Автоматизация HR-процессов: варианты, этапы внедрения, примеры, роль искусственного интеллекта
Внедряя программное обеспечение для автоматизации HR-процессов, бизнес увеличивает продуктивность рекрутеров и эффективно перераспределяет бюджет. Получает наглядную аналитику по работе отделов в пару кликов и закрывает ещё десятки задач.
Как среди множества программных решений выбрать наилучшие для вашей компании? Помогаем разобраться!
В статье рассказываем:
- какие цифровые продукты для HR-отделов есть на рынке, и чем они полезны;
- как поэтапно трансформировать процессы управления человеческими ресурсами;
- как оценить результаты проведённых изменений.
В дополнение мы рассмотрим тему автоматизации HR-процессов через призму новых возможностей, доступных бизнесу благодаря ИИ.
Поехали!
Почему в РФ остро стоит потребность в автоматизации HR
Сотрудники HR-отделов ведут множество процессов одновременно. Даже сегодня, в эру технологического прогресса, они вручную проводят отбор резюме, отправляют кандидатам тестовые задания, работают с документацией и формируют отчёты.
К этому добавляются задачи, которые, в отличие от вышеперечисленных, можно доверить только человеку: например, one-to-one, организация мероприятий, стратегическое планирование. И, по «доброй» традиции, HR выступают психологами для сотрудников, аккумулируя в себе чужой негатив.
На фоне недостаточной или вообще отсутствующей автоматизации HR, компании теряют существенные суммы ежегодно. Рассмотрим, какие программные решения помогут избежать таких сценариев.
Какие основные типы ПО для автоматизации работы HR популярны среди бизнеса по всему миру
- HRIS (Human Resource Information System, системы управления персоналом): помогают управлять данными сотрудников: личной информацией, должностями и зарплатами. Примеры: SAP SuccessFactors, Workday.
- ATS (Applicant Tracking System, системы мониторинга соискателей): автоматизируют процесс найма, от публикации вакансий до анализа откликов и резюме. Примеры: Greenhouse, Lever.
- LMS (Learning Management System, системы управления обучением): помогают повышать квалификацию сотрудников, открывая доступ к базам знаний, тестированию и отслеживая прогресс. Примеры: Moodle, TalentLMS.
- Performance Management Systems (системы управления производительностью): оценивают продуктивность, позволяют ставить цели и фиксировать их достижение. Примеры: 15Five, BetterWorks.
- Payroll Systems (системы расчета выплат): считают ЗП, премии и другие выплаты. Примеры: ADP Workforce Now, Paychex Flex.
- Employee Self-Service Portals (порталы самообслуживания сотрудников): в этих системах сотрудники сами обновляют информацию о себе, запрашивают отпуск и получают доступ к рабочим документам. Пример: Zenefits.
В зависимости от специфики бизнеса и требований к защите данных, можно использовать готовый софт, а можно заказать индивидуальную разработку. Актуально, если вы не хотите, чтобы данные выходили за пределы компании, а также если вам нужен узкоспециализированный функционал.
Как программное обеспечение помогает автоматизировать кадровые процессы в нашей стране: примеры
Наём
Системы автоматизации умеют сортировать резюме по ключевым навыкам, отсеивая неподходящих кандидатов. Ещё они могут отправлять автоматические ответы и назначать собеседования.
Пример: отечественная платформа Хантфлоу автоматизирует рекрутинг и помогает управлять воронкой кандидатов. Система автоматически сортирует резюме, отслеживает взаимодействия с кандидатами и планирует интервью.
Повышение производительности
Автоматизация поможет найти рабочие процессы, которые идут не очень гладко и затем их исправить: подметить, кто не справляется с должностью а кому, наоборот, можно передать задачи посложнее. Причем выводы вы сможете построить не на догадках, а исходя из данных.
Пример: «1С:Зарплата и управление персоналом» помогает принимать управленческие решения. Система анализирует данные о производительности из разных источников, создаёт наглядные отчеты и даёт рекомендации.
Повышение лояльности
Чат-боты самостоятельно проводят регулярные опросы и общаются с сотрудниками. Причем наш опыт показывает, что собеседник обычно не догадывается, что говорит с роботом — бот адаптируется к разговору, не теряется, если собеседник меняет тему. Затем ИИ может собрать результаты опросов и проанализировать их, чтобы вовремя предупредить о потенциальных проблемах.
Такой бот регулярно общается с сотрудниками, узнает их мнение о работе и компании и сразу сообщает вам, если назревают проблемы. Так он помогает вам решать вопросы еще до того, как они перерастут в серьезные конфликты или приведут к увольнениям.
Пример: Dodobot от Додо Пицца, — чат-бот для коммуникации с сотрудниками. Он интегрируется в Slack и умеет отвечать на вопросы сотрудников, находя нужную информацию в базе знаний и помогает Додо Пицца проводить онбординг новичков.
Обучение сотрудников
LMS-системы составляют индивидуальные планы развития, рекомендуют курсы на основе целей компании и отслеживают прогресс.
Пример: HR-платформа Пульс от СберБанка использует искусственный интеллект. ИИ изучает цели сотрудника и предлагает курсы под них. Тем самым повышается качество обучения, а нагрузка на hr-отдел снижается.
Кадровый документооборот
Системы автоматизации документооборота берут на себя рутинные задачи по оформлению и хранению документов. Они умеют формировать типовые документы по шаблонам, отслеживать сроки подписания и напоминать, когда пора обновить те или иные бумаги.
Такие системы экономят время HR-специалистов, снижают количество ошибок в документах, помогают соблюдать все требования трудового законодательства.
Пример: система Контур.Диадок ведёт документацию, помогает отслеживать статусы документов, собирает все акты в одном месте.
Зона роста для отечественного рынка ИТ-решений для HR — анализ встреч 1-1 и опросов 360. По нашему опыту, они позволяют ускорить процесс в 8 раз и более. Собрав все данные в одном месте, вы можете быстрее проводить анализ, экономя по нескольку часов рабочего времени в день. Лучше всего для такой автоматизации подходят системы на основе ИИ. Ниже мы разобрали, почему это так и показали, как это работает в компаниях наших клиентов уже сейчас.
Какие задачи HR решает ИИ и большие языковые модели (LLM) в частности
Gartner прогнозирует, что к 2026 году 80% компаний внедрят решения на базе LLM-моделей, притом что в 2023 году эта цифра составляла всего лишь 5%.
Откуда такой быстрый рост популярности?
Уже сейчас LMM-модели умеют понимать и генерировать естественный язык на уровне смыслов, и это позволяет им решать нестандартные задачи бизнеса — в том числе для HR.
Пример из нашей практики наглядно отражает, насколько сложные задачи можно доверить ИИ, и как они кратно ускоряют работу.
К нам обратился клиент с запросом: разработать решение для аналитики HR-коммуникаций. Требовалось создать систему, которая могла бы структурировать информацию из разговоров HR с другими сотрудниками и создавать на её основе задачи в таск-трекере.
Традиционный подход — ручная обработка записей встреч и интервью — отнимал массу времени и не давал полной картины.
Решение нашлось в использовании LLM. Оно не просто «читает» записи разговора, а понимает их содержание.
- Выявляет ключевые моменты в беседах. Например, система может заметить, что сотрудник часто упоминает желание развиваться в новом направлении.
- Исходя из этого сама заносит в таск-трекер задачу: «Обсудить возможности горизонтального развития c Андреем. В.»
- Объем задач, который раньше занял бы у HR-специалиста и других людей 8 ч, теперь делается за час.
Ещё один схожий пример — продукт, который мы создали для ведущего разработчика систем аналитики речи в РФ. Автоматически суммаризирует содержание видеоконференций и создаёт на их основе задачи для сотрудников. Затем закрепляет их за каждым.
Продукт экономит время и гарантирует, что важные решения, принятые во время звонка, не забудутся, конспект по ним сформируется сам, а задачи сразу уйдут в работу ответственным — ведь прямо в процессе звонка ИИ услышит их имена и назначит их.
А вот ещё больше примеров задач кадровиков, с которыми справляется ИИ:
- ИИ может почерпнуть данные из базы знаний, сформировать на их основе требования к вакансии и при отборе кандидатов отсечь неподходящие резюме.
- LLM-модели могут анализировать soft-скиллы кандидатов. Так, система речевой аналитики может обработать транскрипт собеседования и оценить насколько грамотно кандидат отвечал на вопросы рекрутера.
- Чат-боты на базе ИИ готовы круглосуточно отвечать на любые вопросы сотрудников, черпая информацию из базы знаний. Так новички быстрее вольются в рабочий процесс.
- Система со встроенной LLM может прочитать переписку сотрудника в рабочем чате, уловить «настрой» человека и как можно раньше предупредить о скрытом недовольстве. Это поможет менеджеру вовремя среагировать и удержать ценного участника команды.
- Может ускорить составление типовых договоров. Работает это так: сперва умный помощник изучает законодательство и данные контрагентов. Затем — пишет и заполняет рыбу документа. В конце — отдает человеку на ревью. Остаётся только проверить работу и при надобности откорректировать.
Какие этапы входят в процесс автоматизации и делают его эффективным
Ниже мы подробно рассказали про этапы, которые требуется для успешного внедрения автоматизации.
1. Аудит HR-процессов
Первый шаг на пути к автоматизации — это тщательный анализ текущих HR-процессов в компании. На этом этапе важно выявить все рабочие процессы, оценить их эффективность и определить, какие из них можно оптимизировать с помощью технологий.
Такой аудит поможет выделить приоритетные направления для автоматизации. Например, если обработка заявлений на отпуск занимает слишком много времени, это показатель, что стоит сфокусироваться на автоматизации документооборота.
2. Стандартизация нормативной базы организации
После аудита необходимо привести в порядок нормативную базу компании (если требуется). Это означает создание единых стандартов для всех HR-процессов, которые планируется автоматизировать.
Например, если вы хотите автоматизировать процесс найма, нужно четко определить критерии отбора кандидатов, этапы собеседования и необходимую документацию. Стандартизация поможет избежать путаницы и обеспечит последовательность в работе автоматизированной системы.
3. Дорожная карта автоматизации процессов
На основе результатов аудита и стандартизации создается дорожная карта — план поэтапного внедрения автоматизации. В нём определяются процессы, сроки реализации и необходимые ресурсы.
Например, вы можете решить начать с автоматизации процесса онбординга новых сотрудников, затем перейти к автоматизации учета рабочего времени, и в конце заняться автоматизацией системы оценки эффективности. А в процессе обсуждения деталей с разработчиком
4. Выбор IT-решения для автоматизации
Теперь, когда у вас есть четкое представление о том, что конкретно нужно автоматизировать, можно приступать к выбору подходящего IT-решения. Здесь важно учитывать специфику вашего бизнеса, масштаб компании и бюджет.
Для небольших компаний может подойти готовое облачное решение. Крупные организации часто предпочитают разработку индивидуального решения, которое можно полностью адаптировать под свои нужды и развернуть на серверах внутри инфраструктуры компании. Это даёт вам полный контроль над набором функций, расширением возможностей системы, способами обеспечения безопасности данных.
5. Автоматизация
На этом этапе происходит непосредственное внедрение выбранного IT-решения. Это может включать в себя настройку системы, перенос данных из старых систем, интеграцию с существующими инструментами компании.
Важно проводить автоматизацию постепенно, начиная с пилотного проекта в одном отделе или направлении. Это позволит выявить и устранить возможные проблемы до полномасштабного внедрения.
6. Интеграция с другими системами
Для максимальной эффективности новая HR-система интегрируется с другими инструментами компании: системами учета рабочего времени, бухучета, корпоративными мессенджерами.
7. Разработка базы знаний для хранения кадровых документов
Создание централизованной базы знаний — важный шаг в автоматизации HR-процессов. Эта база должна содержать все необходимые документы, политики и процедуры в удобном для поиска и использования формате.
LLM-модели могут значительно упростить работу с такой базой знаний. Например, сотрудник может задать вопрос: «Какие документы нужны для оформления отпуска?», и система мгновенно предоставит нужную информацию.
8. Обучение сотрудников
Заключительный этап внедрения — обучение сотрудников работе с новой системой.
Для этого проводится серия тренингов, готовятся инструкции, а компания-разработчик обеспечивает техническую поддержку на начальном этапе использования
Например, мы в NLABTEAM мы бесплатно ведем проект в течении 6 месяцев после релиза в рамках гарантии — обрабатываем запросы пользователей и доводим систему до совершенства — полного соответствия ожиданиям заказчика.
Ещё одна хорошая практика от нас — создание обучающих видео или интерактивных курсов, которые сотрудники могут проходить в удобном темпе.
Как оценить результаты внедрения
Это можно сделать, сравнив ключевые показатели в разрезе «До» и «После». Например:
- сколько часов в день сотрудники тратят на рутинные задачи, и как изменилась производительность;
- как быстро обрабатываются заявки в HR-отделе, получилось ли ускориться;
- сколько резюме удается оценить в день теперь;
- как сотрудники оценивают работу отдела HR, есть ли положительная динамика;
- насколько качественнее получается удерживать сотрудников.
Помимо количественных показателей оцениваются и качественные. В этом помогают опросы. Например, мы собираем подробную обратную связь и от сотрудников и от руководителей, и таким образом лучше понимаем, как команда оценивает влияние автоматизации. Основываясь на этом, выявляем области для улучшения.
Коротко о главном
- Автоматизация HR-процессов нужна, чтобы разгрузить сотрудников и уменьшить затраты компании на кадровый отдел, перераспределить бюджет.
- HR-системы делятся на группы — в зависимости от задач бизнеса: для управления данными сотрудников — HRIS. Для оценки эффективности работы — Performance Management Systems. Для самообслуживания сотрудников — Employee Self-Service Portals.
- В каждой из этих систем большие языковые модели и ИИ открывают новые возможности. Они умеют анализировать неструктурированные данные, понимать контекст и общаться на естественном языке.
Рассматриваете разработку решения для автоматизации HR-процессов? Поможем воплотить ваше пожелание в реальность!
Свяжемся с вами в течение одного рабочего дня, чтобы обсудить требования к проекту, и составим подробное коммерческое предложение с оценкой стоимости.
Наш e-mail: sales@nlabteam.com
