ИИ-агенты для HR: 12 примеров использования

В этой статье вы узнаете, как AI‑агенты помогают HR. Мы объясняем, что это такое, как они работают (ввод, “мозг”, действие), где применяются: найм, онбординг, льготы, оценка и развитие. Рассказываем про типы агентов, оркестрацию, интеграции с HCM/ERP, преимущества, безопасность и практические сценарии: карьерное планирование, обучение, компенсации, RAG, LLM, примеры, советы, ответы.

AI‑агенты — это программные решения, которым можно поручать задачи. Они наблюдают за окружающей средой, действуют в рамках своей роли и со временем улучшают поведение на основе опыта и отзывов пользователей. Они созданы, чтобы помогать организациям автоматизировать и упрощать работу и принимать более взвешенные решения. AI‑агенты не только подсказывают, как действовать, но в отличие от предиктивных инструментов могут выполнять действия от имени пользователя — по запросу или по собственной инициативе — используя знания больших языковых моделей (LLM).

HR‑подразделения используют ИИ по‑разному: быстро составляют подробные вакансии, дают сотрудникам быстрые ответы на типовые вопросы о льготах и других темах, создают сводки по итогам оценок эффективности. Но AI‑агенты поддерживают более глубокий анализ и реальные действия. Слаженно работая вместе, AI‑агенты принимают запрос или указание, распределяют обязанности между специализированными агентами (например, по льготам, бонусам, адаптации и поощрениям) и на понятном языке сообщают пользователям нужную информацию или уведомляют о выполнении задачи. Хотя AI‑агенты могут работать автономно, люди делают их эффективнее: оценивают предложения, дают обратную связь о качестве результатов и при необходимости отменяют рекомендованные действия.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Что такое ИИ-агент?

AI‑агенты — это программные инструменты на основе искусственного интеллекта, которые используют генеративный ИИ и интерфейсы на естественном языке, чтобы помогать пользователям с разными задачами, например обновлять информацию в личном деле сотрудника, обновлять справочники по льготам и давать текстовое резюме сложной таблицы или диаграммы. Они используют большие языковые модели (LLM), то есть модели машинного обучения для задач обработки естественного языка, а также подход retrieval‑augmented generation (RAG), который позволяет улучшать результат работы LLM без изменения самой модели.

Что такое ИИ-агент в HR?

AI‑агенты в HR могут применять человеческие качества и способности, такие как рассуждение, память и принятие решений, к обычным обязанностям кадровых служб, включая подбор, адаптацию, управление льготами и управление талантами. AI‑агенты, встроенные в рабочие процессы HR, могут получать доступ к данным сотрудников в HCM‑системах, к корпоративной документации, к финансовым данным в ERP‑системах и к данным из других внутренних источников, а также к данным из внешних источников, например к отраслевым данным о компенсациях и трендам по корпоративным льготам.

Агентов можно разделить на две категории: разговорные агенты, которые взаимодействуют с людьми или с другими программами, и функциональные агенты, которые связаны с конкретным набором задач или с конкретной ролью. Например, агент по управлению результативностью может отвечать за суммирование данных о работе сотрудника, выделение достижений или зон для улучшения и подготовку персонализированных планов развития карьеры. Разговорный агент затем может донести эти возможные планы развития и принять и учесть обратную связь от сотрудника.

Задачи агента по найму могут включать оформление требований к должности, проверку созданных генеративным ИИ описаний вакансий и планирование интервью с кандидатами. Чатбот‑агент может общаться с кандидатами, получать и анализировать их отзывы и предупреждать менеджеров по найму, когда следующий шаг требует участия человека. Агент по администрированию льгот может давать понятные ответы сотрудникам, у которых есть вопросы о страховом покрытии или других корпоративных льготах.

Когда сотрудники задают вопросы, разговорный агент передаёт запрос управляющему агенту, который составляет план и определяет, какие действия нужны для ответа. Управляющий агент может обратиться к агенту генеративного ИИ, чтобы подготовить ответ. Когда требуется собрать конкретные сведения о льготах компании, управляющий агент вызывает RAG‑агента, чтобы получить нужные данные из LLM и из корпоративного хранилища документов. Он также может направить агента‑аналитика по льготам HR за информацией о вариантах покрытия для сотрудника. Наконец, управляющий агент проверяет итоговый ответ от LLM на точность перед тем, как передать его разговорному агенту для общения с сотрудником.

Главная цель AI‑агента — помочь HR и руководителям подразделений тратить больше времени на консультирование и выстраивание отношений с сотрудниками и меньше времени на административные задачи. Согласно опросу альянса EY‑Qualtrics, в компаниях с вовлечёнными сотрудниками текучесть персонала на 50% ниже, чем в тех, где вовлечённости нет.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Ключевые компоненты ИИ-агентов в HR

Каждый AI‑агент получает входные данные, которые поступают в его центр принятия решений, а тот в свою очередь направляет какое‑то действие. Это может быть немедленное действие от имени пользователя или инструкции другому агенту выполнить конкретную задачу. Ниже приведены три основных компонента работы AI‑агента, применительно к HR‑задачам.

Ввод. AI‑агенты могут обращаться к структурированным данным, таким как вилки зарплат и демографические сведения о сотрудниках, и к неструктурированным данным, таким как отзывы об эффективности работы и публикации в социальных сетях. Они используют эти данные, чтобы задать параметры запроса. Например, агент менеджера по найму может описать базовые требования к конкретной должности, а затем проверить созданное генеративным ИИ описание вакансии на точность.

Мозг. «Мозг» агента отвечает за принятие решений или определение следующих шагов в процессе на основе введённых запросов и набора сведений, сформированного его большой языковой моделью. Одни агенты отвечают за определение общего набора действий, которые нужно выполнить; другие — только за один шаг.

Действие. После оценки запроса агент выполняет действие сам или поручает его другому агенту. Задачи могут включать уведомление агента по компенсациям о поступившем запросе на информацию о зарплатных диапазонах или истории зарплаты, озвучивание ответа на вопрос или обновление корпоративных политик и рассылку их сотрудникам, на которых изменения могут повлиять.

Основные преимущества ИИ-агентов в сфере HR

AI‑агенты выполняют задачи самостоятельно, сочетая возможности генеративного ИИ и алгоритмы принятия решений, чтобы помогать людям и организациям ставить цели, разрабатывать планы действий, завершать задачи и учиться на обратной связи. Агенты могут общаться с людьми на естественном языке и созданы для работы со сложными задачами и многошаговыми процессами, где важно учитывать контекст и приоритеты. Ниже приведены ключевые преимущества.

Повышение эффективности и производительности. AI‑агенты помогают повышать эффективность и производительность сотрудников HR и других подразделений, автоматизируя административные задачи и предоставление персонализированной карьерной поддержки, а также упрощая процессы, такие как адаптация, подготовка трудовых договоров, оценки результативности и программы вознаграждений и привилегий.

Улучшение принятия решений. AI‑агенты могут давать рекомендации менеджерам HR и другим сотрудникам по таким темам, как отраслевые тренды компенсаций, планирование выхода на пенсию и покрытие льгот. Поскольку AI‑агенты обрабатывают множество взаимодействий с сотрудниками, они поддерживают принятие решений в HR, предоставляя специалистам актуальные и точные данные о тенденциях и настроениях в коллективе.

Снижение операционных затрат. AI‑агенты помогают HR‑командам выбирать лучшие каналы для продвижения описаний вакансий и общения с кандидатами, а также помогают сотрудникам решать вопросы, связанные с льготами, обучением или графиком. Беря эти задачи на себя, они экономят значительное время членов HR‑команды.

Улучшение опыта сотрудников. AI‑агенты помогают улучшать общий опыт сотрудников, быстро предоставляя точные ответы на вопросы о льготах, зарплате и других темах HR.

Автоматизация задач. AI‑агенты расширяют возможности предиктивного ИИ: они разбирают сложные запросы на части и решают их, позволяя HR‑командам и менеджерам сосредоточиться на стратегических инициативах, где важно человеческое понимание. Предиктивные инструменты ИИ помогают решать простые и чётко определённые задачи, но не предназначены для самостоятельных действий. AI‑агентам можно поручать сложные задачи, они действуют в рамках своей роли и используют обратную связь людей, чтобы улучшать будущие действия.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Основные варианты использования ИИ-агентов в сфере HR

Наиболее распространённые сценарии использования AI‑агентов в HR опираются на способность ИИ анализировать большие объёмы данных, чтобы снижать административную нагрузку и упрощать рутинные задачи HR. Ниже перечислены области, где специалисты HR могут ожидать ощутимые преимущества.

Развитие карьеры и оценка результативности

AI‑агенты могут снять часть самой утомительной работы HR: написание отзывов о работе. Менеджеры могут поручить агенту собрать отзывы от членов команды, подготовить черновик отзыва и даже назначить личную встречу с сотрудником для разговора. AI‑агент берёт на себя рутинные действия, позволяя менеджеру и сотруднику сосредоточиться на содержательном обсуждении ожиданий и возможностей роста. AI‑агенты также могут рекомендовать карьерные цели на основе профиля сотрудника и его интересов и помогать определить шаги для их достижения. Сотрудники могут корректировать эти рекомендации, чтобы агент учился.

Пособие по карьерному планированию. AI‑агенты могут фиксировать заметки из разговоров менеджера и сотрудника о карьере, делать краткое содержание ключевых пунктов, помогать формировать цели как часть карьерной дорожной карты сотрудника и, если обе стороны согласны с итогом, добавлять его в личное дело.

Ассистент по результативности и целям. Используя возможности генеративного ИИ, такой ассистент может помогать сотрудникам формулировать свои цели перед оценкой результативности.

Советник по обучению и развитию. Сотрудники могут поручить этому AI‑агенту подобрать и записать их на программы обучения, соответствующие их планам и текущим навыкам. Советник также может собирать отзывы о конкретных модулях и передавать их соответствующим сотрудникам HR.

Управление компенсациями и льготами

Управление компенсациями и льготами — одни из самых ценных сценариев для AI‑агентов. AI‑агенты могут быстро отвечать сотрудникам на вопросы о зарплате и льготах, а также помогать в учёте рабочего времени и управлении отсутствиями.

Ассистент по табелям. Этот AI‑агент может помогать своевременно и точно учитывать отработанные часы. Ассистенты по табелям также могут объяснять сотрудникам, как рассчитывается оплата — например, прояснять правила сверхурочной работы и поэтапных выплат.

Проводник по налоговым удержаниям. AI‑агент может помогать сотрудникам понимать и выбирать параметры налоговых удержаний с учётом таких факторов, как число иждивенцев, уровень располагаемого дохода и регулярные расходы.

Аналитик по правилам компенсаций. HR‑подразделения могут задействовать такой AI‑агент для сбора внутренних данных о компенсациях и отраслевых трендов, чтобы давать рекомендации по оплате труда для новых и текущих сотрудников. Например, менеджер HR, отвечающий за отчёт по отраслевым зарплатным трендам, может отправить агента к сторонним источникам для сбора данных, а затем использовать его возможности генеративного ИИ, чтобы структурировать и кратко изложить данные для отчёта руководству.

Аналитик по отпускам и отсутствиям. Сотрудники могут задавать этим AI‑агентам вопросы о отпуске, больничных и личных днях, а также о семейных, медицинских и других видах отпусков и запрашивать дополнительную информацию при необходимости. Они могут даже получить предварительное одобрение для последующей проверки менеджером и HR.

Управление жизненным циклом сотрудника

Сотрудники и организации могут использовать AI‑агентов, чтобы помогать в развитии карьеры. Это включает как выполнение рутинных задач, например обновление личных данных и помощь в выборе программ обучения, так и предоставление карьерных рекомендаций. AI‑агенты автоматизируют рутину, освобождая менеджеров для более содержательных обсуждений.

Ассистент по онбордингу новичков. Этот AI‑агент может поддерживать сотрудников в первые дни и недели работы, предоставляя доступ к информации о корпоративных правилах и напоминая о необходимых действиях и сроках.

Аналитик для ищущих вакансии внутри компании. Такой AI‑агент может помогать сотрудникам изучать возможности внутри организации, показывать открытые позиции и требуемые навыки. Он также может давать советы по резюме и подготовке к интервью.

Аналитик по привилегиям и поощрениям. Этот AI‑аналитик может информировать сотрудников о доступных привилегиях и поощрениях, связанных, например, со стажем, результативностью, должностью и другими факторами. Например, агент может сообщить сотруднице, что теперь она имеет право летать бизнес‑классом, став вице‑президентом, или что получит премию в 5 000 долларов в следующей зарплате к 10‑летнему юбилею работы. Он также может давать менеджерам рекомендации по связанным корпоративным правилам.

Ассистент по личным и кадровым данным. Этот AI‑агент может помогать сотрудникам обновлять профили в корпоративном справочнике и получать информацию о карьерных вехах, таких как даты повышения и перевода.

Аналитик по трудовым договорам. Такой AI‑агент может помогать сотрудникам понимать условия их трудовых договоров, отвечать на вопросы и кратко излагать содержание простым языком. Он также может отслеживать договорные требования и сроки, чтобы сотрудники и менеджеры знали о необходимых действиях, например о выплате премий или планировании получения обязательных сертификатов.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

Интеграция HR -агентов искусственного интеллекта

AI‑агенты для HR опираются на доступ к полным данным о зарплате, результатах работы, обучении, целях и другим сведениям в системе управления персоналом. Не менее важно связать HR‑агентов с теми, что работают с корпоративной ERP и другими системами — например, чтобы дать менеджерам общий обзор выплат по всей организации для планирования штата и управления талантами. Связанные между собой системы могут быть и более защищёнными, если конфиденциальные данные HR, финансов, продаж и других направлений защищены на уровне платформы и доступ к ним имеют только уполномоченные люди.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.

Часто задаваемые вопросы

Как AI‑агенты улучшают подбор персонала в HR?

AI‑агенты помогают улучшать подбор, создавая описания вакансий на основе требований к должности, отбирая кандидатов, которые лучше всего соответствуют нуждам работодателя, и предоставляя менеджерам по найму советы и рекомендации для упрощения процесса. Агент также может улучшить опыт кандидатов, отвечая на их вопросы и проводя их через процесс подачи заявки.

Какую роль играют AI‑агенты в обучении и развитии сотрудников?

AI‑агенты играют важную роль в обучении и развитии, предлагая персональные рекомендации сотрудникам и используя отзывы сотрудников и менеджеров, чтобы уточнять и улучшать эти рекомендации.

Как AI‑агенты помогают проводить оценки эффективности?

AI‑агенты помогают в оценках эффективности, предлагая цели на основе навыков, интересов и карьерных планов каждого сотрудника и помогая определить критерии успеха. Менеджеры также могут просить у агента советы о том, как лучше проводить беседы с сотрудниками о результатах и целях.