Эволюция ИИ-агентов в работе HR

Еще несколько лет назад автоматизация в HR сводилась к рассылкам, шаблонам и сценариям в чат-ботах. Сегодня компании активно используют ИИ-сотрудников, которые сами ведут кандидата по воронке, отвечают новичкам и готовят отчеты для руководителя.

Мы в Nord Clan разрабатываем платформу KitBot и видим, как меняются запросы HR-служб. Раньше бизнес просил закрыть одну задачу, например отвечать на отклики. Теперь он хочет, чтобы ИИ в HR брал на себя сразу несколько важных процессов.

В статье разбираем путь от сценарной автоматизации к ИИ-агентам. Отдельно описываем отличия агента от чат-бота, сценарии в адаптации и аналитике, работу нескольких агентов в связке, риски, персональные данные и подготовку HR-процессов к внедрению.

ИИ-агентом называют программную систему, которая получает цель, сама планирует шаги, обращается к данным и сервисам и доводит задачу до результата. Если коротко ответить на вопрос что такое ИИ-агент, то это исполнитель с целью, контекстом и набором инструментов.

Некоторые специалисты такую систему называют цифровым сотрудником, виртуальным сотрудником, интеллектуальным агентом или AI-сотрудником. За этими названиями стоит один принцип: программа выполняет часть работы специалиста по персоналу в рамках заданных правил.

ИИ-агенты в управлении персоналом охватывают подбор, адаптацию, обучение, оценку и аналитику.

Принцип работы ИИ-агента включает нескольких шагов:

Для этого ИИ-агент в HR работает вместе с корпоративными системами, то есть с ATS, HRM, CRM, мессенджерами и хранилищами документов. Связка ИИ-агента и корпоративных систем определяет качество работы. Без доступа к данным компании агент остается языковой моделью, которая часто отвечает общими фразами.

Развитие ИИ в HR шло по нескольким ступеням. Каждая следующая давала больше самостоятельности и требовала больше контроля. Агентный ИИ в HR стал следующим шагом этого пути. Главное различие между ступенями в том, кто определяет следующий шаг.

Переход от чат-ботов к ИИ-агентам, а затем к команде ИИ-агентов происходит постепенно. Ступени не заменяют друг друга. Часто в одной компании параллельно работают скрипты, чат-бот и ассистент, а агентный слой подключают к отдельным процессам.

Классический сценарный чат-бот отвечает на вопрос или ведет человека по заранее заданному сценарию. Отличие ИИ-агента от чат-бота в том, что агент получает цель и сам выбирает путь к результату в заданных сценариях.

Граница между ними частично размыта. Современные чат-боты на базе языковых моделей тоже используют инструменты, память, поиск по базе знаний и API. Поэтому цепочку «чат-бот, ассистент, агент» стоит считать удобной моделью роста автономности, а не строгой технологической классификацией.

Разницу между ИИ-ассистентом и ИИ-агентом проще показать на примере. Ассистент подготовит текст отказа кандидату. ИИ-агент сможет выполнить всю последовательность действий: проверить статус кандидата в HR-системе, сформировать сообщение с учетом причины отказа, выбрать канал связи, отправить уведомление и зафиксировать результат. Если данных недостаточно или требуется согласование, агент обратится к рекрутеру.

Чат-боты при этом не исчезают. В автоматизации HR-процессов бот подходит для типовых вопросов, а агентный слой берет на себя сложные цепочки действий.

Обычно ИИ-агент для онбординга берет на себя следующие задачи:

• знакомит нового сотрудника с компанией и пошагово ведет его по плану;
• отвечает на вопросы сотрудников о графике, документах, доступах и корпоративных правилах;
• напоминает о задачах руководителю, наставнику и самому новичку;
• собирает обратную связь на ключевых точках, например после первой недели и по итогам испытательного срока;
• сообщает HR о рисках, если новичок не отвечает или задерживает задачи.

Искусственный интеллект и база знаний работают в паре. ИИ для адаптации сотрудников отвечает точно, когда регламенты, инструкции и ответы на частые вопросы собраны в одном месте и обновляются.

Автоматизация онбординга экономит около 30 процентов рабочего времени HR-менеджера и ускоряет полную адаптацию в 1,5 раза.

ИИ для HR-аналитики заменяет ручную сборку данных. Раньше специалист выгружал таблицы из нескольких систем, сводил их и только потом искал причины.

Агент работает самостоятельно:

• собирает метрики из ATS, опросов, обучения и кадровых систем;
• показывает узкие места в воронке найма, например этап, на котором кандидаты чаще всего пропадают;
• анализирует комментарии из опросов, определяет тональность и группирует темы;
• готовит сводку для руководителя с гипотезами о причинах;
• сигнализирует о возможном росте текучести в отдельных подразделениях.

Здесь действует простое правило: агент предлагает гипотезу, а вывод делает специалист. ИИ для анализа сотрудников без проверки специалистом может приводить к ошибочным выводам, особенно на небольших выборках.

Мультиагентная система состоит из нескольких агентов, и у каждого своя роль. Один отвечает за поиск и первичный контакт, другой за адаптацию, третий за обучение, четвертый за отчеты.

Согласованием работы занимается оркестратор ИИ-агентов. Он распределяет задачи, следит за очередью, передает результаты между агентами и подключает человека, когда нужно решение.

Цепочка из пяти агентов в процессе найма и выхода сотрудника на работу может выглядеть так.

Взаимодействие ИИ-агентов строится на общих правилах. Агенты используют единые данные, понятные форматы передачи результатов и общий журнал действий. Без этого они иногда дублируют задачи или противоречат друг другу.

Специалист подключается на ключевых точках процесса, агент готовит материалы, а решение принимает человек.

Участие человека обычно нужно в таких ситуациях:

• финальное решение о найме, отказе, повышении или увольнении;
• интервью, на которых оценивают мотивацию, ценности и командную совместимость;
• конфликты, жалобы и вопросы, связанные с состоянием сотрудника;
• нестандартные случаи, которые выходят за границы правил агента;
• обновление регламентов и политик, на которые опирается агент.

Границы автономности ИИ задают заранее. Для каждого действия определяют уровень самостоятельности агента.

Риски использования ИИ в HR и риски ИИ-агентов зависят от того, какие права получил агент и какие решения он принимает. Чаще всего компании сталкиваются со следующими:

Большинство таких проблем ИИ-агентов снижают правилами, ограничением прав и регулярной проверкой результатов. Эти же меры задают ограничения ИИ-агентов на уровне процесса.

HR-процессы связаны с чувствительными сведениями о людях. Это паспортные данные, контакты, результаты оценки и история работы. Персональные данные и ИИ требуют внимания еще на старте проекта.

Требования зависят от сценария, поэтому каждый процесс оценивают отдельно вместе с юристами и службой информационной безопасности. Для начала проверяют следующее:

Перед запуском проекта вопросы защиты персональных данных ИИ и конфиденциальности данных HR согласуют с юристами.

HR-платформа KitBot включена в реестр отечественного ПО (реестровая запись №12824 от 14.02.2022), а персональные данные сотрудников хранятся на защищенных серверах в соответствии с требованиями российского законодательства.

Контроль работы ИИ строят как обычный управленческий процесс. Агент получает рамки задач, лимиты и ответственного.

Для этого используют несколько мер:

• назначают владельца для каждого агента, например руководителя подбора или HR-директора;
• ведут журнал действий, в котором видно, что сделал агент, на каких данных и по какому правилу;
• задают пороги уверенности, при которых агент передает задачу человеку;
• выборочно проверяют решения, например раз в неделю в первый месяц работы;
• измеряют качество по метрикам, таким как доля верных ответов, время обработки, число передач человеку и количество жалоб;
• оставляют возможность остановить агента или отменить его действие.

Такие меры поддерживают контроль ИИ-агентов и повышают безопасность при росте числа задач.

Внедрение ИИ в HR и автоматизацию процессов начинаются с описания процесса, а не с выбора модели. Если процесс описан нечетко, агент часто воспроизводит эти неточности. Внедрение ИИ-агента может состоять из этих этапов:

Часть рутины можно закрыть и без агентов. Для типовых операций с документами и отчетностью подойдет RPA. Агентный слой добавляют там, где нужно понимать текст и принимать промежуточные решения.

Какие задачи можно делегировать ИИ, определяют по цене ошибки и уровню эмоциональной вовлеченности.

Полная автоматизация чаще всего не нужна даже там, где она технически возможна. Результат дает связка агента и специалиста, в которой каждый занят своей частью работы.

Агентный HR развивается в сторону команд агентов, которые работают с единым набором данных и общими правилами. ИИ для управления персоналом охватывает подбор, адаптацию, обучение, оценку и аналитику, и агенты постепенно связывают эти этапы в одну цепочку.

Начинать удобнее с понятных процессов, актуальных данных и четких границ для агентов. Такой фундамент позволяет добавлять новые функции без пересборки системы.

Если компания уже определила процесс для автоматизации, следующим шагом становится выбор архитектуры и инструментов. В зависимости от задачи это может быть чат-бот, ИИ-ассистент, отдельный ИИ-агент или связка нескольких агентов.

Nord Clan развивает цифровую HR-платформу KitBot. Она автоматизирует найм, адаптацию, оценку, обучение, внутренние коммуникации и аналитику.

Мы помогаем пройти путь от идеи до работающего решения.