Как снизить риски при использовании ИИ сотрудниками?

Досрочно вернулся из отпуска, чтобы поделиться с вами новыми интересными статьями.

Ваши коллеги используют модели искусственного интеллекта в работе? Скорее всего да, и больше чем вы думаете - потому что около трети скрывают этот факт. Разрешить сотрудникам пользоваться публичными моделями - и хочется и колется. Вместе с удобством и автоматизацией приходят риски: утечки данных, разглашение коммерческой тайны, искаженная информация. Чаще всего проблема не в технологии — часто в том, что люди используют её не так, как нужно.

По свежим данным: почти половина офисных сотрудников и треть айтишников работают с ИИ-инструментами, использовать которые в рабочих задачах им никто не разрешал. Повторюсь, каждый третий — скрывает это от руководства. Почти половина видели, как коллеги применяют ИИ «мимо правил».

Сегодняшняя статья про то, что с этим делать:
🔔 Ввести понятную политику использования ИИ и включить её в ИТ- и безопасность.
🔔 Чётко прописать в договорах с вендорами запрет обучения на ваших данных.
🔔 Учить людей безопасно работать с ИИ и фильтровать промпты.
🔔 Классифицировать данные и блокировать отправку конфиденциального в публичные модели.
🔔 Вести логи и проверять ИИ-контент перед публикацией.
🔔 Мониторить использование и держать в готовности план реагирования на инциденты.

Некоторые другие action points и полный план забирайте в статье - по ссылке в моем блоге:
🔗 https://ready.2hr.tech/Ns6In1

Чёткие правила и практика — дешевле, чем разбор полётов после утечки. ИИ можно использовать безопасно, но только если управлять рисками, а не закрывать на них глаза.

Может быть вы уже слышали, что экспоненты возможностей в ИИ нет и мы близки к плато этой технологии? Идите в ChatGPT 5 и потрогайте конец прогресса сами. 😕

10 главных трендов HR-Tech в 2025 году

Что сейчас модно в мире HR-Tech по мнению западных авторов? Небольшой гайдбук для навигации перед стартом большого бизнес-сезона доступен по ссылке в конце этого поста, а здесь для вас мой конспект тезисов статьи:

✅ AI дизраптит все вокруг. Чат-боты, гиперавтоматизация, предиктивная аналитика текучести - ИИ все еще ищет лучший способ своего применения.
✅ Гибрид закрепился. Облачные HR-системы, сервисы бронирования рабочих мест, решения для психического здоровья и глобальные EOR-платформы — инструменты, без которых управлять распределённой командой тяжело.
✅ Навыки вместо должностей. Компании собирают библиотеки skills, Microsoft подтянул LinkedIn в Viva. Это про прозрачность и внутреннюю мобильность.
✅ Внутренние маркетплейсы талантов. Почти как LinkedIn, только внутри компании. Доступ к проектам и ролям - для всех.
✅ Кибербезопасность — часть HR-повестки. Утечки персональных данных бьют по бренду работодателя не меньше, чем по сотрудникам.
✅ Employee Experience 2.0. Появляются единые порталы «одного окна», где можно пройти онбординг, закрыть бытовые задачи и получить персональные «нуджи».
✅ Компенсации становятся прозрачнее. Новые законы и новые платформы для грейдов, вилок и справедливости выплат.
✅ Коучинг и наставничество возвращаются. Простые приложения, которые помогают быстро соединять людей и делиться опытом.
✅ Блокчейн в HR. Проверка дипломов, хранение данных, международный payroll - я ничего такого пока не видел...
✅ Open Source в HR. Гибкость, кастомизация и никакого vendor lock-in.

Посмотрите перевод статьи по ссылке. Как по мне, слишком визионерски: некогда философствовать, сейчас работать надо, годовые цели сами себя не закроют 😎

🔗 https://ready.2hr.tech/Ma8mG3

Лучшие практики онбординга сотрудников: кейсы цифровой адаптации от 11 компаний

Сегодня у меня для вас статья для вдохновения. Не буду писать банальности про важность адаптации, аудитория здесь неслучайная - вы все и так понимаете: адаптация для компании - это конвейер не первая брачная ночь.

Статья расскажет про ключевые особенности онбординга в Google, Zapier, Spotify и Netflix, а я здесь обобщу главное:

1️⃣ Культурная интеграция: погружение новых сотрудников в культуру компании, как это делают Netflix и Buffer, способствует формированию чувства принадлежности и соответствия ценностям компании, что крайне важно для долгосрочного удержания.

2️⃣ Постоянная обратная связь: Циклы обратной связи, как в Taktile, помогают новым сотрудникам быстро соответствовать ожиданиям и с самого начала обрести уверенность, повышая производительность.

3️⃣ Специфическое для роли обучение: Индивидуальное обучение, как в Hubspot, вооружает новичков конкретными навыками, необходимыми для эффективного вклада с самого начала.

4️⃣ Технологии: Использование технологий, как Accenture с VR, создает иммерсивные и масштабируемые опыты адаптации, которые вовлекают и готовят сотрудников инновационными способами.

5️⃣ Системы «бадди»: Поддержка коллег, как в Buffer и Spotify, дает новичкам руководство и личную связь, делая процесс адаптации более плавным и увлекательным.

6️⃣ Персонализированная адаптация: Личные штрихи, такие как доставка оборудования и мерча на дом от Verisys, помогают удаленным сотрудникам чувствовать себя желанными и ценными, улучшая их опыт адаптации.

7️⃣ Масштабируемая вовлеченность: Масштабируемые процессы адаптации, как в Accenture, обеспечивают последовательность и качество для большой, глобальной рабочей силы.

Посмотрите идеи у 11 лучших западных компаний, попробуйте взять что-то для себя. Полная статья по ссылке и я снова рекомендую сохранить её в избранном. Пригодится.
🔗 https://ready.2hr.tech/U4nd6L

Workforce planning: планирование рабочей силы на примерах

Поздравляю с Днем знаний всех причастных! ❤️

Есть такое клише «В наше непростое время…». Я хочу написать вступление и понял, что если речь идет про практику планирования рабочей силы - Workforce planning, то здесь она актуальна всегда – и в сложные времена, и в период бурного роста, и при слияниях поглощениях. Единственный нюанс в том, что речь о практике может идти только тогда, когда этого требует существенный масштаб компании.

Если убрать пафос, суть Workforce planning проста: это мост между стратегией компании и её людьми. Он помогает заранее видеть, каких навыков и ролей не хватает, где ресурсы тратятся впустую, а где нужно инвестировать в развитие.

Эта практика держится на трёх опорах:
🔔 Прогноз - оценка будущих потребностей бизнеса в людях и компетенциях.
🔔 Сценарии - что делать, если рынок резко меняется или компания выходит в новый сегмент.
🔔 Инструменты - HR-аналитика, модели ресурсов, планы переподготовки и преемственности.

В итоге компания не «догоняет» события, а управляет ими: готовит людей к новым задачам, сглаживает пиковые нагрузки, снижает расходы и сохраняет ключевые знания внутри. Статья в моем блоге расскажет о ключевых особенностях планирования рабочей силы в крупнейших корпорациях:

Google использует HR-аналитику и прогнозные модели, чтобы заранее видеть пробелы в компетенциях. Когда компания выходит в новый бизнес-сегмент, там уже есть люди с нужными навыками - их либо обучили заранее, либо привлекли вовремя. Так Google минимизирует «провалы» при масштабировании и не платит лишние деньги за срочный найм.

Amazon живёт в режиме пиковых нагрузок: «чёрная пятница», праздники, распродажи. Их алгоритмы прогнозируют, сколько людей нужно в каждый момент времени и где они должны работать. Благодаря этому компания избегает хаоса: нет ни простаивающих команд, ни сбоев в доставке из-за нехватки людей.

Microsoft делает ставку на переподготовку. Технологии меняются так быстро, что проще обучить своих инженеров новым навыкам, чем бесконечно искать новых. Компания инвестирует в онлайн-курсы, внутренние школы и делает рост частью культуры - сотрудникам не приходится выбирать между «учиться» и «работать».

Procter & Gamble планирует преемственность: ещё до того, как руководитель уходит, есть человек, который готов его заменить. Для этого строят карьерные треки, дают опыт в разных функциях, чтобы будущий лидер видел бизнес целиком. Смена управленца происходит без турбулентности.

Walmart встроил многообразие и инклюзивность в кадровую стратегию. Кроме заботы о репутации - разные точки зрения делают решения лучше, а культура уважения снижает текучку. В итоге это не только «социальная миссия», но и фактор устойчивости бизнеса.

Apple работает в десятках стран с разными законами и культурами. Их кадровая стратегия учитывает региональные различия, но при этом сохраняет единые стандарты качества и ценности бренда. Люди в Китае и Европе могут работать по-разному, но клиент Apple везде получает один и тот же уровень продукта и сервиса.

IBM развивает гибкие модели занятости. Команды можно быстро переформатировать под новые задачи: часть сотрудников работает удалённо, часть - проектно, часть - в классическом формате. Это позволяет компании подстраиваться под рынок, а не застревать в жёстких структурах.

General Electric применяет HR-аналитику не для отчётов, а для стратегических решений: где откроется новый завод, какие компетенции будут нужны через два года, какие отделы недоукомплектованы. Прогнозы дают время подготовить людей и избежать авралов.

Заметили что-то общее? Я вот вижу, что у лидеров в основу положена не абстрактная методология, а какая-то фишечка, ДНК компании, вокруг которой уже строится уникальная практика, подходящая именно для этой компании. Надо бы и нам так…

Как всегда, перевод полной статьи в моем блоге и больше нигде.
🔗 https://ready.2hr.tech/Ha6n2K

➡️ Куда ведут запросы на внедрение ИИ?

Я время от времени замеряю температуру по фактическим кейсам ИИ в HR на Западе – чтобы понять, какой маршрут возможен и реален для нас. Очередной мой авторский срез на сентябрь 2025 года.

Запрос от C-Level "внедрите нам AI" звучит всё чаще как дань моде. Бюджетов не будет, конкретные задачи не поставлены, есть общее ожидание от HR - "придумай инновацию". В реальности это оборачивается довольно предсказуемыми сценариями: чат-боты для справок по отпускам и страховкам (которые, кстати, чаще раздражают сотрудников, чем помогают), генерация черновиков писем и вакансий в ChatGPT, автоматизация рассылок. Полезно, но назвать это трансформацией трудно. На Reddit HR-специалисты честно пишут: Всё это выглядит как имитация инновации "для галочки".

Цифры показывают некоторые успехи:
▪️Около 45–50 % организаций уже используют ИИ в HR-функциях, и 82–87 % компаний применяют его для первичного скрининга резюме.
▪️Среднее время закрытия вакансии сокращается на 50 % и более - например, Unilever сократил длительность с 4 месяцев до 4 недель, сэкономив десятки тысяч человеко-часов.
▪️Hilton достиг впечатляющей экономии времени - вакансии закрывались за 5 дней вместо 6 недель.

Но статистика так распределена, что по факту она не описывает никого, а когда речь идёт о конкретной компании, внедрение часто упирается в детали. Чат-боты так и остаются полуфабрикатами: не успевают обрабатывать сложные запросы, ломаются на нюансах и в итоге лишь нагружают HR, вместо того чтобы разгрузить. Генерация документов - хороший помощник, но требует постоянной проверки человеком, иначе рискуешь опозориться неуместной формулировкой.

Еще, время от времени, случаются громкие провалы: Amazon отказался от своего инструмента подбора из-за выявленной дискриминации против женщин; несколько американских компаний получили иски после того, как AI-алгоритмы отсеивали кандидатов старше 40 лет; а у ряда работодателей возникли инциденты с утечкой конфиденциальных данных через публичные AI-сервисы.

Я пока делаю для себя такой вывод: ИИ в HR приносит пользу там, где задача понятна и измерима - сократить рутину, ускорить массовые процессы, сэкономить ресурсы. Но если сверху спускают только лозунг "нам нужен AI", без цели и бюджета, итог будет один - очередной псевдо-прорыв, за которым спрятаны всё те же ручные процессы и недовольные сотрудники.

✈️ Если Вы практик HR-Tech и вам интересны реальные кейсы внедрений инноваций в HR, я приглашаю Вас подать заявку на вступление в группу HR-Tech chat для профессионального диалога.