Разбавляю серьезный контент😉
Недавно экспериментировал с последними версиями Midjourney 6.0 и Dall-E через GPT, и цель была проста: создать графические изображения, которые можно было бы использовать в HR. Сделал небольшой стикерпак и вот что получилось:
Стикерпак
Конечно, кое-где стилистика могла бы быть и стройнее, но если не придираться, то для большинства внутренних целей они подходят, например:
👉1. Визуальный онбординг:
визуализируйте ключевые этапы адаптации новых сотрудников, представляя корпоративную культуру, команду и начальные шаги в компании через изображения (дудлы, например, всеми любимые можно генерировать).
👉2. Иллюстрации для тренингов и отчетов:
делайте иллюстрации к тренинговым материалам и отчетам, чтобы сделать сложную информацию доступнее и привлекательнее для восприятия сотрудниками.
👉3. Стикеры для коммуникации:
сделайте набор стикеров и эмодзи для корпоративной коммуникации или для идентификации проектов, отделов.
Ну и т.д
P.S: Кстати про идентификацию. Работаю с коллегами через телеграмм и понял, что можно дополнительно идентифицировать роли и через эмодзи, в качестве примера я сделал набор эмодзи для такой идентификации.
Набор для самоидентификации в команде
Недавно экспериментировал с последними версиями Midjourney 6.0 и Dall-E через GPT, и цель была проста: создать графические изображения, которые можно было бы использовать в HR. Сделал небольшой стикерпак и вот что получилось:
Стикерпак
Конечно, кое-где стилистика могла бы быть и стройнее, но если не придираться, то для большинства внутренних целей они подходят, например:
👉1. Визуальный онбординг:
визуализируйте ключевые этапы адаптации новых сотрудников, представляя корпоративную культуру, команду и начальные шаги в компании через изображения (дудлы, например, всеми любимые можно генерировать).
👉2. Иллюстрации для тренингов и отчетов:
делайте иллюстрации к тренинговым материалам и отчетам, чтобы сделать сложную информацию доступнее и привлекательнее для восприятия сотрудниками.
👉3. Стикеры для коммуникации:
сделайте набор стикеров и эмодзи для корпоративной коммуникации или для идентификации проектов, отделов.
Ну и т.д
P.S: Кстати про идентификацию. Работаю с коллегами через телеграмм и понял, что можно дополнительно идентифицировать роли и через эмодзи, в качестве примера я сделал набор эмодзи для такой идентификации.
Набор для самоидентификации в команде
Всем привет!
Мы записали эфир «ИИ в помогающих профессиях» с Николаем Писаренко и двумя замечательными гостями:
😎Анастасия Дик, карьерный и бизнес-психолог, специалист по самоопределению, ex Яндекс, Тинькофф
😎Татьяна Александрина, Директор проектов СБЕР, ментор и коуч
Так же Татьяна и Анастасия выпускницы А.В Россохина на программе ВШЭ “Психоанализ и психоаналитическое бизнес-консультирование”
Что мы обсудили:
👉Влияние искусственного интеллекта на рынок труда.
👉Новые тренды и тенденции в сфере AI.
👉Как искусственный интеллект изменяет профессии и требования к специалистам.
👉Психологические аспекты работы с AI и преодоление сопротивления изменениям.
👉Практическое применение AI в психологии и рекрутменте.
Посмотреть видео можно по ссылкам:
⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube
📢 Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить новые интересные выпуски и обновления, а также на каналы наших гостей:
Канал Эй, HR!
Николай Писаренко 👉 ИИ и Tech в HR
Карьерный психолог Настя Дик
люди и машины (by Татьяна А)
Мы записали эфир «ИИ в помогающих профессиях» с Николаем Писаренко и двумя замечательными гостями:
😎Анастасия Дик, карьерный и бизнес-психолог, специалист по самоопределению, ex Яндекс, Тинькофф
😎Татьяна Александрина, Директор проектов СБЕР, ментор и коуч
Так же Татьяна и Анастасия выпускницы А.В Россохина на программе ВШЭ “Психоанализ и психоаналитическое бизнес-консультирование”
Что мы обсудили:
👉Влияние искусственного интеллекта на рынок труда.
👉Новые тренды и тенденции в сфере AI.
👉Как искусственный интеллект изменяет профессии и требования к специалистам.
👉Психологические аспекты работы с AI и преодоление сопротивления изменениям.
👉Практическое применение AI в психологии и рекрутменте.
Посмотреть видео можно по ссылкам:
⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube
📢 Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить новые интересные выпуски и обновления, а также на каналы наших гостей:
Канал Эй, HR!
Николай Писаренко 👉 ИИ и Tech в HR
Карьерный психолог Настя Дик
люди и машины (by Татьяна А)
BYOAI: как персональные ИИ-инструменты сотрудников меняют рабочие места
Новый тренд — BYOAI (Bring Your Own AI, или «Принеси свой собственный ИИ»).
Простыми словами: сотрудники начинают использовать свои инструменты и приложения на основе искусственного интеллекта для выполнения рабочих задач, в обход IT-отдела работодателя.
Преимущества BYOAI:
👉Повышение производительности: собственные ИИ-инструменты позволяют сотрудникам работать эффективнее, автоматизируя рутинные задачи и предлагая новые подходы к решению проблем.
👉Удовлетворенность сотрудников: возможность использовать предпочитаемые инструменты повышает уровень удовлетворенности работой.
👉Снижение затрат: когда сотрудники используют собственные приложения, компании могут сэкономить на лицензиях и подписках на софт.
Риски BYOAI:
При всех своих преимуществах, BYOAI может породить ряд рисков, особенно если его использование выходит из-под контроля IT-отдела:
👉Нарушения конфиденциальности и безопасности данных: личные инструменты ИИ могут не предоставлять адекватной защиты данных, что увеличивает риск утечек и потери важной информации.
👉Нарушения комплайнс: несанкционированные приложения могут не соответствовать регулирующим стандартам, что повышает юридические риски для организации.
😎Управление рисками
Для минимизации потенциальных рисков, связанных с BYOAI, компаниям необходимо создать стратегии и политики, которые включают:
👉Разработку четких правил: установление правил использования личных ИИ-инструментов на работе.
👉Обеспечение кибербезопасности: внедрение стандартов безопасности для всех используемых ИИ-инструментов.
👉Обучение сотрудников: проведение тренингов по безопасному и ответственному использованию ИИ-технологий, включая личные инструменты.
Я подготовил небольшой опросник для сотрудников по данной теме для первичной диагностики. А если у вас возникнут вопросы, всегда готов поделиться личными наработками 👉 задать вопрос
Новый тренд — BYOAI (Bring Your Own AI, или «Принеси свой собственный ИИ»).
Простыми словами: сотрудники начинают использовать свои инструменты и приложения на основе искусственного интеллекта для выполнения рабочих задач, в обход IT-отдела работодателя.
Преимущества BYOAI:
👉Повышение производительности: собственные ИИ-инструменты позволяют сотрудникам работать эффективнее, автоматизируя рутинные задачи и предлагая новые подходы к решению проблем.
👉Удовлетворенность сотрудников: возможность использовать предпочитаемые инструменты повышает уровень удовлетворенности работой.
👉Снижение затрат: когда сотрудники используют собственные приложения, компании могут сэкономить на лицензиях и подписках на софт.
Риски BYOAI:
При всех своих преимуществах, BYOAI может породить ряд рисков, особенно если его использование выходит из-под контроля IT-отдела:
👉Нарушения конфиденциальности и безопасности данных: личные инструменты ИИ могут не предоставлять адекватной защиты данных, что увеличивает риск утечек и потери важной информации.
👉Нарушения комплайнс: несанкционированные приложения могут не соответствовать регулирующим стандартам, что повышает юридические риски для организации.
😎Управление рисками
Для минимизации потенциальных рисков, связанных с BYOAI, компаниям необходимо создать стратегии и политики, которые включают:
👉Разработку четких правил: установление правил использования личных ИИ-инструментов на работе.
👉Обеспечение кибербезопасности: внедрение стандартов безопасности для всех используемых ИИ-инструментов.
👉Обучение сотрудников: проведение тренингов по безопасному и ответственному использованию ИИ-технологий, включая личные инструменты.
Я подготовил небольшой опросник для сотрудников по данной теме для первичной диагностики. А если у вас возникнут вопросы, всегда готов поделиться личными наработками 👉 задать вопрос
Дефицит кадров
Пасть дракона, ножницы или просто растущая разница спроса и предложения на рынке труда. Эту тему обсуждали с коллегами на конференции HH в Минске.
Последствия👇
Помимо роста мотивационного пакета сотрудника растет и требование к скорости обработки кандидатов. Это актуально для тех компаний, которые привлекают много линейного персонала и вынуждены соревноваться за сотрудников со своими конкурентами.
Что делать?
Быстрее реагировать на изменения рынка.
Как?
Шаги для ускорения реакции на зарплатные изменения у конкурентов:
👉1. Собирать данные с рынка быстрее.
Где можно взять информацию: собирать аналитику ручным способом или автоматизировать сбор данных. Как пример, мы делаем аналитику с автоматизированным сбором данных по актуальному уровню вознаграждения в разрезе конкретных позиций. Пара скринов прикреплена к посту для ознакомления (если интересно подробнее 👉можем показать ).
👉2. Обрабатывать данные быстрее.
Большой объем информации о кандидатах, заработных платах, льготах, премиях быстро унифицируется при помощи нейросетей. Искусственный интеллект также ускоряет проведение скорринга кандидатов для последующей оперативной обработки голосовыми роботами или чат-ботами.
👉3. Регулярно обогащать данные.
Мы это делаем через опросную систему и голосовых роботов. Если пока вопрос стоит о первичной организации процесса, то возможно подключение коллцентра.
Итого, в борьбе за сотрудников будут лучше чувствовать себя те компании, которые на основе данных понимают конкурентность своего мотивационного пакета и которые сумеют ускорить принятие решения о найме.
Пасть дракона, ножницы или просто растущая разница спроса и предложения на рынке труда. Эту тему обсуждали с коллегами на конференции HH в Минске.
Последствия👇
Помимо роста мотивационного пакета сотрудника растет и требование к скорости обработки кандидатов. Это актуально для тех компаний, которые привлекают много линейного персонала и вынуждены соревноваться за сотрудников со своими конкурентами.
Что делать?
Быстрее реагировать на изменения рынка.
Как?
Шаги для ускорения реакции на зарплатные изменения у конкурентов:
👉1. Собирать данные с рынка быстрее.
Где можно взять информацию: собирать аналитику ручным способом или автоматизировать сбор данных. Как пример, мы делаем аналитику с автоматизированным сбором данных по актуальному уровню вознаграждения в разрезе конкретных позиций. Пара скринов прикреплена к посту для ознакомления (если интересно подробнее 👉
👉2. Обрабатывать данные быстрее.
Большой объем информации о кандидатах, заработных платах, льготах, премиях быстро унифицируется при помощи нейросетей. Искусственный интеллект также ускоряет проведение скорринга кандидатов для последующей оперативной обработки голосовыми роботами или чат-ботами.
👉3. Регулярно обогащать данные.
Мы это делаем через опросную систему и голосовых роботов. Если пока вопрос стоит о первичной организации процесса, то возможно подключение коллцентра.
Итого, в борьбе за сотрудников будут лучше чувствовать себя те компании, которые на основе данных понимают конкурентность своего мотивационного пакета и которые сумеют ускорить принятие решения о найме.
5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Быстрое создание корпоративной базы знаний с помощью нейросети
Вы когда-нибудь видели удобную корпоративную базу знаний, в которой есть не только красивые курсы по охране труда, а методики, регламенты, принятые практики? Все работает быстро с интуитивным интерфейсом?
Я видел на разных конференциях счастливых спикеров и слайды, но стабильно и быстро работающий инструмент не за миллиард денег вне конференций не встречал.
🦄 Ожидание:
Удобная база знаний
🤓 Реальность:
В компании много информации в формате «как попало», это скидывается на человека, который должен все привести к одному виду, база растет, актуализацию сложно отследить. Уставший HR.
Уже от описания становится лень все это делать…
🦄 Решение по шагам, базовый вариант:
1. Создал хранилище данных (любое облачное, сетевая папка, сервер).
Накидал туда регламентов, методик и документов в разных форматах.
2. Подключил к хранилищу микросервис, который векторизует (эмбэддинг) и закидывает в векторную базу данные
3. Подключил к базе генеративную нейросеть
✅️ Получился простой помощник который делает поиск по документам подсказывает и который можно использовать для адаптации для обучения для поддержки и т.д. (Ролевая система, секюрность прокручиваются отдельными слоями. На записи простой вариант).
Хотите узнать больше -пишите .
Вы когда-нибудь видели удобную корпоративную базу знаний, в которой есть не только красивые курсы по охране труда, а методики, регламенты, принятые практики? Все работает быстро с интуитивным интерфейсом?
Я видел на разных конференциях счастливых спикеров и слайды, но стабильно и быстро работающий инструмент не за миллиард денег вне конференций не встречал.
Удобная база знаний
В компании много информации в формате «как попало», это скидывается на человека, который должен все привести к одному виду, база растет, актуализацию сложно отследить. Уставший HR.
Уже от описания становится лень все это делать…
1. Создал хранилище данных (любое облачное, сетевая папка, сервер).
Накидал туда регламентов, методик и документов в разных форматах.
2. Подключил к хранилищу микросервис, который векторизует (эмбэддинг) и закидывает в векторную базу данные
3. Подключил к базе генеративную нейросеть
Хотите узнать больше -
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как стать императрицей подбора?
Мы записали новый эпизод подкаста «Как стать императрицей подбора?» с CPO ATS Potok Максимом Королевым.
Что мы обсудили:
👉 Как современные технологии и автоматизация делают подбор персонала более эффективным.
👉 Что такое ATS и ключевые тренды в автоматизации рекрутинга.
👉 Практические советы по работе с автоматизированными системами.
Самые интересные моменты:
05:56 - Развитие систем автоматизации HR
17:19 - Интеграция автоматизированных систем с другими системами
32:03 - Передовые технологии в подборе персонала
40:20 - Проблемы в подборе персонала
55:50 - Поддержка базы сотрудников и использование внутренних данных
1:06:51 - Использование больших языковых моделей
1:21:55 - Советы для начинающих автоматизацию подбора
Посмотреть видео можно по ссылкам:
⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube
📢 Подписывайтесь на наши каналы, чтобы не пропустить новые интересные выпуски и обновления:
Канал Эй, HR!
ИИ & Tech в HR
Мы записали новый эпизод подкаста «Как стать императрицей подбора?» с CPO ATS Potok Максимом Королевым.
Что мы обсудили:
👉 Как современные технологии и автоматизация делают подбор персонала более эффективным.
👉 Что такое ATS и ключевые тренды в автоматизации рекрутинга.
👉 Практические советы по работе с автоматизированными системами.
Самые интересные моменты:
05:56 - Развитие систем автоматизации HR
17:19 - Интеграция автоматизированных систем с другими системами
32:03 - Передовые технологии в подборе персонала
40:20 - Проблемы в подборе персонала
55:50 - Поддержка базы сотрудников и использование внутренних данных
1:06:51 - Использование больших языковых моделей
1:21:55 - Советы для начинающих автоматизацию подбора
Посмотреть видео можно по ссылкам:
⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube
📢 Подписывайтесь на наши каналы, чтобы не пропустить новые интересные выпуски и обновления:
Канал Эй, HR!
ИИ & Tech в HR
Hook Canvas в HR:
Инструменты для удержания сотрудников
Поразмышлял на тему использования маркетинговых инструментов в HR и написал об этом в журнале "Льготы и Бенефиты" (в приложении к посту).
HR может многому научиться у маркетинга, особенно в вопросах удержания клиентов/сотрудников. Один из таких инструментов — фреймворк Hook Canvas, который помогает создавать привязанность к продукту, и его можно адаптировать для HR для создания привязанности к месту работы.
Основные элементы Hook Canvas (как пример работы с конкретным триггером):
👉Триггер:
Информация о доступных льготах и бенефитах, персонализированная с помощью ИИ под конкретного сотрудника. Например, может включать в себя уведомления о новых возможностях карьерного роста или бонусах.
👉Действие:
Возможность быстрого отклика через чат-бот с ИИ или помощника на корпоративном портале. Сотрудники могут легко зарегистрироваться на тренинги или подать заявки на льготы через удобный интерфейс.
👉Вознаграждение:
Получение выбранной льготы или бенефита. Важно собирать обратную связь через тех же помощников, чтобы улучшать систему и удовлетворять потребности сотрудников.
👉Инвестиция:
Формирование кафетерия льгот на основе пожеланий сотрудников через ИИ. Это позволяет каждому сотруднику выбирать наиболее подходящие льготы, что повышает их удовлетворенность и приверженность компании.
✅️ Важный аспект
Для успешного применения Hook Canvas в HR важно проводить конкурентный анализ и анализ рынка. Это позволяет выявлять триггеры, которые будут эффективны именно для ваших сотрудников.
Инструменты для удержания сотрудников
Поразмышлял на тему использования маркетинговых инструментов в HR и написал об этом в журнале "Льготы и Бенефиты" (в приложении к посту).
HR может многому научиться у маркетинга, особенно в вопросах удержания клиентов/сотрудников. Один из таких инструментов — фреймворк Hook Canvas, который помогает создавать привязанность к продукту, и его можно адаптировать для HR для создания привязанности к месту работы.
Основные элементы Hook Canvas (как пример работы с конкретным триггером):
👉Триггер:
Информация о доступных льготах и бенефитах, персонализированная с помощью ИИ под конкретного сотрудника. Например, может включать в себя уведомления о новых возможностях карьерного роста или бонусах.
👉Действие:
Возможность быстрого отклика через чат-бот с ИИ или помощника на корпоративном портале. Сотрудники могут легко зарегистрироваться на тренинги или подать заявки на льготы через удобный интерфейс.
👉Вознаграждение:
Получение выбранной льготы или бенефита. Важно собирать обратную связь через тех же помощников, чтобы улучшать систему и удовлетворять потребности сотрудников.
👉Инвестиция:
Формирование кафетерия льгот на основе пожеланий сотрудников через ИИ. Это позволяет каждому сотруднику выбирать наиболее подходящие льготы, что повышает их удовлетворенность и приверженность компании.
Для успешного применения Hook Canvas в HR важно проводить конкурентный анализ и анализ рынка. Это позволяет выявлять триггеры, которые будут эффективны именно для ваших сотрудников.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Новый выпуск про C&B
Мы записали новый эпизод подкаста «Эй, HR!» на тему C&B с нашими гостями — Мариной Назаровой, руководителем отдела C&B в Novametrix и помощником главного редактора журнала «Льготы и бенефиты», и Станиславом Нагирняком, экспертом в области внутрикорпоративной социальной политики и главным редактором журнала «Льготы и бенефиты».
Что мы обсудили:
👉 Геополитическая ситуация и её влияние на рынок труда
👉 Влияние семьи на здоровье сотрудников
👉 Понятие C&B и его значимость для бизнеса
👉 Перестройка мотивационных схем
👉 Конкуренция между работодателями
👉 Анализ рынка труда и бенефитов
👉 Необычные льготы
👉 Возвращение к советским практикам
👉 Отпуска за выгорание
👉 Роль ИИ в HR
👉 Вовлечение членов семьи в мотивационные схемы
👉 Коммуникационные стратегии для внедрения льгот
👉 Влияние региональных особенностей на льготы
👉 ДМС для членов семьи
👉 Влияние гибких льгот на сотрудников
👉 Советы начинающим специалистам по C&B
👉 Важность нетворкинга и правильного выбора направления
Посмотреть видео можно по ссылкам:
⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube
📢 Подписывайтесь на наши каналы, чтобы не пропустить новые интересные выпуски и обновления.
Мы записали новый эпизод подкаста «Эй, HR!» на тему C&B с нашими гостями — Мариной Назаровой, руководителем отдела C&B в Novametrix и помощником главного редактора журнала «Льготы и бенефиты», и Станиславом Нагирняком, экспертом в области внутрикорпоративной социальной политики и главным редактором журнала «Льготы и бенефиты».
Что мы обсудили:
👉 Геополитическая ситуация и её влияние на рынок труда
👉 Влияние семьи на здоровье сотрудников
👉 Понятие C&B и его значимость для бизнеса
👉 Перестройка мотивационных схем
👉 Конкуренция между работодателями
👉 Анализ рынка труда и бенефитов
👉 Необычные льготы
👉 Возвращение к советским практикам
👉 Отпуска за выгорание
👉 Роль ИИ в HR
👉 Вовлечение членов семьи в мотивационные схемы
👉 Коммуникационные стратегии для внедрения льгот
👉 Влияние региональных особенностей на льготы
👉 ДМС для членов семьи
👉 Влияние гибких льгот на сотрудников
👉 Советы начинающим специалистам по C&B
👉 Важность нетворкинга и правильного выбора направления
Посмотреть видео можно по ссылкам:
⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube
📢 Подписывайтесь на наши каналы, чтобы не пропустить новые интересные выпуски и обновления.
3
Не все нейросети одинаково полезны.
В HR Tech часто обсуждаются сложные технологии, такие как большие языковые модели. Эти инструменты действительно мощные и способны решать сложные задачи, но не всегда их использование оправдано.
Важно понимать, что не все задачи требуют применения таких тяжеловесных решений — зачастую простые алгоритмы машинного обучения оказываются более подходящими.
Недавно перед нами стояла задача: помочь кандидатам найти вакансии, до которых они могут добраться за 20 минут на общественном транспорте в час пик. Вместо того чтобы использовать сложные нейросети, мы решили задействовать проверенный алгоритм k-ближайших соседей (k-NN).
Что такое k-NN и почему он лучше подходит для этой задачи?
K-NN — это простой, но эффективный алгоритм машинного обучения, который использует расстояния для классификации или регрессии. Он находит ближайшие объекты (в нашем случае — вакансии) относительно заданной точки, например, местоположения кандидата. Для ускорения процесса мы применили kd-tree — структуру данных, которая позволяет быстро и эффективно находить ближайшие вакансии в многомерном пространстве.
Почему мы выбрали k-NN с kd-tree, а не сложные нейросети?
👉Простота: Не все задачи требуют применения сложных и ресурсоёмких решений. K-NN прост в реализации и не требует сложной настройки. Это значит, что решение работает быстро и эффективно без необходимости использования мощных серверов.
👉Точность и скорость: В сочетании с kd-tree, k-NN обеспечивает высокую скорость и точность поиска ближайших вакансий. Для нашей задачи, где важно учитывать время поездки в условиях реального времени, такой подход оказался оптимальным.
👉Экономичность: Применение простых алгоритмов, таких как k-NN, позволяет сократить затраты на вычислительные мощности и время на разработку. Это делает решение доступным и легко интегрируемым в повседневную работу HR.
Пример использования:
Когда кандидат вводит свой адрес, система с помощью k-NN, ускоренного через kd-tree, анализирует вакансии, которые находятся в пределах 20 минут на транспорте. Затем, используя API маршрутизатора Яндекса, система предлагает кандидату список наиболее удобных вакансий с учётом реальной загруженности дорог.
Вывод:
Важно понимать, что не все задачи требуют применения сложных нейросетей. Иногда простые алгоритмы машинного обучения, такие как k-NN, дают более эффективные результаты, быстрее внедряются и требуют меньше ресурсов. В HR Tech, как и в любой другой сфере, важно выбирать инструменты, исходя из конкретной задачи, а не из желания использовать самые сложные технологии.
В HR Tech часто обсуждаются сложные технологии, такие как большие языковые модели. Эти инструменты действительно мощные и способны решать сложные задачи, но не всегда их использование оправдано.
Важно понимать, что не все задачи требуют применения таких тяжеловесных решений — зачастую простые алгоритмы машинного обучения оказываются более подходящими.
Недавно перед нами стояла задача: помочь кандидатам найти вакансии, до которых они могут добраться за 20 минут на общественном транспорте в час пик. Вместо того чтобы использовать сложные нейросети, мы решили задействовать проверенный алгоритм k-ближайших соседей (k-NN).
Что такое k-NN и почему он лучше подходит для этой задачи?
K-NN — это простой, но эффективный алгоритм машинного обучения, который использует расстояния для классификации или регрессии. Он находит ближайшие объекты (в нашем случае — вакансии) относительно заданной точки, например, местоположения кандидата. Для ускорения процесса мы применили kd-tree — структуру данных, которая позволяет быстро и эффективно находить ближайшие вакансии в многомерном пространстве.
Почему мы выбрали k-NN с kd-tree, а не сложные нейросети?
👉Простота: Не все задачи требуют применения сложных и ресурсоёмких решений. K-NN прост в реализации и не требует сложной настройки. Это значит, что решение работает быстро и эффективно без необходимости использования мощных серверов.
👉Точность и скорость: В сочетании с kd-tree, k-NN обеспечивает высокую скорость и точность поиска ближайших вакансий. Для нашей задачи, где важно учитывать время поездки в условиях реального времени, такой подход оказался оптимальным.
👉Экономичность: Применение простых алгоритмов, таких как k-NN, позволяет сократить затраты на вычислительные мощности и время на разработку. Это делает решение доступным и легко интегрируемым в повседневную работу HR.
Пример использования:
Когда кандидат вводит свой адрес, система с помощью k-NN, ускоренного через kd-tree, анализирует вакансии, которые находятся в пределах 20 минут на транспорте. Затем, используя API маршрутизатора Яндекса, система предлагает кандидату список наиболее удобных вакансий с учётом реальной загруженности дорог.
Вывод:
Важно понимать, что не все задачи требуют применения сложных нейросетей. Иногда простые алгоритмы машинного обучения, такие как k-NN, дают более эффективные результаты, быстрее внедряются и требуют меньше ресурсов. В HR Tech, как и в любой другой сфере, важно выбирать инструменты, исходя из конкретной задачи, а не из желания использовать самые сложные технологии.
3
1000 правок в отчёте
У каждого руководителя регулярно возникает потребность просматривать отчёты сотрудников и указывать на ошибки, которые могут повторяться из раза в раз. Это отнимает много времени и сил.
🤯Проблемы:
👉 Ошибки. Подчинённые допускают ошибки и регулярно отправляют документы, не проверив их — в итоге вам приходится тратить время на их исправление.
👉 Объем. Сотрудники присылают огромные, 100-страничные Excel-файлы, которые требуют длительного анализа и поиска необходимых данных, вместо того чтобы выделить ключевую информацию или предоставить основные выводы.
👉 Разные метрики. Недостаток единообразия в показателях и метриках: часто разные сотрудники используют разные показатели для одной и той же темы отчёта, что затрудняет сравнение данных и требует дополнительной проверки.
Для себя мы решили эту проблему с помощью чат-бота с LLM, который проверяет и анализирует отчёты. Бот автоматически проверяет документы на соответствие вашим требованиям (правильность данных, отсутствие ошибок, корректность сумм) и возвращает их сотруднику на доработку, если что-то не так. Также он создаёт краткое саммари по ключевым критериям, что позволяет сосредоточиться на главных выводах и сэкономить время.
Но каждый руководитель может попробовать сделать следующее, чтобы прикоснуться к инструменту (на основе доступных решений):
👉 Составьте перечень отчётов, которые регулярно поступают к вам на проверку.
👉 Определите практические критерии проверки, которые часто становятся источниками ошибок: корректность расчётов (например, соответствие сумм этапов общей сумме), отсутствие дублирующих данных, актуальность информации (соответствие данных текущему периоду), наличие всех необходимых разделов и показателей, соблюдение единого формата оформления (шрифты, заголовки, структуры таблиц), отсутствие грамматических и стилистических ошибок.
👉 Загрузите первый и второй пункт в GPT и попросите создать чёткую инструкцию для проверки отчётов с помощью нейросети. Это позволит получить конкретный набор правил и требований, которые ваш будущий ассистент сможет использовать для проверки отчётов.
👉 Создайте GPTs-ассистента – это как чат GPT, но с заранее настроенными условиями обработки информации. Загрузите в него полученные инструкции, чтобы он мог оценивать документы по вашим критериям. Такой ассистент сможет автоматически обрабатывать и проверять отчёты на соответствие вашим требованиям.
👉 Предоставьте сотрудникам доступ к GPTs-ассистенту, объясните, как им пользоваться, и внедрите его в рабочий процесс, чтобы оптимизировать проверку отчётов и сократить количество ошибок.
Этот подход не только поможет вам внедрить технологии в свою работу, но и даст возможность быстрее и эффективнее обрабатывать информацию. Конечно, для корпоративного использования лучше адаптировать LLM с учётом безопасности, ролей и внутрикорпоративного интерфейса, но это отличный первый шаг к вашей цифровизации." А для тех кто хочет оценить себя как руководителя, мы разработали специальный AI инстумент для оценки. Нажмите «Начать» и получите оценку своих компетенций.👇
У каждого руководителя регулярно возникает потребность просматривать отчёты сотрудников и указывать на ошибки, которые могут повторяться из раза в раз. Это отнимает много времени и сил.
🤯Проблемы:
👉 Ошибки. Подчинённые допускают ошибки и регулярно отправляют документы, не проверив их — в итоге вам приходится тратить время на их исправление.
👉 Объем. Сотрудники присылают огромные, 100-страничные Excel-файлы, которые требуют длительного анализа и поиска необходимых данных, вместо того чтобы выделить ключевую информацию или предоставить основные выводы.
👉 Разные метрики. Недостаток единообразия в показателях и метриках: часто разные сотрудники используют разные показатели для одной и той же темы отчёта, что затрудняет сравнение данных и требует дополнительной проверки.
Для себя мы решили эту проблему с помощью чат-бота с LLM, который проверяет и анализирует отчёты. Бот автоматически проверяет документы на соответствие вашим требованиям (правильность данных, отсутствие ошибок, корректность сумм) и возвращает их сотруднику на доработку, если что-то не так. Также он создаёт краткое саммари по ключевым критериям, что позволяет сосредоточиться на главных выводах и сэкономить время.
Но каждый руководитель может попробовать сделать следующее, чтобы прикоснуться к инструменту (на основе доступных решений):
👉 Составьте перечень отчётов, которые регулярно поступают к вам на проверку.
👉 Определите практические критерии проверки, которые часто становятся источниками ошибок: корректность расчётов (например, соответствие сумм этапов общей сумме), отсутствие дублирующих данных, актуальность информации (соответствие данных текущему периоду), наличие всех необходимых разделов и показателей, соблюдение единого формата оформления (шрифты, заголовки, структуры таблиц), отсутствие грамматических и стилистических ошибок.
👉 Загрузите первый и второй пункт в GPT и попросите создать чёткую инструкцию для проверки отчётов с помощью нейросети. Это позволит получить конкретный набор правил и требований, которые ваш будущий ассистент сможет использовать для проверки отчётов.
👉 Создайте GPTs-ассистента – это как чат GPT, но с заранее настроенными условиями обработки информации. Загрузите в него полученные инструкции, чтобы он мог оценивать документы по вашим критериям. Такой ассистент сможет автоматически обрабатывать и проверять отчёты на соответствие вашим требованиям.
👉 Предоставьте сотрудникам доступ к GPTs-ассистенту, объясните, как им пользоваться, и внедрите его в рабочий процесс, чтобы оптимизировать проверку отчётов и сократить количество ошибок.
Этот подход не только поможет вам внедрить технологии в свою работу, но и даст возможность быстрее и эффективнее обрабатывать информацию. Конечно, для корпоративного использования лучше адаптировать LLM с учётом безопасности, ролей и внутрикорпоративного интерфейса, но это отличный первый шаг к вашей цифровизации." А для тех кто хочет оценить себя как руководителя, мы разработали специальный AI инстумент для оценки. Нажмите «Начать» и получите оценку своих компетенций.👇
6
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Негатив в команде
👉Одной из скрытых причин, по которой сотрудники увольняются, может быть негатив в коллективе. Но как HR вовремя выявить такую проблему, если она не всегда очевидна? В больших командах сложно заметить первые признаки, и здесь на помощь приходят современные технологии.
👉Представьте инструмент, который автоматически анализирует коммуникации внутри команды и выявляет потенциальные конфликты. Именно таким решением является нейросетевой бот, о котором я рассказывал в видео — его можно создать на основе доступных решений.
👉Например, в одном из чатов сотрудники поздравляют друг друга с днём рождения — на первый взгляд, всё нормально. Однако, проанализировав предыдущие сообщения, простой бот может выявить, что между двумя коллегами зреет конфликт. Такие ситуации часто проходят незамеченными и могут привести к уходу ценных сотрудников, если их вовремя не решить.
👉Бот анализирует переписку и, при выявлении признаков негатива или напряжённости, отправляет HR уведомление с кратким описанием ситуации. Это позволяет HR вмешаться вовремя и устранить проблему до её обострения.
Конечно, важно соблюдать правовые нормы, например, получить согласие сотрудников на мониторинг.
✅️ Полезную методику анализа негатива я приложил к этому посту.
Подписывайтесь на канал, чтобы узнавать больше о подобных решениях!
👉Одной из скрытых причин, по которой сотрудники увольняются, может быть негатив в коллективе. Но как HR вовремя выявить такую проблему, если она не всегда очевидна? В больших командах сложно заметить первые признаки, и здесь на помощь приходят современные технологии.
👉Представьте инструмент, который автоматически анализирует коммуникации внутри команды и выявляет потенциальные конфликты. Именно таким решением является нейросетевой бот, о котором я рассказывал в видео — его можно создать на основе доступных решений.
👉Например, в одном из чатов сотрудники поздравляют друг друга с днём рождения — на первый взгляд, всё нормально. Однако, проанализировав предыдущие сообщения, простой бот может выявить, что между двумя коллегами зреет конфликт. Такие ситуации часто проходят незамеченными и могут привести к уходу ценных сотрудников, если их вовремя не решить.
👉Бот анализирует переписку и, при выявлении признаков негатива или напряжённости, отправляет HR уведомление с кратким описанием ситуации. Это позволяет HR вмешаться вовремя и устранить проблему до её обострения.
Конечно, важно соблюдать правовые нормы, например, получить согласие сотрудников на мониторинг.
Подписывайтесь на канал, чтобы узнавать больше о подобных решениях!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
54
Массовый подбор
Массовый подбор персонала — тема нового выпуска подкаста «ЭЙ, HR!». В гостях эксперты, которые делятся лучшими практиками и стратегиями массового рекрутинга:
✅️ Дарья Башкатова — Руководитель отдела по массовому подбору персонала, МегаФон
✅️ Дарья Дегтярева — Создатель Школы массового подбора
✅️ Зинаида Чумакова — Директор по персоналу, строительная компания NOVAMETRIX
В этом эпизоде разбираем:
👉 Построение системы массового подбора для достижения стабильных результатов
👉 Как стратегия и работа с заказчиком помогают оптимизировать процесс
👉 Проведение аудита и планирование численности команды с учетом бизнес-целей
👉 Ключевые метрики, стоимость и скорость закрытия вакансий
👉 Использование автоматизации: чат-боты, голосовые роботы и ATS-системы
👉 Источники привлечения кандидатов, в том числе Авито для массовых позиций
👉 Как синергия воронки подбора и правильное управление бюджетом повышают эффективность
👉 Важность укомплектованности команды и роль руководителей в подборе
👉 Проблемы на этапе собеседования и пути улучшения конверсии кандидатов
👉 Советы начинающим рекрутерам и секреты успешного массового подбора
Посмотреть выпуск можно по ссылкам:
⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube
И это ещё не всё!
У нас есть специальное заряженное видео от Дарьи Дегтяревой, которое выведет ваш подбор на новый уровень, достаточно прислонить его к рекрутерам, добавил под постом👇
Массовый подбор персонала — тема нового выпуска подкаста «ЭЙ, HR!». В гостях эксперты, которые делятся лучшими практиками и стратегиями массового рекрутинга:
В этом эпизоде разбираем:
👉 Построение системы массового подбора для достижения стабильных результатов
👉 Как стратегия и работа с заказчиком помогают оптимизировать процесс
👉 Проведение аудита и планирование численности команды с учетом бизнес-целей
👉 Ключевые метрики, стоимость и скорость закрытия вакансий
👉 Использование автоматизации: чат-боты, голосовые роботы и ATS-системы
👉 Источники привлечения кандидатов, в том числе Авито для массовых позиций
👉 Как синергия воронки подбора и правильное управление бюджетом повышают эффективность
👉 Важность укомплектованности команды и роль руководителей в подборе
👉 Проблемы на этапе собеседования и пути улучшения конверсии кандидатов
👉 Советы начинающим рекрутерам и секреты успешного массового подбора
Посмотреть выпуск можно по ссылкам:
⭐️Смотреть в ВК
⭐️Смотреть на YouTube
И это ещё не всё!
У нас есть специальное заряженное видео от Дарьи Дегтяревой, которое выведет ваш подбор на новый уровень, достаточно прислонить его к рекрутерам, добавил под постом👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
57
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Островок надежды
После подкаста по массовый подбор, где коллеги обсуждали, что основным источником найма линейного персонала остаются джобборды, я задумался о том, как можно найти баланс между цифровыми и офлайн-каналами привлечения.
😀Первое, что пришло в голову, — может, привлечь таксистов? Они ведь могут рассказывать не только о своем бизнесе, но и о карьерных возможностях! ))
Но если говорить серьезно, смотрел что в США используют рекрутинговые «островки» в торговых центрах.
⭐️Вот пример компании👉 https://www.expresspros.com
👉Эти точки работают как мини-агентства и помогают охватить ту часть кандидатов, которую трудно привлечь через цифровые каналы.
👉Соискателям на месте предлагают помощь в создании резюме, профессиональной фотосессии, записи короткой видео-презентации и подборе вакансий.
👉Такой формат привлекает до 30% кандидатов, которые не присутствуют на джоббордах, и особенно эффективен в условиях дефицита кадров.
Для российского рынка 2024-2025 года, где спрос на массовый и неквалифицированный персонал вырос на 15%, такой подход мог бы закрыть часть потребности в кадрах.
Пока такие «островки» не используются у нас компаниями, и возникает вопрос — интересно почему? BTL - как инструмент рекрутмента видел, а островки еще нет🥸
После подкаста по массовый подбор, где коллеги обсуждали, что основным источником найма линейного персонала остаются джобборды, я задумался о том, как можно найти баланс между цифровыми и офлайн-каналами привлечения.
😀Первое, что пришло в голову, — может, привлечь таксистов? Они ведь могут рассказывать не только о своем бизнесе, но и о карьерных возможностях! ))
Но если говорить серьезно, смотрел что в США используют рекрутинговые «островки» в торговых центрах.
⭐️Вот пример компании
👉Эти точки работают как мини-агентства и помогают охватить ту часть кандидатов, которую трудно привлечь через цифровые каналы.
👉Соискателям на месте предлагают помощь в создании резюме, профессиональной фотосессии, записи короткой видео-презентации и подборе вакансий.
👉Такой формат привлекает до 30% кандидатов, которые не присутствуют на джоббордах, и особенно эффективен в условиях дефицита кадров.
Для российского рынка 2024-2025 года, где спрос на массовый и неквалифицированный персонал вырос на 15%, такой подход мог бы закрыть часть потребности в кадрах.
Пока такие «островки» не используются у нас компаниями, и возникает вопрос — интересно почему? BTL - как инструмент рекрутмента видел, а островки еще нет🥸
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
21
Средняя зарплата в России: влияние НДФЛ, инфляция и дефицит на рынке труда — тема нового подкаста «ЭЙ, HR!».
Вместе с экспертами Towers Consulting обсуждаем самые актуальные вопросы рынка труда:
✅️ Маргарита Локтанова — управляющий партнер Towers Consulting
✅️ Ирина Санева — руководитель практики по исследованиям рынка труда Towers Consulting
📌 Что обсудили:
👉 Какие профессии показали рост зарплат в 2024 году, а где они снизились?
👉 Как технологии помогают компаниям анализировать данные по зарплатам?
👉 Реальное влияние инфляции на зарплаты — отличается ли она от данных ЦБ?
👉 Как бизнес готовится к пересмотру зарплат на 2025 год?
👉 Как повышение НДФЛ для высокооплачиваемых сотрудников повлияет на рынок труда?
👉 Что делать компаниям, чтобы удерживать сотрудников в условиях дефицита кадров?
👉 Почему ошибки в зарплатной политике дорого обходятся бизнесу и как их избежать?
👉 Перспективы профессий и переквалификация: что ждет рынок труда?
📢 Послушать и посмотреть выпуск можно по ссылкам:
⭐️ Смотреть в ВК
⭐️ Смотреть на YouTube
Не забывайте подписываться на канал ЭЙ, HR! 👉 Подписаться
👇Небольшой кусочек про то кто больше зарабатывает мужчины или женщины
Вместе с экспертами Towers Consulting обсуждаем самые актуальные вопросы рынка труда:
✅️ Маргарита Локтанова — управляющий партнер Towers Consulting
✅️ Ирина Санева — руководитель практики по исследованиям рынка труда Towers Consulting
📌 Что обсудили:
👉 Какие профессии показали рост зарплат в 2024 году, а где они снизились?
👉 Как технологии помогают компаниям анализировать данные по зарплатам?
👉 Реальное влияние инфляции на зарплаты — отличается ли она от данных ЦБ?
👉 Как бизнес готовится к пересмотру зарплат на 2025 год?
👉 Как повышение НДФЛ для высокооплачиваемых сотрудников повлияет на рынок труда?
👉 Что делать компаниям, чтобы удерживать сотрудников в условиях дефицита кадров?
👉 Почему ошибки в зарплатной политике дорого обходятся бизнесу и как их избежать?
👉 Перспективы профессий и переквалификация: что ждет рынок труда?
📢 Послушать и посмотреть выпуск можно по ссылкам:
⭐️ Смотреть в ВК
⭐️ Смотреть на YouTube
Не забывайте подписываться на канал ЭЙ, HR! 👉 Подписаться
👇Небольшой кусочек про то кто больше зарабатывает мужчины или женщины
5