Сотрудник еще не знает, а AI уже понял, что он скоро уйдет: как предиктивная аналитика меняет работу HR в России и мире

За последние годы искусственный интеллект ворвался в корпоративный мир с такой скоростью, что многие просто не успели понять, как это произошло. Теперь он предсказывает погоду, ведёт автомобили, создаёт рекламу и даже пишет статьи. Но на этом возможности AI не заканчиваются. Сегодня нейросети заглядывают в будущее сотрудников и с тревожной точностью сообщают HR, кто скоро покинет компанию. А самое удивительное — сотрудник сам еще может не знать о своем намерении уйти.

Заглянуть в будущее сотрудников: российский опыт

В 2023 году РЖД внедрили систему предиктивной аналитики, способную оценивать вероятность увольнения каждого сотрудника, вплоть до конкретных рисков. По словам представителей компании, искусственный интеллект, который они используют, показывает удивительно точные прогнозы. Теперь в отделе кадров не просто реагируют на проблемы, а предотвращают их еще до возникновения. Похожую технологию использует «Ростелеком», где модели успешно предсказывают около 80% увольнений. Причем алгоритмы учатся настолько быстро, что буквально через пару месяцев HR-специалисты начинают воспринимать рекомендации AI как само собой разумеющееся.

«Главный плюс системы в том, что она заранее выявляет риски, — говорит Екатерина Шкляева, эксперт по HR-аналитике из компании „Ростелеком“. — Если AI показывает, что сотрудник „на грани“, мы можем сразу начать разговор о том, как его удержать: предложить обучение, повышение или более комфортные условия труда».

Таким образом, компании научились не просто бороться с текучестью кадров, а использовать аналитику для стратегического управления персоналом. Ведь если увольнение одного опытного специалиста обходится компании в 3-6 месячных окладов (по данным HeadHunter за 2024 год), то своевременное удержание сотрудников — это вполне ощутимая экономия.

От интуиции к прогнозам: как это работает на практике

В основе таких решений лежит машинное обучение и большие данные. Искусственный интеллект обучается на огромном количестве данных о поведении сотрудников: как часто они общаются с руководством, насколько регулярно выполняют задачи, вовлечены ли они в корпоративную жизнь. Но самое любопытное — AI способен распознавать и более тонкие сигналы, которые не заметны человеку: изменение тона переписки, резкое снижение активности, рост числа опозданий или больничных.

«Часто сами сотрудники ещё не решили уйти, но алгоритм уже заметил изменения в поведении, которые обычно предшествуют увольнению», — объясняет Дмитрий Волков, руководитель направления AI-аналитики в HR из компании Skillaz.

Это открывает совершенно новые возможности для HR: заранее провести мотивационную беседу, предложить сотруднику альтернативный проект, перевести на удалёнку или, наоборот, обратно в офис. Фактически предиктивная аналитика становится инструментом заботы о людях, а не просто средством контроля.

Этические риски: где проходит грань между заботой и контролем?

Однако, чем больше данных собирают компании, тем выше риски превратить заботу о сотрудниках в тотальную слежку. Александр Пашков, юрист и эксперт по цифровой этике, предупреждает, что компаниям нужно быть осторожными:

«Если сотрудник почувствует, что каждое его действие фиксируется и анализируется, доверие к компании будет подорвано. Предиктивная аналитика должна использоваться только в интересах сотрудника, а не против него».

С этим согласны и западные эксперты. Например, HR-команда банка ABN AMRO (Нидерланды) подчёркивает, что основа успеха их программы предиктивной аналитики — это полная прозрачность. Сотрудники заранее знают, зачем и какие данные собираются, а главное — что им это дает.

Какие навыки нужны HR, чтобы работать с AI?

Новые технологии требуют новых компетенций. Важный тренд последних лет — появление профессий на стыке HR и IT. Теперь недостаточно быть просто хорошим специалистом по управлению людьми. Необходимо разбираться в работе алгоритмов, уметь интерпретировать данные и, главное, критически относиться к выводам AI.

«Не стоит слепо доверять технологиям, — подчеркивает Наталья Жукова, директор по персоналу компании „Мегафон“. — Важно понимать, почему модель пришла именно к таким выводам. AI лишь подсказывает направление, но решение всё равно принимает человек».

Это делает профессию HR ещё интереснее, но и значительно сложнее. Теперь важно обладать не только знаниями психологии и мотивации, но и цифровой грамотностью, аналитическим мышлением, умением работать с данными и, главное, этическими компетенциями.

Будущее уже наступило, но готовы ли компании?

Прогностическая аналитика в HR — это не фантастика и не тренд будущего, это уже реальность. Вопрос в том, как компании сумеют использовать этот мощный инструмент: будет ли он создавать атмосферу доверия и комфорта или превратится в цифровое око, следящее за каждым шагом сотрудника.

Именно поэтому ключевой вызов ближайших лет для компаний и их HR-отделов — найти баланс между эффективностью технологий и доверием людей. И, возможно, это будет не менее важно, чем точность самих прогнозов.

Материал подготовлен с использованием открытых источников и исследований компаний РЖД, Ростелеком, IBM, а также материалов Skillaz и ABN AMRO.