Применение ИИ в HR: кейсы от IBS

24 октября состоялся вебинар компании IBS, посвященный теме искусственного интеллекта в HR. Спикеры представили свои продукты, рассказали о различных типах ИИ и их применении для решения бизнес-задач, а также обсудили конкретные кейсы внедрения ИИ в HR.

Первым спикером мероприятия стал Андрей Никитин, начальник отдела цифрового моделирования. В своей презентации он выделил несколько способов реализации ИИ.

По мнению выступающего, для успешного внедрения ИИ необходимо четко сформулировать задачу и предоставить данные, на основе которых ИИ будет обрабатывать запросы. Это могут быть табличные данные, изображения, видео, аудио, текст, вопросы или программный код.

В своей презентации Андрей рассказал о примерах задач, которые решаются различными технологиями искусственного интеллекта.

 

ML используется для решения регрессионных задач на табличных данных. Регрессия применяется в таких направлениях, как расчет выработки продукции и цен на недвижимость, кредитные калькуляторы, оценка эффективности рекламы, прогнозирование рисков и погодных условий.

DL применяется для классификации изображений. Нейросеть, обученная на дата-сетах, может распознавать объекты на изображениях. Эта технология используется в фильтрации контента в Интернете, при обработке медицинских снимков, дефектоскопии на производствах, анализе продуктовых полок в розничной торговле, обработке данных видеорегистрации, мониторинге посевов в сельском хозяйстве.

DL также используется для детектирования объектов на изображениях. Она помогает анализировать трафик машин, выявлять типы транспортных средств, контролировать прохождение изделий по конвейеру и создавать карты местности.

Распознавание текста с изображений стало неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, что также является заслугой глубокого обучения. Нейронные сети способны распознавать отдельные символы, формируя из них слова и предложения. Эта технология широко применяется при оцифровке сканированных документов и в системах автоматического заполнения форм.

ГенИИ используется для озвучки текстов и транскрибирования аудио. Нейронная сеть обрабатывает текст и генерирует звуковую информацию. Данную технологию можно применить в озвучке новостей, сообщений в мессенджерах, сервисах перевода и других областях.

Кроме того, ГенИИ способен отвечать на специализированные вопросы. Обучаясь на внутренних документах компании, таких как регламенты и рабочие инструкции, генеративная модель может стать цифровым экспертом, обрабатывающим запросы и возвращающим ответы на естественном языке. Это полезно для службы поддержки, при устранении проблем с ПО и ответах на вопросы клиентов.

Перейдя к главной теме своего выступления – применению ИИ в HR, Андрей выделил несколько проблем, в частности, выявление причин увольнения только непосредственно в процессе  ухода сотрудника. Для их решения предлагается использовать разработанную в компании систему «Индекс Счастья».

«Мы не решаем саму задачу сокращения текучки, но предоставляем HR и линейному руководителю инструмент, с помощью которого действительно можно отслеживать настроение сотрудника и выявлять его выгорание», – отметил спикер.

Система «Индекс Счастья» собирает предиктивную аналитику, которая позволяет прогнозировать вероятность увольнения сотрудника на основании данных компании. Система обучена прогнозировать увольнение за три–шесть месяцев до потенциального выгорания. В системе отображаются вероятность увольнения, индекс выгорания и важные признаки, выявленные машинным обучением. Набор данных может быть изменен в зависимости от показателей каждой компании.

Следующей системой, представленной на вебинаре, стал цифровой помощник от IBS. Эта система получает регламенты всех служб компании и на их основании отвечает на запросы. Сырые документы, такие как регламенты, рабочие инструкции и FAQ, обрабатываются и реализуются в специальную базу знаний, на основании которой цифровой помощник дает ответы пользователям.

Последней системой, представленной Андреем, стала информационная система «Скаут». Она интегрирована с HeadHunter и позволяет находить наиболее релевантных кандидатов для вакансий. «Мы даем описание должности, ожидаемые скилы и получаем на выходе список кандидатов, который разложен с точки зрения их релевантности к конкретной вакансии», – рассказал Андрей Никитин.

В заключительном слове Андрей подчеркнул, что интеграция системы искусственного интеллекта позволяет улучшать бизнес-процессы, повышать их эффективность и дает конкурентные преимущества перед другими компаниями.

Заключительным спикером вебинара стала Александра Шевцова, аналитик департамента разработки корпоративных решений. Она презентовала систему CoPilot, которая представляет собой цифрового помощника на основе языковой модели, интегрированного в «Битрикс24». Система позволяет использовать различные языковые модели. По умолчанию доступны YandexGPT и GigaChat. Спикер представила разделы, в которых можно применять их разработку: «Новостная лента», «Задачи», «Чаты» и «Почта». К основным функциям можно отнести создание новостных постов,
формирование чеклистов по onboarding, помощь в том, чтобы задать роль участникам чата, генерирование ответов на входящие письма и др.

Таким образом, CoPilot представляет собой инструмент, способный облегчить выполнение повседневных задач при работе в корпоративном портале.

Следите за нашими новостями в Телеграм-канале Connect


Поделиться:



Следите за нашими новостями в
Телеграм-канале Connect

Спецпроект

Цифровой девелопмент

Подробнее
Спецпроект

Машиностроительные предприятия инвестируют в ПО

Подробнее


Подпишитесь
на нашу рассылку