ВКР: Совершенствование системы найма и отбора персонала на примере ООО «Агроторг» (бренд Пятерочка)
ВКР Отбор и набор Пятерочка(2025)
[collapse]
Задание к ВКР: Совершенствование системы найма и отбора персонала на примере ООО «Агроторг» (бренд Пятерочка)
[collapse]
Аннотация к ВКР: Совершенствование системы найма и отбора персонала на примере ООО «Агроторг» (бренд Пятерочка)
Аннотация к ВКР Пятерочка(2024)
[collapse]
В настоящее время, 35,0% мировых компаний уже используют ИИ в бизнесе. Более 50,0% компаний планируют внедрить технологии искусственного интеллекта в 2024 году. Это означает, что более 77,0% организаций либо используют, либо изучают возможность применения ИИ. Ожидается, что к 2030 году мировой рынок искусственного интеллекта достигнет 1,85 трлн.долл. США[16].
Кроме того, ИИ-технологии все активнее интегрируются в различные сферы, включая рекрутинг. По данным исследования «Работа.ру», почти каждая десятая российская компания (9%) использует в своей работе инструменты на основе ИИ.
Интересно, что чаще всего это делают организации из банковской и финансовой сферы (67,0%). На втором месте по частоте использования нейросетей – организации из образования и науки. Замыкает топ-3 транспортная отрасль (13,0%).
Искусственный интеллект в рамках управления персоналом можно рассматривать как инструмент автоматизации бизнес-процессов, технологию для анализа, прогнозирования показателей и создания сервисов для сотрудников.
В современных условиях расширяется функциональность инструментов на основе ИИ. Все больше процессов и подфункций HR покрываются искусственным интеллектом. Некоторые задачи в рамках подфункций HR уже реализованы в виде конкретных решений: рекрутмент (отбор, подбор и привлечение персонала); прием и адаптация персонала (онбординг); обучение персонала; развитие персонала (в т. ч. кадровый резерв, механизмы преемственности); вознаграждение (финансовая мотивация), управление эффективностью и другие. Рассмотрим подробнее.
1)Рекрутмент (отбор, подбор и привлечение персонала) включает в себя: отбор подходящих резюме на основе данных; автоматизация сбора и структурирования данных о кандидатах (резюме) и о вакансиях (парсинг); автоматизация массового набора персонала (включая автоматизацию обратного звонка кандидатов, отсев некачественных заявок от кандидатов); автоматизация поиска кандидатов на сайтах с вакансиями по заявленным критериям; оценка и подбор кандидатов на лидерские программы; планирование подбора; предварительное тестирование кандидатов на основе данных и опросов.
2) Прием и адаптация персонала (онбординг): распознавание кадровой документации, прогноз прохождения испытательного срока; виртуальный помощник сотрудника для прохождения онбординга; рекомендации для новых сотрудников по данным предыдущего опыта.
3) Обучение персонала: помощь в создании обучающих материалов; распределение тегов по материалам, формирование заголовков и описания курсов; персональные рекомендации с обучающими материалами и курсами; голосовые тренажеры для отработки навыков переговоров с клиентами; анализ эффективности обучения и рекомендации по улучшению; рекомендации по экспертам внутри компании.
4)Развитие персонала (в т. ч. кадровый резерв, механизмы преемственности): рекомендации по внутренним вакансиям для сотрудников; определение потенциальных кандидатов-преемников; платформы внутреннего рынка труда; формирование индивидуальных карьерных траекторий на основании потребностей организации, навыков и предпочтений сотрудника; рекомендации по карьерному росту для сотрудников.
5)Вознаграждение (финансовая мотивация): анализ текущего уровня вознаграждения, сравнение с рыночными показателями; расчет предложения по заработной плате для кандидата с учетом рыночных данных и опыта кандидата; выявление предвзятости менеджеров к вознаграждению сотрудников.
6)Управление эффективностью (Performance management): определение качества поставленных целей; рекомендации по повышению эффективности на основе данных прошлых периодов и цифрового следа; сбор и анализ данных об эффективности сотрудника для оценочных мероприятий.
7) Управление загрузкой и численностью: прогнозирование увольнений сотрудников, оценка рисков и причин; планирование загрузки и составление расписания; моделирование внутреннего спроса и предложения рынка труда.
8)HR-сервисы для сотрудников: виртуальный помощник по получению кадровой документации; виртуальный помощник по внутренним кадровым и организационным вопросам.
9)Опросы, анализ вовлеченности: анализ результатов опросов с открытыми ответами, кластеризация результатов; проведение выходных интервью (exit-interview); подготовка текстов опросов по результатам анализа лучших практик.
10) Благополучие сотрудников (wellbeing), охрана труда и безопасность: мониторинг психологического состояния сотрудников, в т. ч. прогнозирование выгорания; отслеживание тональности комментариев на корпоративном портале; построение и анализ социальных графов (моделей взаимодействия внутри организации); прогноз заболеваемости и рекомендации по ее предотвращению (например, COVID-19); видеоанализ для контроля соблюдения техники безопасности.
11)Поддержка HR-специалистов: формирование текстов (должностные инструкции, вакансии, письма, операционные инструкции, документы и положения); автоматизация сбора и структурирования данных (парсинг) о внутренних новостях в организации; процесс-майнинг (анализ и оптимизация) HR-процессов; персональный ассистент для рекрутера (назначение встреч, интервью, рассылка оферов и др.)[16].
Итак, выше были кратко рассмотрены задачи, которые способен решить ИИ в рамках подфункций HR. Опишим подробнее применение ИИ для отбора и набора кадров в организацию.
• Первичный отбор резюме. Одной из самых сложных задач для HR-специалистов является первичный отбор резюме. ИИ упрощает этот процесс, анализируя сотни или даже тысячи резюме за короткое время. Алгоритмы машинного обучения могут распознавать ключевые слова и фразы, которые соответствуют требованиям вакансии. В результате нерелевантные резюме сразу отсеиваются, а фокус внимания направляется на наиболее подходящих кандидатов. К примеру, алгоритм способен оценивать такие факторы, как профессиональный опыт, коммуникативные навыки и уровень владения иностранными языками, чтобы определить, кто из кандидатов лучше всего соответствует заявленным критериям. В итоге продолжительность первоначальной сортировки сокращается с нескольких дней до нескольких часов. Среди инструментов, которые могут помочь Skillaz, – платформа, которая использует ИИ для анализа резюме и сопоставления их с требованиями вакансий, помогая HR-специалистам находить наиболее подходящих кандидатов.
• Чат-боты для предварительного интервьюирования. ИИ также позволяет подключить чат-боты к проведению первичных собеседований с соискателями, задавая им ряд типичных вопросов и анализируя их ответы. Чат-бот может запросить у кандидатов информацию об их предыдущем опыте, мотивации и профессиональных навыках. На основе полученных ответов система автоматически проведёт оценку кандидатов и предложит наиболее подходящих для последующего отбора. А HR-специалисты смогут сосредоточиться на более сложных этапах процесса: например, личных встречах и оценке соответствия корпоративной культуре.
• Автоматизация планирования интервью. ИИ помогает и в автоматизации планирования интервью, что особенно актуально для крупных компаний с большим количеством вакансий и кандидатов на них. Системы могут автоматически согласовывать время интервью, отправлять напоминания и даже проводить видеоконференции. Это позволяет значительно сократить время на организацию встреч и улучшить опыт кандидатов. К таким системам можно отнести вновь Skillaz – облачную платформу для комплексной автоматизации HR-процессов, включая планирование интервью. Интегрируется с календарями и системами видеоконференций, что упрощает координацию встреч.
• Анализ поведения кандидатов. И здесь есть решение: ИИ может анализировать поведение кандидатов во время интервью, используя технологии распознавания лиц и голоса, что даёт дополнительную информацию о кандидатах, такую как уровень стресса, уверенность и искренность. Например, путём изучения мимики, жестов и тональности речи претендентов можно определить их эмоциональное состояние и степень уверенности в себе. Данные такого рода дают возможность HR-специалистам принимать более взвешенные решения в процессе рассмотрения соискателей.
• Анализ больших данных. Искусственный интеллект способен обрабатывать и анализировать большие объёмы информации, включая резюме, профили в социальных сетях, результаты тестов и отзывы от бывших работодателей для формирования более полного представления о каждом соискателе. Данные из социальных сетей позволяют оценить не только профессиональные навыки, но и личные качества кандидатов.
• Предсказательная аналитика. ИИ может использовать предсказательную аналитику для прогнозирования успешности кандидатов на основе исторических данных. Он способен провести анализ таких факторов, как предыдущий опыт работы, уровень образования и результаты тестов. Анализ данных о предыдущих успешных сотрудниках и их использование для прогнозирования успешности новых кандидатов позволяет значительно повысить точность отбора и снизить риск найма неподходящих сотрудников.
• Оценка культурной совместимости. ИИ способен провести и оценку так называемой культурной совместимости – система анализирует ответы кандидатов на вопросы о ценностях и предпочтениях, а затем сравнивает их с данными о корпоративной культуре компании. Это помогает найти кандидатов, которые не только обладают необходимыми навыками, но и хорошо вписываются в корпоративную культуру.
• Снижение предвзятости в процессе отбора. Алгоритмы ИИ могут быть настроены таким образом, чтобы учитывать только релевантные факторы, исключая субъективные, такие как, например, имя и фотография. В результате уровень предвзятости в процессе отбора значительно снижается, а HR-служба сосредотачивается исключительно на профессиональных навыках и опыте кандидатов.
• Улучшение опыта кандидатов. ИИ также способен значительно улучшить взаимодействие между кандидатами и организацией. Например:
-чат-боты для общения с кандидатами. Чат-боты на основе ИИ могут отвечать на вопросы кандидатов о вакансии, процессе отбора и компании в режиме реального времени, предоставляя им необходимую информацию и помогая на каждом этапе процесса отбора.
-персонализация процесса отбора. Искусственный интеллект способен использовать информацию о соискателях для индивидуализации процедуры подбора. Так, алгоритм может изучить данные о соискателях и предложить им сразу те вакансии, которые наилучшим образом соответствуют их умениям и предпочтениям. Такой подход делает процесс подбора более удобным для соискателей и способствует повышению уровня их удовлетворённости.
• Этические и правовые аспекты. Безусловно, при всех несомненных плюсах использование ИИ в HR-сфере поднимает и ряд этических и правовых вопросов, которые необходимо учитывать. Среди них: конфиденциальность данных и прозрачность алгоритмов.
Конфиденциальность данных- важно обеспечить конфиденциальность информации о кандидатах и соблюдать все соответствующие законы и регуляции. Контактные центры должны быть прозрачными в отношении того, как они используют ИИ, и гарантировать, что данные защищены. ИИ может использовать шифрование и обеспечивать доступ к данным только авторизованным пользователям.
Прозрачность алгоритмов- контактные центры должны гарантировать, что они не дискриминируют кандидатов по каким-либо признакам. Например, стоит публиковать информацию о том, как работают алгоритмы ИИ, пояснять, что мы называем искусственным интеллектом не в прямом смысле интеллект. Это машинное обучение на базе больших данных – инструмент, который может соотносить данные из базы с тем, какие мы вопросы и границы задаём. Именно это и есть алгоритм, по которому работает ИИ. Делать его максимально прозрачным для внешнего пользователя – это важная задача и большая ответственность. Для собственной уверенности в том, что внешний участник в должной мере осведомлён, а также в том, что HR получает именно тот результат, который ему нужен, необходимо проводить регулярные аудиты корректности работы и прозрачности алгоритма[17].
Итак, выше были рассмотрены основные функции ИИ при наборе и отборе кадров в организацию. В будущем можно ожидать дальнейшего развития технологий ИИ в HR, что откроет новые возможности для улучшения процесса отбора кандидатов для работы в контактных центрах. Возможно, появятся новые инструменты и методы, которые ещё больше упростят и улучшат процесс отбора кандидатов. Одним из перспективных направлений является использование ИИ для анализа эмоционального интеллекта кандидатов и прогнозирования их долгосрочной успешности.
Необходимо понимать, что искусственный интеллект продолжит оказывать существенное влияние на сферу управления персоналом, меняя функционал специалистов. А значит, нужно уже сегодня начать готовиться к этим переменам и внедрять современные подходы, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке труда. Так, регулярное обучение для HR-специалистов поможет им познакомиться с новыми технологиями и работой с ИИ. Это поможет их адаптации к новым условиям и эффективному использованию ИИ в работе.
Внедрение искусственного интеллекта в процесс отбора сотрудников для организации и контактных центров не только открывает новые возможности для HR-менеджеров. Это мощный инструмент, который способен значительно повысить качество подбора, улучшить эффективность и уровень удовлетворённости соискателей. Компании, внедряющие искусственный интеллект в свои HR-практики, получают преимущество на рынке. Они формируют более эффективные и справедливые методы подбора персонала. Важно продолжать исследовать, развивать, тестировать и внедрять успешные кейсы, чтобы максимально раскрыть их потенциал и создать лучшие условия для всех участников процесса подбора.
Для того, чтобы подробнее проанализировать систему найма и отбора персонала предприятия, а также предложить пути совершенствования данной системы, перейдем к следующим главам выпускной квалификационной работы.
ВКР: Совершенствование системы найма и отбора персонала на примере ООО «Агроторг» (бренд Пятерочка)
ВКР Отбор и набор Пятерочка(2025)
[collapse]
Задание к ВКР: Совершенствование системы найма и отбора персонала на примере ООО «Агроторг» (бренд Пятерочка)
[collapse]
Аннотация к ВКР: Совершенствование системы найма и отбора персонала на примере ООО «Агроторг» (бренд Пятерочка)
Аннотация к ВКР Пятерочка(2024)
[collapse]
Приложение А. Бухгалтерская отчетность
[collapse]
Приложение Б. Организационная структура управления организации ООО «Агроторг». Модель оценки компетенций. Используемый критерии оценки. Общий вид прохождения базовой стажировки при адаптации
[collapse]
Приложение В. ЧЕК – ЛИСТ вопросов для собеседования. Сравнение CorpGPT с другими сервисами
[collapse]
