Таймкоды:
00:00 | Вступление
09:40 | Доклад Алексея Воронина: "Как работает RConf"
23:20 | Доклад Анны Агариной: "Использование ИИ в рекрутинге"
35:30 | Доклад Алексея Воронина: "Помощь в оценки кандидата с помощью ИИ"
01:03:22 | Доклад Артема Садыкова: "Создание базы данных кандидатов"
01:23:04 | Доклад Татьяны Вавиловой: "Мониторинг командных встреч"
1. Доклад Алексея Воронина: "Решение HR-задач с помощью искусственного интеллекта"
Алексей Воронин, доктор физико-математических наук, соучредитель компании "Центр компетенции электронного облака"
А. Основная идея: Использование искусственного интеллекта для решения HR-задач
1. Анализ записей деловых встреч как информационный ресурс о бизнес-процессах и людях
a. Извлечение ценной информации из записей встреч с помощью больших языковых моделей ИИ
2. Роль ИИ как помощника, а не замены человека
a. Цель ИИ - сделать человека сильнее в его профессиональной деятельности
3. Универсальность ИИ для решения разных задач
a. Гибкие настройки и возможность тонкой адаптации под конкретные нужды
Б. Использование ИИ для анализа рекрутинговых интервью
1. Автоматическое создание протокола/конспекта интервью в нужном формате
2. Возможность получить структурированный отчет с оценкой кандидата по заданным критериям
В. Анализ стиля руководства и внедрение лучших практик
1. Выявление стиля руководства (авторитарный, демократический и т.д.) на основе записей встреч
2. Сравнение со стандартами компании и рекомендации по улучшению
3. Автоматизация процесса внедрения лучших практик
2. Доклад Анны Агариной: "Использование ИИ в рекрутинге"
Анна Агарина, менеджер по подбору персонала компании TeamLine
А. Проблемы при проведении собеседований вручную
1. Потеря информации и фокуса во время записи комментариев
2. Трудности с предоставлением развернутой обратной связи нанимающему менеджеру
Б. Преимущества использования ИИ
1. Удобное хранение записей интервью
2. Полная транскрипция записи
3. Конспект интервью по заданным параметрам (количество пунктов)
4. Неограниченное количество генераций конспекта
5. Безоценочность информации в конспекте
6. Экономия времени
В. Примеры использования
1. Проведение собеседования
2. Обработка записи с помощью ИИ для получения структурированного отчета/конспекта
3. Доклад Артема Садыкова: "Создание базы данных кандидатов с многоаспектной оценкой"
Артем Садыков, менеджер продукта RConf
А. Преимущества создания базы данных кандидатов
1. Сокращение времени поиска подходящих кандидатов
2. Повышение точности и эффективности подбора
Б. Скрининг кандидатов на базе их интервью
1. Создание скринингового промпта с нужными параметрами (должность, технологии и т.д.)
2. Получение структурированного отчета по каждому кандидату
В. Создание цифрового профиля идеального кандидата
1. Анализ профилей успешных сотрудников в компании
2. Итеративное формирование набора критериев идеального кандидата
3. Оценка новых кандидатов по степени соответствия этому профилю
4. Доклад Татьяны Вавиловой: "Мониторинг командной работы"
Татьяна Вавилова, соучредитель компании RConf и Sostaff.io, специалист по формированию и развитию команд
А. Важность мониторинга командной динамики
1. Выявление проблемных ситуаций на ранней стадии
2. Управление текучестью кадров
Б. Традиционные способы диагностики команд
1. Личностное тестирование
2. Опросники вовлеченности, удовлетворенности
а. Недостатки: невозможность отследить динамику, отсутствие контекста
В. Мониторинг команды с помощью ИИ
1. Анализ встреч команды по критериям (цели, психологическая безопасность и др.)
2. Визуализация сбалансированности факторов
3. Возможность верификации выводов ИИ
4. Получение рекомендаций по развитию команды
Г. Преимущества подхода
1. Использование пассивных данных без дополнительных усилий
2. Достоверная информация с рекомендательной системой
3. Видение проблемных ситуаций на ранних стадиях
4. Гибкость в формировании промптов для ИИ
Итог:
Доклады раскрыли разные аспекты использования искусственного интеллекта для решения HR-задач - от анализа рекрутинговых интервью и создания баз данных кандидатов до мониторинга командной работы и внедрения лучших практик. Ключевые преимущества подхода - автоматизация рутинных задач, структурирование и анализ больших объемов данных, непрерывный мониторинг процессов без привлечения дополнительных ресурсов. Важная роль отводится гибким настройкам промптов и возможности адаптации ИИ под специфику конкретных компаний и бизнес-процессов.