ИИ & Tech в HR 👉 Николай Писаренко

Подглядел у Романа Мандрика (Skill Cup) чей-то слайд с WhiteConf про то как EdTech компании используют ИИ в своих продуктах. Выглядит так, что пока это очень аккуратные и небольшие эксперименты (это все можно сделать очень быстро и недорого). Но кейс HTML Academy интересный. @nklypsernk_zttlkstn

Ровно два месяца назад писал про кейс Сибура с использованием ИИ на карьерном сайте. А пару недель назад рассказывал на конференции TechRec, что, несмотря на то, что первая версия ассистента была слабоватой, Сибур молодцы, потому что во-первых это один из первых кейсов, а во-вторых в инновациях самое главное - пробовать новое и учитывать обратную связь. Расскажу почему именно Сибур молодцы (нет, не только потому что улучшения совпали с моими замечаниями): ➕развивают продукт ➕перенесли ассистента на первую страницу в привычный правый угол ➕наделили ассистента функцией (единственной) помогать находить подходящие вакансии. Теперь расскажу почему последний пункт это ужас как можно дальше развивать продукт. Сначала попробуйте пообщаться с Менделеевым на career.sibur.ru так мои комментарии будут понятнее.

Для тех кто не пообщался кратко расскажу, что Менделеев вместо помощи начинает настойчиво предлагать найти подходящую вакансию и расспрашивать пользователя о навыках и опыте.

🔤Привычный паттерн при нажатии на кнопку чата - задать вопрос и получить ответ, а не сразу получить вопрос от чата в лоб 🔤найти подходящую вакансию основная, но не единственная задача на карьерном сайте, поэтому весь опыт кандидата может быть пересмотрен и дополнен персонализацией в чате: ответы на вопросы, информация о компании, карьерная консультация. Но для этого надо глубоко понимать вопросы и потребности 🔤но раз уж выбрали один сценарий работы ИИ - критически не хватает подгрузки резюме, потому что никто не будет перечислять свои навыки в сообщении, это менее удобно, чем найти и посмотреть вакансию самому Кажется, что корневая проблема остается @nklypsernk_zttlkstn

Вчерашние посты c кейсами внедрения ИИ в HR процессы Говорят, что крупные компании пока очень и очень аккуратны в вопросах внедрения генеративного ИИ. Скорее экспериментируют, чем создают принципиально новый опыт. Но я знаю несколько стартапов, которые могут дать представление о том как разные функции в HR будут выглядеть в будущем, например разные этапы подбора.

50% HR планируют увеличить бюджет на HR технологии (третий год подряд) На этом неделю отчетов Gartner объявляю завершенной. Источник @nklypsernk_zttlkstn

"Готовь сани HR-стратегию летом", – рассудили мы с коллегами и собрали полезную папку для всех, кому важно работать: а) эффективно б) с огоньком в) при поддержке профессионального сообщества В папке вы найдете уже знакомые и новые каналы, в которых: ✔️много идей для формирования HR-стратегии ✔️кейсы, лайфхаки и личный опыт ✔️актуальные тренды и взгляд в будущее ✔️практичные инструменты для работы и жизнь HR-сообщества с ее взлетами и факапами ❗️ Вы можете подписаться на все каналы сразу или выбрать самые интересные для себя. Полезного чтения! ➡️ Подписаться на папку HR стратег @nklypsernk_zttlkstn

Генеративный ИИ в HR на пике хайпа Нас еще ждет разочарование в продуктивности решений, поэтому важно решать не абстрактную задачу “внедрить ИИ” а применять технологии для улучшения конкретных бизнес задач. Кстати, внутренние маркетплейсы талантов - на подходе к пику, в условиях дефицита на рынке труда мы о них еще услышим. Яндекс вот, год назад начал разрабатывать новый talent маркетплейс. В целом, конечно, ничего нового и сложного, но какой % вакансий вы закрываете внутренними кандидатами? P.S. Отчет Gartner по HR трендам 2024 в комментариях. @nklypsernk_zttlkstn

90% разработчиков не используют современные технологии В OpenAI зарегистрировано 3 миллиона (во всем мире примерно 30 млн), то есть по грубой оценке (без учета Claude, Gemini и моделей с открытым исходным кодом) примерно ~10% разработчиков в каком-то виде использует LLM. То есть несмотря на весь хайп, мы еще далеки от того, чтобы технологии генеративного ИИ были по-настоящему приняты - мы в самом начале пути. P.S. Преза целиком. @nklypsernk_zttlkstn

А теперь немного комментариев с шокирующим фактом в конце Если вы собрались разрабатывать свою ATS, то 5 лет - нормальный горизонт планирования: 1-2 года на написание базового функционала и 2-3 года на закрытие всех вопросов, связанных с удобством и эффективностью: интеграции с календарями, приглашения, воркфлоу интервьюеров, дешборды со статистикой, всякие рекомендательные модели, ИИ там и тут. Сколько это в деньгах по сравнению с покупкой готовой ATS - решайте сами. При этом Т нанимает 4597 человек в год из 220 305, попавших в воронку. Кстати неплохая итоговая конверсия в 2%. Но от другой цифры у меня всегда и во всех компаниях кровь стынет в жилах - это

количество нанятых (4597 у Т), поделенное на количество рекрутеров (200) = 23 человека в год, то есть меньше 2х человек в месяц

(еще если учесть, что часть кандидатов это рекомендация руководителя, которого надо просто отсмотреть и оформить) Я несколько раз до этого видел похожие метрики в других крупных компаниях, но всегда с ужасом молчал, видимо это нормально что

в среднем по компании один рекрутер нанимает 1,5 землекопа в месяц.

Хотите сделать больно своему руководителю подбора, попросите посчитать эту метрику 🙂 @nklypsernk_zttlkstn

Презентация Т с HR-tech эвента в Яндекс @nklypsernk_zttlkstn

50% HR планируют увеличить бюджет на HR технологии (третий год подряд) На этом неделю отчетов Gartner объявляю завершенной. Источник @nklypsernk_zttlkstn