Для внедрения ИИ нужна веская причина. А если ее нет, то выйдет как у всех

По данным MIT, 95% внедрений ИИ решений не принесли видимого ROI 🫨

Это при том, что на работе, 90% сотрудников используют LLM регулярно !

Похожая ситуация в HR: 99% рекрутеров используют ИИ в процессе найма - то есть буквально все ! Но если копнуть глубже, то 70% всех юз кейсов приходятся на генерацию вакансий и эмейлов, планирование интервью и тимбилдингов 🤣. Понятные юз кейсы, однако ROI от этого больше не стал (а где то и меньше) 🫠

Всем известный Uniliver пошел другим путем. Причем еще в далеком 2016 😱! Тогда еще не было привычного нам ИИ в виде чата GPT, но ML уже был и активно развивался

Uniliver в то время волновала одна цифра: 250 000. Именно столько заявок приходилось на 800 открытых в компании вакансий. При таком соотношении откликов на вакансию, просмотреть каждое резюме в ручную просто нереально 😵‍💫, что приводило к потере ценных кандидатов

Тогда корпорация обратила внимание на ML. Тогда еще не было чата и диалогов, но была чистая функция - структурировать неструктурированный текст (чем по сути и является CVшка)

Uniliver совместно с компанией Hirevue внедрила систему скрининга кандидатов, состоящую из четырех этапов:

1. Кандидат откликается на вакансию

2. Затем, он проходит игру, которая оценивает его когнитивные и эмоциональные особенности

3. Только после успешного прохождения второго этапа, кандидат проходит оценку навыков, непосредственно относящихся к работе в форме видео интервью

4. И только тогда, кандидат допускается к собеседованию непосредственно с нанимающим менеджером

По результатам собеседования, кандидат получает фидбэк. Причем вне зависимости от результата, повысило удовлетворенность кандидатов до 96% !

В результате комплексного внедрения инициативы, срок до найма сократился аж на 90%, а компания смогла сэкономить на этом $1.35 млн в год 🤯!

ИИ полезен там, где а) есть скейл и ресурсы и б) где есть структура, но нет стандартной формы