🗣 Устали от рутины в масснайме?

Утомляют сотни резюме, ограниченные сроки и бесконечные часы на просмотры откликов?

... работа с массовыми вакансиями — то еще испытание. А что, если изменить правила игры и передать рутину искусственному интеллекту? 🤔

Как правильно это сделать и с чего начать, расскажем на вебинаре: «Автопилот для HR: как нанимать на массовые позиции во времена ИИ»

Спикер мероприятия Андрей Подрыванов, глава центра управления проектами развития компании «Велесстрой», поделится крутым кейсом — как ему вместе с командой удалось трансформировать массподбор с помощью ИИ-технологий.

А еще, готовьтесь узнать:
🔘 Какие задачи можно поручить искусственному интеллекту при массовом найме
🔘Как AI может ускорить и упростить подбор, сэкономив время и расходы
🔘Как персонализировать свой рекрутинг, используя AI для оптимизации найма в соответствии с бизнес-процессами

Регистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/3ABGjr И до встречи!

‼️‼️‼️‼️ТОП формула подсчета ESI

Многим известно, что ESI — показатель, который измеряет общий уровень удовлетворенности сотрудников. Он помогает компаниям выявить сильные и слабые стороны рабочей среды. Существует несколько способов расчета ESI, но один из наиболее распространенных мы привели ниже. Его можно адаптировать под свои процессы.

Формула:

ESI = (Сумма баллов всех ответов) / (Количество вопросов * Количество респондентов)

Пример:

*️⃣В опросе 10 вопросов, каждый оценивается по шкале от 1 до 5;
*️⃣В опросе приняли участие 50 сотрудников;
*️⃣Сумма баллов всех ответов составила 1800.

Расчет ESI:

ESI = 1800 / (10 * 50) = 3.6

Чем это полезно?

ESI может быть полезен компаниям по нескольким причинам:

*️⃣Помогает понять, насколько сотрудники довольны своей работой;
*️⃣Низкий ESI может указывать на наличие серьезных проблем, таких как низкая заработная плата, плохие условия труда;
*️⃣Повышение ESI может привести к снижению текучки;
*️⃣ESI можно использовать для оценки реакции сотрудников на внедрение изменений в компании;
*️⃣ESI может быть использован для сравнения уровня удовлетворенности сотрудников с конкурентами в отрасли.

Важно:

*️⃣При использовании ESI необходимо учитывать особенности компании и ее сотрудников;
*️⃣ESI – классная метрика для оценки вовлеченности персонала;
*️⃣Но если вы хотите сделать оценку вовлеченности более детализированной, тогда вам необходим надежный инструмент.

Поток Опросы — это HR-платформа с искусственным интеллектом для оценки и развития вовлеченности команды, которая позволяет бизнесу:

✅ Собирать обратную связь от сотрудников «здесь и сейчас» с помощью готовых опросов;
✅ Оперативно обрабатывать комментарии при помощи искусственного интеллекта;
✅ Точно подбирать мероприятия по устранению проблем, опираясь на встроенную базу знаний;
✅ Получать понятную аналитику, отчеты и срез данных по каждому индексу.

Кстати говоря, а вы уже проводили в этом году опрос вовлеченности? 💙

Да, уже провели — ❤️
Сейчас проводим — 🔥
Пока не проводили — 👍🏻

WOW! 40+ инструкций, кейсов об искусственном интеллекте в HR и не только! 🌚

Полезная подборка, которая пригодится HR в работе! Сохраняйте, чтобы не потерять, делитесь со своими коллегами. А также пишите в комментариях, какие советы вы уже используете в своей работе!

1️⃣ 40+ инструкций, кейсов и интервью об искусственном интеллекте в HR

Узнайте, как ИИ экономит компаниям время и деньги, а попутно улучшает бизнес-процессы и самих сотрудников

2️⃣ HR-гайд. Как управлять персоналом с помощью искусственного интеллекта

Научитесь использовать нейросети и другие технологии ИИ с пользой для бизнеса (и вашей карьеры!)

3️⃣ Техники успешного собеседования

Рассказываем об этапах и успешных техниках проведения собеседования с кандидатами на работу.

4️⃣ 7 шаблонов писем для не подошедших вам кандидатов

Примеры ответов на слабое резюме, так себе тестовое или провальное интервью

Ограничения и риски при использовании AI в подборе ⚡️
  
Многие говорят, что ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи в подборе, но какая у этой ситуации обратная сторона?     

У ИИ существует множество рисков, которые следует учитывать. Конечно, это не повод отказываться от технологий. Всё скорее толкает учитывать баланс между использованием ИИ и участием HR в процессе наема. Тема очень важная и актуальная — особенно сейчас, в период ИИ-бума.   
    
👀 Поэтому мы решили поделиться своей экспертностью и рассказать всё об ограничениях и рисках применения ИИ в найме на TechRec 2024 — об этом поговорит Сергей Ахметов, Генеральный директор HR-Tech-компании «Поток».        
  

Он поделится, как нейросети и генеративные модели прямо сейчас меняют процессы наема сотрудников. Заодно поможет разобраться в рисках, связанных с внедрением ИИ.        

    
💙 Конференция состоится 31 мая 2024 г., в Москве, где будет сопровождаться онлайн-трансляцией, к которой можно подключиться из любой точки мира.        
  
Не упустите уникальную возможность перенять опыт коллег, задать наболевшие вопросы спикерам и завести полезные знакомства!  

Ещё мы подготовили для вас приятный бонус! Для всех читателей блога действует скидка 20% по промокоду ПОТОК 😱

Что почитать на майских 🔥

⚡️Мы с коллегами собрали дайджест с самыми полезными и интересными материалами за последнее время. Советуем почитать и гарантируем супер_актуальность:

✨ 7 шагов к быстрому найму. Как избежать стресса и сэкономить время на ключевых этапах подбора с помощью автоматизации.

✨ Как искать, находить и нанимать разработчиков на Linkedin: способы поиска, советы и фишки.

✨ Для любителей цифр — обзоры рынка труда и заработных плат за 2023-2024 годы в 27 (!) странах мира.

✨ «Пари» с нанимающим менеджером: 7 способов решить проблему долгого фидбека.

✨ Как ChatGPT ускорил подбор на 30% и помог рекрутерам делегировать задачи (промпты внутри).

✨ Как закрыть 25 вакансий программистов и аналитиков 1С на дефицитном ИТ-рынке и не сойти с ума.

✨ 355 откликов на вакансию джуна: тред о том, как обстоят дела на рынке труда.

✨ Как геймификация и инфоповоды могут помочь привлекать кандидатов.

✨ Пять вопросов для собеседования по модели STAR, которые помогут определить компетенции будущего сотрудника.

Сохраняйте, пользуйтесь, делитесь💙

Как измерить коэффициент отбора? 💙

Hr-ы, ловите полезную формулу, которая пригодится в работе.

Коэффициент отбора = Количество кандидатов, прошедших на следующий этап / Общее количество кандидатов на текущем этапе

Пример:

Если на первый этап отбора (например, рассмотрение резюме) было получено 100 резюме, а на следующий этап (например, телефонное интервью) приглашено 20 кандидатов, то коэффициент отбора составит:

20 / 100 = 0,2 или 20%.

Зачем нужна эта формула 🤔

*️⃣ Оценка эффективности этапов отбора: помогает оценить, насколько эффективно каждый этап отбора отсеивает неподходящих кандидатов;
*️⃣ Выявление узких мест: если на каком-то этапе коэффициент отбора слишком низкий, это может свидетельствовать о проблемах в процессе отбора (например, нечеткие критерии отбора, неэффективные методы оценки);
*️⃣ Оптимизация процесса найма: анализ коэффициентов отбора на разных этапах позволяет оптимизировать процесс найма;
*️⃣ Прогнозирование количества кандидатов: зная коэффициенты отбора на разных этапах, можно прогнозировать, сколько кандидатов потребуется привлечь на первом этапе, чтобы получить необходимое количество подходящих кандидатов на финальном этапе.

✅ Коэффициент отбора — важный показатель эффективности найма. Однако ручная обработка резюме и отслеживание кандидатов на разных этапах отнимают много времени. Именно поэтому необходимо использовать дополнительные решения, которые автоматизируют этот процесс.

Например, Поток Рекрутмент — гибкая система для массового и точечного подбора с использованием искусственного интеллекта. Она легко распределяет кандидатов по воронке и хранит все версии резюме и отклики, что заметно облегчит расчет коэффициента отбора и автоматизирует процесс рекрутинга! ✌️