ИИ и HR: Предсказания на 2025 год

В статье обсуждаются изменения в HR, вызванные интеграцией искусственного интеллекта. К 2025 году AI обещает сделать процессы найма, обучения и управления производительностью более эффективными. Это помогает улучшить вовлечённость сотрудников, используя такие технологии, как анализ настроений.

Искусственный интеллект (ИИ) несомненно является значительным продвижением. Он оказал влияние почти на каждую отрасль, и управление человеческими ресурсами (HR) не стало исключением. От автоматизации повторяющихся административных задач до обеспечения принятия решений на основе данных, ИИ сыграл ключевую роль в помощи специалистам HR в предоставлении исключительного рабочего опыта для их сотрудников, особенно когда рынок труда становится все более конкурентным.

Согласно исследованию компании Gartner, 76% специалистов HR считают, что отказ от внедрения решений на основе ИИ в течение одного или двух лет поставит их организацию в невыгодное положение в плане успеха. То же исследование показало, что около 38% руководителей HR уже изучили или внедрили решения на основе ИИ, чтобы сделать свои операции более эффективными. Эти статистические данные подчеркивают, что для команд HR крайне важно быть в курсе решений на основе ИИ, чтобы их работа с людьми оставалась конкурентоспособной. Поэтому в этом блоге мы предсказали некоторые из основных трендов ИИ, которые будут определять разные аспекты HR-деятельности в 2025 году.

ИИ в рекрутинге

Процесс найма становится все более ориентированным на кандидатов, эффективным, точным и автоматизированным благодаря интуитивным технологиям ИИ. Когда-то рекрутёрам приходилось просматривать сотни резюме, чтобы выбрать подходящих кандидатов для интервью. Сейчас у нас есть алгоритмы ИИ, которые могут просканировать и отобрать подходящих кандидатов за считанные секунды. По мере того как технологи ИИ продолжают развиваться, мы можем ожидать, что многие организации будут дальше интегрировать их в свои процессы.

Умные решения при найме

К 2025 году ИИ будет всё больше управлять стратегическими аспектами найма. HR-команды будут полагаться на ИИ для принятия умных решений при найме и станут более объективными, минимизируя человеческие предвзятости. Анализируя прошлые тренды найма, проектные графики, этапы проектов, планы расширения на рынке, прогнозы продаж и показатели ухода, ИИ сможет делать точные прогнозы потребностей организации в новых сотрудниках. Например, если компания, разрабатывающая программное обеспечение, планирует запустить новый продукт в другой сектор, ИИ может спрогнозировать количество и тип сотрудников с необходимыми навыками для поддержки такого расширения. Это, в свою очередь, помогает компании быть уверенной, что у неё достаточно сотрудников для достижения бизнес-целей. С такими инсайтами также будет легче нанимать нужных людей на соответствующие позиции.

Скрининг резюме на основе ИИ

На основании навыков, квалификации и атрибутов, необходимых для роли, на которую организация ищет сотрудника, решения для скрининга резюме на основе ИИ смогут определять и ранжировать кандидатов в зависимости от их соответствия. Это ускоряет весь процесс найма и делает его более инклюзивным благодаря устранению неосознанных предвзятостей, связанных с возрастом кандидата, полом и другими факторами.

Анализ видеоинтервью

Ещё одним ключевым трендом в найме является анализ видеоинтервью. Всё больше организаций будут использовать ИИ для получения инсайтов о реакциях и поведении кандидатов, чтобы оценить их пригодность для роли. Основываясь на ключевых словах, которые кандидаты используют в своих ответах, ИИ может предсказать, обладают ли они необходимыми навыками и знаниями. Однако важно отметить, что эта практика порождает этические вопросы, касающиеся приватности и согласия.

Опыт кандидатов

Что касается опыта кандидатов, мы увидим больше организаций, использующих ИИ для обеспечения плавного и безошибочного процесса. Например, ИИ-чаты будут использованы для того, чтобы кандидаты всегда получали актуальную информацию о процессе интервью. Кандидаты смогут использовать чат-боты для задавания вопросов и получения обновлений о статусе своих интервью, вакансиях, требованиях к должностям и сроках найма. Аналогично, организации будут применять ИИ для персонализации интервью кандидатов. Например, ИИ может предложить конкретную оценку, исходя из специализации, опыта и знаний кандидата, а не следовать одинаковому опроснику для всех кандидатов.

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!

ИИ в основных HR-операциях

То как HR-специалисты будут подходить к своим повседневным задачам существенно изменится к 2025 году. Времязатратные и повторяющиеся административные задачи HR будут переопределены с помощью ИИ, что даст возможность HR-профессионалам заняться более стратегическими ролями, такими как стимулирование роста организации и вовлечённость сотрудников. Именно поэтому мы увидим все больше организаций, интегрирующих ИИ в свои основные HR-операции, чтобы стать более эффективными и действенными.

ИИ для управления

Одной из ключевых тенденций ИИ в области основных HR-практик станет использование ИИ в управлении соответствием требованиям. Можно ожидать, что технологии ИИ позволят HR-командам быть в курсе всех основных обновлений и изменений в региональных законах и нормах. ИИ можно запрограммировать на сканирование соответствующих юридических баз данных, новых сайтов и правительственных ресурсов, чтобы обеспечить соответствие требованиям. Точно так же ИИ может использоваться для подготовки отчетов—таких как отчеты по равным возможностям, налоговому соответствию, рабочим часам сотрудников и разнообразию, равенству и инклюзии—путем сбора, организации и анализа соответствующих данных. Это сэкономит много времени у HR-команд и обеспечит их соответствие требованиям в любое время.

ИИ в управлении данными

Другой важной областью в HR, связанной с большим количеством ручной работы, является управление данными сотрудников, что в основном связано с объемом, сложностью и чувствительностью данных. HR-специалисты могут быть вынуждены обновлять повторяющиеся данные в нескольких источниках, чтобы соблюдать все требования. Чтобы преодолеть эти трудности, можно ожидать, что организации будут использовать технологии ИИ для отслеживания изменений и обновления записей. Дополнительно, ИИ может анализировать данные сотрудников, чтобы предоставить ключевые инсайты и выявить различные тенденции, которые помогут организациям улучшить свои стратегии управления данными.

ИИ в обучении и развитии

Корпоративные обучение и развитие, которые когда-то считались утомительными из-за однонаправленного стиля коммуникации и универсального подхода, теперь переживают революцию благодаря ИИ. Сегодня обучение стало гораздо более интерактивным и увлекательным благодаря этим изменениям.

Персонализированные программы обучения

В 2025 году мы продолжим наблюдать продвижение ИИ в сфере обучения и развития сотрудников. Например, анализируя данные о навыках сотрудника, его компетенциях, пробелах в навыках, истории обучения, роли, карьерном пути, карьерных устремлениях и оценках работы, ИИ сможет:

Представить четкое представление о потребностях сотрудника в обучении.
Устанавливать долгосрочные и краткосрочные цели для программы обучения.
Подбирать доступные учебные ресурсы, соответствующие целям обучения сотрудника.
Предлагать форматы контента, которые сотрудники предпочли бы.
Отслеживать прогресс и предоставлять дополнительные ресурсы, если сотрудникам сложно завершить определенный модуль.
Предоставлять сотрудникам соответствующую автоматизированную обратную связь на основе их прогресса.
Измерять общую эффективность программы обучения и предлагать улучшения.

Обработка естественного языка для международного обучения

Обработка естественного языка (от англ. NLP) может быть особенно полезна в 2025 году, если ваша организация - это международная компания, предлагающая программы обучения сотрудникам, говорящим на разных языках. Эта технология может автоматически переводить учебные ресурсы на любой язык и делать обучение более доступным. Таким образом, специалисты по обучению и развитию не будут тратить время на ручной перевод и смогут загружать учебные ресурсы на любом языке. Кроме того, NLP может поддерживать микрообучение, разбивая подробные обучающие материалы на небольшие части, которые сотрудники смогут легко понять.

Улучшенные данные для обучения

ИИ также будет использоваться специалистами по обучению для сбора инсайтов, которые могут помочь поднять их программы на новый уровень. Например, анализируя данные об обучении, такие как учебные материалы, прогресс учащихся и оценки обучения, можно определить, где учащиеся теряют интерес и предложить решения для преодоления связанных с этим проблем. Он даже может выявить устаревшие и скучные учебные материалы. Аналогично, анализ данных об обучении сотрудников может дать более глубокое понимание их стиля и предпочтений, что может быть полезно для персонализации будущих учебных курсов.

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.

ИИ в управлении производительностью

Управление производительностью – это один из аспектов работы, который вызывает беспокойство у сотрудников, HR-команд и менеджеров, из-за объема подготовки, который он требует. Однако ИИ может упростить этот процесс, сделав его более объективным и ориентированным на развитие.

Оценка производительности в режиме реального времени

В 2025 году интеграция ИИ в управление производительностью станет ещё глубже. Например, ИИ будет использоваться для подготовки как менеджеров, так и сотрудников к оценкам производительности. Для сотрудников ИИ может помочь лучше понять свою производительность, улучшения, сильные и слабые стороны, анализируя рабочие данные, собранные из программ управления проектами, продуктивности и признания. ИИ также может выделить области, в которых сотрудники преуспели за период оценки.

Предоставляя ясное представление о их вкладе, технологии ИИ могут избавить сотрудников от тревог, часто связанных с оценками производительности. Аналогичным образом, ИИ будет использоваться для предоставления инсайтов по производительности менеджерам, анализируя ключевые показатели эффективности (KPI), прогресс в достижении целей и проектов, а также продуктивность каждого участника команды. Он также может консолидировать и суммировать отзывы о производительности, которые сотрудники получают от своих коллег, подчинённых и других членов команды. Таким образом, менеджеры смогут составлять отзывы о производительности, основанные на данных, без предвзятости и с акцентом на развитие. ИИ также будет использоваться для проверки составленных отзывов, чтобы выявить любые предвзятости. Он также предложит менеджерам быстрые инсайты по всем ключевым вопросам, обсуждаемым во время прошлых обзоров, чтобы они могли лучше отслеживать прогресс.

Отслеживание SMART-целей

Ещё одна область, в которой ИИ окажет значительное влияние, это отслеживание целей сотрудников. Основываясь на карьерных путях сотрудника, областях для улучшения и проектных планах, ИИ сможет предложить SMART-цели (Конкретные, Измеримые, Достижимые, Актуальные, Ограниченные по времени). Кроме того, ИИ может отслеживать, как сотрудник продвигается к этим целям, анализируя его рабочие модели и метрики продуктивности. Если им сложно двигаться вперёд, он может предложить инсайты и обратную связь, которые помогут им улучшиться. Менеджеры также могут использовать его, чтобы выявить области, где сотрудникам может понадобиться дополнительная поддержка.

ИИ в вовлечении сотрудников

Вовлечённость сотрудников стала стратегической функцией, которую необходимо ответственно управлять, чтобы сохранять сотрудников счастливыми и мотивированными. Учитывая значительное воздействие инициатив по вовлечённости сотрудников на организации, можно ожидать, что к 2025 году организации будут активнее интегрировать ИИ для улучшения своих отношений с сотрудниками.

Анализ настроений

Одной из ключевых тенденций, которая будет определять будущее вовлечённости сотрудников, является роль ИИ в анализе настроений. Анализируя данные о коммуникации сотрудников, включая их ответы на опросы и опросники, отзывы, оценки производительности, электронные письма, сообщения в чатах и посты во внутренней сети, ИИ может предложить ключевые инсайты о настроениях конкретного сотрудника. Он может выявлять негативные шаблоны, которые могут привести к увольнению или другим проблемам, ещё до того, как они начнут влиять на другие аспекты организации. Аналогичным образом, ИИ может даже объяснить причины, по которым сотрудники покидают организацию. Например, анализируя данные о производительности, ИИ может подчеркнуть шаблоны продвижения и карьерного роста, чтобы выявить потенциальные проблемы.

Автоматическое распознавание

Ещё одна ключевая область, где можно увидеть воздействие ИИ, это признание, которое является одним из ключевых факторов, способствующих вовлечённости сотрудников. ИИ может интегрироваться с системами управления производительностью и управления проектами, чтобы выявлять ключевые достижения, положительные отзывы клиентов, успешные продажи и завершение проектов для предоставления признания.

Последние мысли

По мере того как ИИ продолжает трансформировать различные сектора, HR-командам следует использовать его возможности, чтобы стать более ориентированными на данные и эффективными. Это, в свою очередь, может способствовать созданию более счастливого и вовлеченного коллектива. Мы надеемся, что этот блог дал вам четкое представление о различных тенденциях ИИ, которые будут доминировать в HR-секторе в 2025 году! Делитесь своим мнением об этих тенденциях ИИ.

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!