Ваш HR-департамент теряет 2 дня прибыли на каждом новичке. Внедрите AI-адаптацию до следующего найма
Любой владелец бизнеса уверен в одном — его компания исключение. Процессы здесь не такие, как везде. Люди особенные. Клиенты не похожи ни на каких других. Из этой убежденности логически вытекает вывод: то, что помогло конкурентам, здесь не сработает. Слишком сложно, слишком специфично, слишком зависит от личных отношений и человеческого фактора.
Это убеждение звучит вполне разумно и логично. Проблема лишь в том, что так думают все без исключения. При этом деньги теряются в совершенно типичных, узнаваемых местах: согласования между отделами, передача информации, проверка выполнения работы, поиск нужных данных в системах, ручная организация командной работы. Это не уникальность бизнеса, а его привычки, которые просто никто не ставит под вопрос и не подвергает пересмотру.
Мы сами поддались этому предубеждению. В компании есть HR-специалист, отвечающий за найм новых сотрудников. На словах его работа звучит понятно: проведение собеседований, оценка кандидатов, принятие решений о трудоустройстве, адаптация. На деле большинство рабочего времени уходит совсем на другое.
Когда мы расписали весь процесс адаптации по составляющим, обнаружилось, что основное время HR-специалиста тратится на администрирование. На отслеживание этапов адаптации новичка. На уведомления тем, кто ответствен за разные этапы. На проверку, что все документы подготовлены. На согласования. На контроль согласований. На поиск информации в системах. На координацию людей.
Эта деятельность создаёт нагрузку, но почти не создаёт никакой реальной ценности для компании.
Мы пересмотрели подход. Вместо стандартного вопроса «Как это делать эффективнее?» задали другой: «Что из этого вообще не должен делать человек?» Ответ оказался простым и неожиданным: практически всё.
Мы решили внедрить систему на основе AI, которая самостоятельно ведёт новичка через испытательный период. Система отправляет напоминания, согласовывает документы, отслеживает прогресс, готовит необходимые бумаги. Человеческое вмешательство практически не требуется.
Эффект проявился немедленно. Испытательный период сократился с пяти дней до трёх.
На первый взгляд, два дня это ничего. Но когда начинаешь считать финансовый результат, картина меняется.
На одном цикле найма пяти-шести человек экономия составляет примерно 1500 долларов. Частично благодаря снижению лишних расходов и частично потому, что разгрузился труд кураторов адаптации. Но главное, каждый сотрудник начинает приносить результат на два дня раньше. За год это трансформируется в примерно 19500 долларов дополнительного дохода компании.
И это была всего лишь одна процедура в системе найма.
Потом мы расширили функционал. AI-система теперь участвует в создании вакансий, подготовке тестовых заданий для кандидатов, напоминаниях ответственным лицам, согласовании и оформлении офферов. Только на административной части одного найма сэкономили минимум 75 долларов.
Но главное произошло в другой плоскости.
Когда система взяла на себя всю бюрократию, HR-специалист перестал жить процессом найма и начал заниматься собственно наймом. Он начал делать то, для чего его наняли — подбирать и развивать таланты. Деятельность переместилась из координационного поля в стратегическое.
Мы сами были убеждены, что кадровая работа — это всегда про людей, и автоматизировать тут нечего. Мы ошибались на 19 500 долларов в год на одной функции.
Поэтому дискуссия смещается. Вопрос уже не в том, подойдёт ли AI вашей компании — подойдёт. Вопрос в другом: какие процессы вы продолжаете считать недоступными для улучшений? И какую сумму теряет ваша организация каждый месяц из-за этого убеждения?
В большинстве случаев наиболее перспективные точки развития остаются скрыты ровно там, где всегда казалось: «Это к нам не применимо».
Related Posts
About the Author: Александр Высоцкий
Telegram
TikTok
Youtube
Instagram
Facebook
