Искусственный интеллект на этапе оценки резюме помогает избавиться от предвзятости и субъективности, которые связаны с возрастом или образованием кандидата. Например, рекрутер может не позвать на собеседование выпускника вуза, в который он сам не смог поступить.

ИИ также помогает оценивать навыки и компетенции кандидатов и сотрудников. Например, технические специалисты тратят много времени на проведение собеседований. В крупных компаниях для этого есть отдельные роли: специалист большую часть своего времени проводит собеседования. Искусственный интеллект может генерировать для кандидатов задачи для оценки технических навыков и проверять их. Иначе бывают ситуации, когда программист выходит на работу и не может сделать и половины задач, которые выполнял на собеседовании. Кандидату либо кто-то помогал, либо он подготовился по конкретным вопросам компании, которые кто-то слил в интернет.

При взаимодействии с текущими сотрудниками искусственный интеллект применяют для прогнозирования выгорания или увольнения специалистов. В ИИ загружаются данные, связанные с загрузкой сотрудника по задачам, если используется таск-трекер, где фиксируется время, которое специалист тратит на работу в неделю, в месяц. Также оцениваются рабочие чаты по количеству ненормативных слов, жалоб со стороны сотрудника. Можно ввести еще несколько категорий и переменных: когда человек брал отпуск, отгул в последний раз, принимает ли он участие в нерабочей активности.

Когда у руководителя много сотрудников, он не всегда может оценить настроение в команде. А искусственный интеллект способен это сделать. Также ИИ помогает провести градацию персонала, составить матрицу компетенций или индивидуальный план развития. А еще — написать инструкции и скрипты для сотрудников.

На прослушивание и оценку аудиоинтервью в Skyeng уходило много времени. Каждую запись прослушивал методист. Он вручную заносил в базу все характеристики кандидата (возраст, опыт, образование) и оценивал навыки владения английским. Поток заявок был неравномерным. Кроме того, кто-то из методистов мог быть строже или, наоборот, мягче к соискателям, чем необходимо. В компании поставили цель — сократить время ожидания при первичной заявке до нескольких часов и свести потери кандидатов к минимуму. Также было важно начать как можно скорее выводить успешных кандидатов к новым ученикам.

Решением стало внедрение нейросети для проверки аудиоинтервью. Она проверяет запись за несколько минут, оценивает интервью по шкале от 0 до 100 баллов. Кандидаты, чьи записи набрали от 0 до 39 баллов, получают отказ. Те, у кого больше 50 баллов, проходят вперед. Записи с оценкой от 40 до 49 баллов отправляются на перепрослушку методистам.

Применение ИИ позволило сократить время ожидания для кандидата, снизить нагрузку на методистов и увеличить конверсию из заявки в заключение договора с преподавателем.