разрезе конкретных позиций. Пара скринов прикреплена к посту для ознакомления (если интересно подробнее 👉 можем показать).

👉2. Обрабатывать данные быстрее.

Большой объем информации о кандидатах, заработных платах, льготах, премиях быстро унифицируется при помощи нейросетей. Искусственный интеллект также ускоряет проведение скорринга кандидатов для последующей оперативной обработки голосовыми роботами или чат-ботами. 

👉3. Регулярно обогащать данные. 

Мы это делаем через опросную систему и голосовых роботов. Если пока вопрос стоит о первичной организации процесса, то возможно подключение коллцентра. 

Итого, в борьбе за сотрудников будут лучше чувствовать себя те компании, которые на основе данных понимают конкурентность своего мотивационного пакета и которые сумеют ускорить принятие решения о найме.

BYOAI: как персональные ИИ-инструменты сотрудников меняют рабочие места

Новый тренд — BYOAI (Bring Your Own AI, или «Принеси свой собственный ИИ»).

Простыми словами: сотрудники начинают использовать свои инструменты и приложения на основе искусственного интеллекта для выполнения рабочих задач, в обход IT-отдела работодателя.

Преимущества BYOAI:

👉Повышение производительности: собственные ИИ-инструменты позволяют сотрудникам работать эффективнее, автоматизируя рутинные задачи и предлагая новые подходы к решению проблем.

👉Удовлетворенность сотрудников: возможность использовать предпочитаемые инструменты повышает уровень удовлетворенности работой.

👉Снижение затрат: когда сотрудники используют собственные приложения, компании могут сэкономить на лицензиях и подписках на софт.

Риски BYOAI:

При всех своих преимуществах, BYOAI может породить ряд рисков, особенно если его использование выходит из-под контроля IT-отдела:

👉Нарушения конфиденциальности и безопасности данных: личные инструменты ИИ могут не предоставлять адекватной защиты данных, что увеличивает риск утечек и потери важной информации.

👉Нарушения комплайнс: несанкционированные приложения могут не соответствовать регулирующим стандартам, что повышает юридические риски для организации.

😎Управление рисками

Для минимизации потенциальных рисков, связанных с BYOAI, компаниям необходимо создать стратегии и политики, которые включают:

👉Разработку четких правил: установление правил использования личных ИИ-инструментов на работе.
👉Обеспечение кибербезопасности: внедрение стандартов безопасности для всех используемых ИИ-инструментов.
👉Обучение сотрудников: проведение тренингов по безопасному и ответственному использованию ИИ-технологий, включая личные инструменты.

Я подготовил небольшой опросник для сотрудников по данной теме для первичной диагностики. А если у вас возникнут вопросы, всегда готов поделиться личными наработками 👉 задать вопрос

Всем привет!

Мы записали эфир «ИИ в помогающих профессиях» с Николаем Писаренко и двумя замечательными гостями:

😎Анастасия Дик, карьерный и бизнес-психолог, специалист по самоопределению, ex Яндекс, Тинькофф
😎Татьяна Александрина, Директор проектов СБЕР, ментор и коуч

Так же Татьяна и Анастасия выпускницы А.В Россохина на программе ВШЭ “Психоанализ и психоаналитическое бизнес-консультирование”

Что мы обсудили:

👉Влияние искусственного интеллекта на рынок труда.
👉Новые тренды и тенденции в сфере AI.
👉Как искусственный интеллект изменяет профессии и требования к специалистам.
👉Психологические аспекты работы с AI и преодоление сопротивления изменениям.
👉Практическое применение AI в психологии и рекрутменте.

Посмотреть видео можно по ссылкам:

⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube

📢 Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить новые интересные выпуски и обновления, а также на каналы наших гостей:

Канал Эй, HR!
Николай Писаренко 👉 ИИ и Tech в HR
Карьерный психолог Настя Дик
люди и машины (by Татьяна А)

Разбавляю серьезный контент😉

Недавно экспериментировал с последними версиями Midjourney 6.0 и Dall-E через GPT, и цель была проста: создать графические изображения, которые можно было бы использовать в HR. Сделал небольшой стикерпак и вот что получилось:

Стикерпак

Конечно, кое-где стилистика могла бы быть и стройнее, но если не придираться, то для большинства внутренних целей они подходят, например:

👉1. Визуальный онбординг:

визуализируйте ключевые этапы адаптации новых сотрудников, представляя корпоративную культуру, команду и начальные шаги в компании через изображения (дудлы, например, всеми любимые можно генерировать).

👉2. Иллюстрации для тренингов и отчетов:

делайте иллюстрации к тренинговым материалам и отчетам, чтобы сделать сложную информацию доступнее и привлекательнее для восприятия сотрудниками.

👉3. Стикеры для коммуникации:

сделайте набор стикеров и эмодзи для корпоративной коммуникации или для идентификации проектов, отделов.

Ну и т.д

P.S: Кстати про идентификацию. Работаю с коллегами через телеграмм и понял, что можно дополнительно идентифицировать роли и через эмодзи, в качестве примера я сделал набор эмодзи для такой идентификации.

Набор для самоидентификации в команде

🔎 Факторный анализ в HR с помощью нейросети.


Факторный анализ в контексте HR — это инструмент оценки различных решений (от выбора направления HR-стратегии до программного продукта для автоматизации) на основе серии факторов и их веса, которые должны отражать приоритеты организации и специфику принимаемого решения.

Я опишу последовательность действий на примере выбора HR-TECH системы.

👉Шаг 1. На этом этапе вы определяете перечень критериев выбора и их вес.

ChatGPT может помочь не упустить какие-либо критерии, которые не кажутся очевидными, но веса критериев лучше расставить с учетом вашего понимания целей.

Пример: при выборе HR-TECH решения для управления персоналом факторы выбора системы и веса будут следующими: функциональность (35%), стоимость (25%), удобство интеграции (20%), поддержка и обучение (10%), поддержка и обучение (10%), отзывы пользователей (10%).

👉Шаг 2. Подготовка данных для анализа с ChatGPT

Сформируйте документ (например, в формате Excel или Google Sheets), где каждый фактор и его короткое определение будет указан в отдельной строке. Определите шкалу оценок для каждого фактора. Например, шкала от 1 до 10, где 1 - очень плохо, 10 - отлично. Эта шкала поможет стандартизировать оценки.

👉Шаг 3. Анализ с ChatGPT.

Теперь, когда у вас есть подготовленные данные и шкала оценок, можно начать анализ: отправьте ChatGPT ссылки на сайты с описанием HR-TECH решений, презентации или коммерческие предложения с ценами.

Если доступны отзывы пользователей, также предоставьте их. Это поможет модели оценить реакцию рынка. Вес критериев применится, исходя из заданной шкалы.

🔥Результат:

На основании анализа, ChatGPT предоставит вам рекомендации, исходя из заданных факторов.
Вы получите объективные оценки каждого варианта, что позволит сделать обоснованный выбор.

Уважаемые коллеги и подписчики канала "ЭЙ, HR!",

Лично от себя и от всей нашей команды хочу поздравить вас с наступающим Новым годом!

Желаю, чтобы ваша цель всегда была рядом с вами, и чтобы вы никогда о ней не забывали.

В качестве комплемента к празднику предлагаю вам инструмент, который каждый год помогает мне структурировать мысли, понимать, чего я достиг, и осознавать, что мне еще предстоит. Надеюсь, он окажется полезным и для вас.

Шаблон для самоанализа на уходящий год

👉Чему я особенно благодарен/благодарна в своей карьере за прошедший 2023 год?

(Вспомните моменты, которые были значимыми в вашей работе и личной жизни)

👉Какие уроки преподал мне 2023 год в профессиональной сфере?

(Подумайте о профессиональных и личных уроках, которые вы извлекли в этом году)

👉Какие мои достижения и успехи в 2023 году стали наиболее значимыми?

(Отметьте ключевые моменты успеха в вашей карьере и личной жизни)

👉Кто вдохновлял и поддерживал меня в моих успехах в этом году?

(Укажите, кто помогал вам в достижении ваших целей)

👉Что я оставляю в 2023 году и не хочу переносить в новый год?

(Опишите, какие препятствия, негативные привычки или установки вы хотите оставить позади)

👉Что из опыта 2023 года я беру с собой в 2024 год?

(Подумайте, что из уходящего года будет полезным в будущем)

👉Какие принципы и правила я хочу сделать основой своего развития в 2024 году?

(Сформулируйте принципы или правила для следующего года)

👉Что я хочу достичь в 2024 году в профессиональной и личной сферах?

(Конкретные цели на следующий год, которые помогут в карьерном и личном росте)

👉Какие результаты меня ждут в 2024 году в карьере, финансах, личной жизни и развитии?

(Ваши ожидания и прогнозы на следующий год)

🌟С наступающим Новым годом! Пусть этот шаблон станет для вас маяком на пути к новым вершинам. Желаю вам достижения всех поставленных целей и открытия новых горизонтов в предстоящем году. Будьте вдохновлены и не теряйте веру в себя!