автордың кітабынан сөз тіркестері  ИИ: HR — Управление талантами

Алексей Гольдман

История трансформации: Анна, HR-менеджер банка (15 лет в профессии):

«Я боялась, что ИИ меня заменит. Прошла курс по HR-аналитике. Теперь не составляю отчеты — я интерпретирую прогнозы ИИ для совета директоров. Зарплата выросла вдвое».

Для HR-специалиста:

Диагностика: Пройдите тест (например, Deloitte’s HR Skills Assessment).

Фокус на 1—2 навыка: Не пытайтесь стать data scientist за месяц. Начните с Power BI для отчетов.

Портфолио:

Создайте дашборд в Tableau Public на открытых данных.

Напишите пост: «Как мы внедрили чат-бота без потери человечности».

5 Навыков, Без Которых Не Выжить в HR-2030

Data Literacy (Грамотность Данных):

Понимать: метрики (что такое AUC-ROC?), корреляцию vs причинность.

Задавать вопросы: «Откуда эти данные?», «Как измеряли bias?».

Интерпретация ИИ (AI Fluency):

Объяснить коллеге: «Почему чат-бот отправил меня в отдел кадров? Он не нашел ключевых слов в твоем запросе».

Прочитать выводы ИИ без паники: «Риск ухода 80% — не приговор, а сигнал помочь».

. HR как «Ethics Guardian» (Хранитель Этики)

Чем занимается:

Аудит алгоритмов: Раз в квартал тестирует, не дискриминирует ли ИИ женщин/возрастных/мигрантов. Использует инструменты вроде IBM AI Fairness 360.

Разрабатывает «правила игры»: «Устав этичного ИИ» для компании (см. Главу 13).

НЕЛЬЗЯ: «Система говорит, ты скоро уйдешь. Планируешь?»

МОЖНО: «Я вижу, ты много работал над проектом Х. Как самочувствие? Есть ли что-то, что поможет тебе работать комфортнее?»

Внутренние воркшопы: Пригласите data scientist объяснить основы.

Готовые курсы: Coursera («AI For Everyone»), LinkedIn Learning («HR Analytics»).

Обмен опытом: Регулярные встречи пилотной команды с остальным HR.

Геймификация: Симуляции «Разберись, почему ИИ ошибся».

Пример Внедрения: Как Запустить Прогноз Оттока Без Паники

Ситуация: Компания внедряет систему предсказания увольнений. Менеджеры боятся: «Сотрудники узнают, что их в „черном списке“!»

План действий:

Подготовить почву:

Серия вебинаров для руководителей: «Как ИИ поможет вам удерживать звезд (а не искать замену)?».

Настраивать чат-бота (добавлять сценарии).

Интерпретировать рекомендации системы развития.

Фильтровать ложные срабатывания прогноза оттока.

Этика технологий:

Распознавать риски bias (например, «почему ИИ отбирает только выпускников топ-вузов?»).

Знать законы о защите данных.

Отстаивать принципы справедливости.

Мягкие навыки 2.0:

Объяснение сложного просто: Доносить смысл ИИ-решений до сотрудников.

Эмпатия в цифровой среде: Поддерживать людей, напуганных «роботизацией».

Управление изменениями: Вести команду через трансформацию.

Как обучать:

Базовый набор навыков для HR в эпоху ИИ:

Data Literacy (Грамотность данных):

Понимать метрики (что такое precision/recall в прогнозе оттока?).

Читать дашборды, выявлять аномалии.

Задавать правильные вопросы аналитикам

Б. Нишевые ИИ-решения (Снайперы)

Примеры:

Рекрутинг: Eightfold.ai, Beamery, HireEZ, Phenom, SeekOut.

Аналитика вовлеченности: Glint (LinkedIn), Perceptyx, Medallia.

Обучение: Degreed, EdCast, Cornerstone Xplor.

Операции: Moveworks (чат-боты), Leena AI (HR-ассистенты).

Что это: Точечные инструменты под конкретную задачу (напр., поиск талантов или анализ фидбека).

2. Геймифицированные Оценки с ИИ-Анализом: Объективность Через Игровую Механикy

Что это: Вместо традиционных тестов или стрессовых интервью кандидаты выполняют онлайн-задания в игровом формате. Это могут быть симуляции рабочих ситуаций (например, «распределите ресурсы в проекте»), когнитивные головоломки, задачи на многозадачность или сотрудничество с виртуальными агентами.