Искусственный интеллект (ИИ) постепенно становится незаменимым инструментом в борьбе с кадровым дефицитом в различных отраслях. Это явление особенно актуально в контексте растущей сложности и объемов работы которые невозможно эффективно выполнять без дополнительной поддержки.

Автоматизация рутинных задач в R

Одно из ключевых направлений применения ИИ в сфере человеческих ресурсов ( R) — автоматизация рутинных административных задач. По оценкам аналитиков BCG оптимальное сочетание ИИ-решений и человеческого труда может повысить эффективность кадровых процессов на 30%.

Например ИИ может взять на себя задачи по планированию интервью передаче информации о соискателях во внутренние системы и даже проводить первичный отбор резюме по заранее сформированному чек-листу. Это освобождает время R-специалистов для более важных и творческих задач таких как тщательное планирование найма общение с кандидатами и разработка стратегии по привлечению и удержанию специалистов.

Компания «Свеза» успешно применяет ИИ в этих целях сократив средний срок закрытия позиции в шесть раз и увеличив конверсию в найм с 11% до 15%.

Обучение и мотивация персонала

ИИ также активно используется для оценки и повышения компетенций персонала. Генеративные сети могут самостоятельно подготовить тесты для определения навыков каждого сотрудника выявить слабые места и предложить индивидуальные обучающие материалы для развития недостающих навыков. Кроме того ИИ может разработать индивидуальную карьерную траекторию для работников помогая им эффективно претендовать на повышение зарплаты или должности.

Этот подход не только повышает квалификацию сотрудников но и мотивирует их к дальнейшему развитию поскольку алгоритмы отслеживают их успехи и автоматически сообщают об этом R-специалистам.

Прогноз оттока сотрудников

Удержание уже работающих сотрудников также является критически важной задачей которую можно решить с помощью ИИ. Нейросети могут анализировать поведение сотрудников перед увольнением и прогнозировать возможный отток персонала. Система анализирует различные параметры такие как уровень дохода возраст стаж расстояние до дома и частота переработок чтобы выявить категории персонала с высоким риском увольнения. На основе этих данных ИИ может предложить меры по удержанию сотрудников например рассчитать возможное повышение зарплаты на основе результатов и достижений.

Кадровый дефицит в отрасли информационной безопасности

Отрасль информационной безопасности (ИБ) особенно страдает от кадрового дефицита. По прогнозам нехватка специалистов в российской ИБ вырастет до 52-65 тысяч человек к 2027 году несмотря на сокращение относительного дефицита до 29-33%.

В этих условиях использование средств продвинутой аналитики включая ИИ становится единственным способом решить эту проблему. ИИ помогает в анализе аномалий в сетевом трафике выявлении типовых угроз таких как спам и фишинг и разгружает сотрудников первой линии SOC (Securi y Opera ions Cen er).

Компания Posi ive ec no ogies например смогла выявить как минимум 10 атак с помощью ИИ-инструментов в 2023 году и существенно сэкономить рабочие часы R-специалистов при отборе стажеров.

Перевод и разработка ПО

ИИ также упрощает задачи связанные с разработкой и поддержкой программного обеспечения. Генеративный ИИ может переводить исходные тексты ПО с одного языка программирования на другой предоставляя разработчикам больше возможностей для фокусировки на сложных и креативных задачах.

Использование ИИ в маркетинге и других отраслях становится не просто возможностью а необходимостью стремительно меняя сценарии работы и помогая решать актуальные кадровые проблемы.