ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КАДРОВЫХ ПРОЦЕССАХ ПРЕДПРИЯТИЙ ОБОРОННО-ПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА

Аннотация

В работе проанализированы возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) на разных этапах кадрового процесса предприятий оборонно-промышленного комплекса (ОПК): планирование потребности в персонале, найм, обучение и развитие, оценка персонала. Выявлены основные функции ИИ в кадровых процессах: прогнозирование, распознавание и преобразование данных, оценка, коммуникация. Определено, что на этапе планирования потребности в персонале ИИ может анализировать динамику основных процессов предприятия для определения оптимальных периодов проведения рекрутинговых кампаний и прогнозировать потребность в персонале на основании исторических данных. Отмечено, что при найме персонала ИИ способен автоматизировать обработку кадровых документов, проводить интеллектуальный анализ резюме соискателей, проверять их на соответствие требованиям вакансии, протоколировать собеседования и фиксировать их результаты, а также автоматизировать коммуникацию с соискателями через чат-боты. В области обучения и развития персонала ИИ может помогать сотрудникам при прохождении обучения через чат-боты и генерировать обучающие материалы. Рассмотрены проблемы безопасности при внедрении ИИ и качества данных, создаваемых искусственным интеллектом. Предложены решения для минимизации рисков утечки данных и повышения качества результатов работы ИИ. Особое внимание уделено использованию BPMS (системы управления бизнес-процессами) как подходу к решению проблемы качества данных, генерируемых ИИ. BPMS позволяет автоматизировать исполнение бизнес-процессов, интегрироваться с внешними системами, включая сервисы ИИ, и ставить произвольные задачи пользователям по определенным условиям. Такой подход помогает в вопросах хранения эталонных промптов и верификации результатов человеком. Предложено введение в процесс переменной, которая позволит задействовать сотрудника кадровой службы лишь в ряде случаев, основываясь на оценке качества входных параметров процесса с помощью ИИ.