ИИ в HR-процессах российских компаний: какие риски и как внедрять?
«Технологии Доверия» совместно с Knomary провели второе ежегодное исследование опыта внедрения ИИ в HR среди российских компаний. Рассказываем, что удалось узнать.
Исследование 2024: акцент на практике внедрения
Последние несколько лет сложно не заметить резкий рост популярности технологий на базе искусственного интеллекта: начиная с 2017 года тема ИИ в явном виде начинает появляться в технологических трендах Gartner, публичный релиз ChatGPT в 2022 г. запустил скачок доступности генеративных нейросетей, а развитие моделей с открытым исходным кодом прямо сейчас побуждает к экспериментам и созданию новых инструментов.
При этом ранее российский бизнес осторожно относился к внедрению ИИ в свои процессы, особенно в HR – непонятен эффект, подход к внедрению, ограничения безопасности. В прошлом году мы стали отмечать все больше успешных кейсов и поставили задачу рассказать о возможностях и примерах применения ИИ в HR в России. Нашими первыми интервьюируемыми стали компании Ростелеком, Авито, Северсталь, СБЕР.
С другой стороны, функция HR также претерпевает значительные изменения: возникают концепции цифрового корпоративного пространства, анализа пути сотрудника (Employee Journey Map, EJM), интенсивная бизнес-среда создает спрос на организацию системы внутреннего обучения.
В этом году ярких примеров на рынке стало еще больше, и мы сосредоточились на практике внедрения: опросили 95 российских компаний об их опыте применения искусственного интеллекта, провели интервью с ДОМ.РФ, Ростелеком и РЖД, выделили 7 шагов, которые нужно предпринять для успешной ИИ-трансформации.
Мы видим, что с каждым годом возможностей применения ИИ становится все больше, но как реализовать эти возможности на практике? Отвечаем на этот вопрос в статье.
Зачем бизнесу применять ИИ в HR
Изначально необходимо определиться, зачем бизнес хочет применить искусственный интеллект в HR. Ключевых целей применения две: сокращение затрат (денег и времени) и улучшение пути сотрудника в компании. В первом случае речь идет об автоматизации процессов, в основе которых лежит определенный шаблон или паттерн (пусть и не всегда явный). Во втором случае мы говорим об Employee Journey Map и автоматическому предоставлению информации сотруднику и выполнении простых рутинных действий (формирование и верификация заявок, отчетов). В случае шаблонизированного процесса и персонализированного результата (контента) можно достичь обеих целей, быстро создавая недорогой и относительно уникальный контент, в т.ч. персонализированный для пользователей.
Внедрение инноваций может быть сопряжено с большими рисками и барьерами (об этом – ниже). Поэтому новой технологии гораздо легче преодолеть барьер недоверия, если можно быстро и недорого протестировать ее на наиболее понятном примере (например, изолированной части процесса).
Это во многом объясняет результаты ответа респондентов на вопрос «в каких областях HR вы применяете ИИ?» -- каждая четвертая компания указала обучение персонала и рекрутинг, каждая пятая – HR-сервисы. Обучение и рекрутинг позволяют использовать наиболее популярную механику ИИ – генерацию контента (программы обучения, тренинги, описания вакансий), а для экспериментов можно использовать бесплатные (или недорогие) пользовательские сервисы без покупки дополнительных лицензий. Популярность HR-сервисов на базе ИИ объясняется постепенным развитием готовых решений (как в форме отдельных приложений, так и встраиваемых чат-ботов), позволяющих точечно внедрять ИИ, не проводя масштабную подготовку процессов и сотрудников.
Семь препятствий для внедрения ИИ в HR
Допустим, вы выбрали HR-процесс и хотите автоматизировать его рутинную и трудоемкую часть. Можно ли сразу продумывать план внедрения и выбирать решение? Не совсем. При внедрении ИИ необходимо учесть ряд особенностей, которые без должной проработки могут превратиться в барьеры внедрения и создать риски для компании:
Риски информационной безопасности. Утечка корпоративных данных (особенно кадровых данных) может нанести значительный ущерб бизнесу. Доверять эти данные ИИ – значит создавать дополнительные риски.
Отсутствие компетенций. HR-специалисты могут не обладать достаточными навыками и знаниями в сфере ИИ и работы с данными.
Недостаточный объем и качество данных. Инфраструктура данных в компании может находиться на низком уровне – множество несвязанных информационных систем, отсутствие валидации данных, несистемный подход к сбору и обработке.
Отсутствие готового решения. На рынке ИИ-решений в HR не представлено готовых продуктов для решения поставленной задачи.
Высокая стоимость решений. Стоимость реализации проекта слишком высока, и в бюджете не заложено таких трат.
Зависимость от поставщика. Вендор предлагает реализовать проект под ключ на базе своей инфраструктуры и собственных разработок. Это удобно, но поставит бизнес в зависимость от единственного поставщика.
Скептическое отношение руководства. Команда HR понимает необходимость внедрения ИИ и видит потенциал, но руководство не хочет согласовывать и выделять бюджет на долгий и дорогой проект с неизвестным эффектом.
Выглядит страшновато. В этот момент важно вспомнить, что сейчас внедрение ИИ – это инновация, а любая инновация предполагает риск, сложности и препятствия в обмен на значительную выгоду для бизнеса. При этом каждый из рисков имеет минимум несколько способов преодоления. Например, чтобы устранить нехватку компетенций, вы можете организовать специализированное обучение сотрудников, привлечь партнеров-экспертов или нанять в штат опытную внешнюю команду.
С рисками понятно, их можно проработать. А как внедрять ИИ в HR?
Итак, вы учли и проработали основные риски и решили внедрить ИИ в процессы управления персоналом. С чего следует начать? Почему бы просто не найти на рынке продукт или вендора и не заказать внедрение цифрового рекрутера или ИИ-помощника для персонала? Ответ зависит от глубины изменений.
В случае точечных преобразований (например, цифровой ассистент для сотрудников или ИИ-скрининг резюме) в замкнутом бизнес-процессе можно ограничиться простым общим планом.
Более сложные мероприятия, например системное и сквозное внедрение ИИ во всей HR-функции, преобразование процесса сбора и анализа кадровых данных, значительная автоматизация найма и онбординга, требуют более тщательной проработки. В противном случае бизнес рискует оказаться в ситуации, когда операционная модель сводит эффект внедрения ИИ к нулю, инициативы по внедрению конфликтуют между собой или дублируют функционал, а сотрудники игнорируют или сопротивляются изменениям. Хорошая структура и план проекта вскроют противоречия и проблемы на раннем этапе и дадут вам возможность скорректировать подход вместо траты денег и времени на исправление ошибок. Мы выделили семь основных блоков вопросов, которые нужно учесть при трансформации процессов HR (и не только) с помощью ИИ.
Стратегия. Как периметр внедрения ИИ в процессы укладывается в общую стратегию бизнеса? Если стратегия пересматривается, следует ли подождать с внедрением проекта?
Операционная модель. Потребует ли внедрение ИИ пересмотра операционной модели? Какие роли и процессы будут затронуты? Необходимо ли планировать перераспределение ресурсов? Возникнут ли новые роли?
Инфраструктура и данные. Готовы ли наша инфраструктура и процессы управления данными к внедрению ИИ или им требуется доработка? Хватит ли нам текущих вычислительных мощностей или потребуются инвестиции?
Команда. Достаточно ли в компании сотрудников, умеющих и готовых работать с ИИ? Требуется ли дополнительное обучение? Потребуется ли набор новых сотрудников?
Безопасность и этика. Насколько внедрение ИИ соответствует корпоративным политикам по этике и безопасности? Могут ли требования корпоративной безопасности ограничить эффективность работы с ИИ? Каким образом можно удовлетворить корпоративные политики и требования при работе с ИИ без ухудшения результата?
Внедрение. Кто отвечает за внедрение ИИ? Насколько гибок план реализации проекта? Запланирован ли пилотный проект? Определены ли критерии оценки успешности внедрения проекта? Каким образом будет происходит доработка и корректировка ИИ-продукта?
Инновации и развитие. Можно ли использовать проект в качестве отправной точки развития культуры инноваций в компании? Предусмотрены ли каналы обмена опытом, идеями и компетенциями?
Это лишь часть вопросов, которые могут возникнуть в ходе реализации подобных проектов. Для удобства мы создали чек-лист с основными шагами по каждому блоку, но вы можете дополнить его на основе своего опыта и контекста вашего бизнеса. Чем больше вопросов и пунктов вы сформулируете, тем меньше неожиданностей вас ждет на пути внедрения.
Самостоятельно реализовывать инновационный проект может быть сложно: сотрудники заняты операционной деятельностью, проект требует отдельной команды, а стейкхолдерам тяжело договориться. Мы уже много лет помогаем клиентам решать эти проблемы – организовываем проектный офис, помогаем учесть интересы разных представителей бизнеса, а наш опыт в ИТ и организационных изменениях способствует реализации даже самых сложных проектов.
Авторы статьи