В МФТИ и Глобальном университете Рыбакова разрабатывают платформу, которая сможет прогнозировать увольнения сотрудников на основе машинного обучения. Идея — своевременно поддерживать команду, чтобы люди оставались вовлеченными, а бизнес — эффективным.
Какие вызовы видим:
— Этика и доверие. Сотрудники должны понимать, какие данные анализируются и зачем.
— Риск предвзятости. Алгоритм может учитывать неочевидные факторы и выдавать несправедливые прогнозы.
— Человеческий фактор. ИИ не заменяет HR-специалиста — финальное решение всегда остается за человеком.
Что дает бизнесу?
— Снижение текучести. Система сигнализирует о сотрудниках «в зоне риска» и позволяет вовремя предложить карьерный рост, обучение или корректировку условий.
— Прозрачное планирование. HR получает прогнозы по отделам и заранее закрывает кадровые пробелы.
— Реальную экономию на поиске и адаптации новых сотрудников. McKinsey оценивает потери от текучести в $228–355 млн в год.
Резюмируя, мы в OPEN считаем, что ИИ может стать сильным помощником HR, если использовать его прозрачно и этично.