Самая дорогая мысль для бизнеса: «У меня AI не взлетит»

Мы подтвердили это на одном из самых неожиданных участков внутри собственной компании. В направлении, которое есть у всех компаний, в том числе у вас, — в HR.

То направление, которое многие вообще не рассматривают как кандидата на автоматизацию. Потому что кажется, что найм — это всегда про людей. А значит, AI здесь особо нечего делать.

Но когда команда начала разбирать процесс по шагам, выяснилось интересное: значительная часть времени HR-специалистов уходила не на оценку кандидатов и не на принятие решений.

А на административную работу:

• Согласования.
• Напоминания.
• Подготовку документов.
• Сопровождение кандидатов.
• Контроль этапов.

То есть на работу, которая создает нагрузку, но почти не создают ценности. Тогда мы задали простой вопрос. Не: «Как сделать этот процесс быстрее?», а «Что из этого вообще не должен делать человек?». Именно с этого вопроса обычно начинаются сильные AI-решения. Решением стал AI-бот, который автоматизирует работу HR на этапе адаптации новичка.

Первым шагом стала оптимизация тестового периода. Раньше кандидат проходил его за пять дней. После пересборки процесса и автоматизации части этапов срок сократился до трёх дней.

Всего два дня разницы. Звучит не очень впечатляюще. Пока не посмотреть на цифры.

Только на одном цикле найма из 5–6 человек компания экономит около $1 500. Часть суммы появляется за счёт сокращения лишних выплат. Часть — за счёт снижения нагрузки на кураторов и руководителей. Но основной эффект возникает потому, что сотрудники начинают приносить результат раньше. В пересчёте на год только это изменение даёт компании около $19 500 дополнительной экономии.

И это всего один процесс. После этого команда пошла дальше. Сейчас мы продолжаем совершенствовать собственный HR-бот, который забирает на себя значительную часть рутинной работы рекрутеров:

• Создание вакансий.
• Подготовку тестовых заданий.
• Напоминания заказчикам.
• Согласование офферов.

Всё то, что раньше требовало постоянного внимания сотрудников.

По расчётам только административная часть найма становится дешевле минимум на $75 для каждой вакансии. Гораздо важнее другой эффект. HR начинает меньше заниматься процессом найма. И больше заниматься наймом. То есть тем, за что компания им действительно платит.

Кажется, главный урок этой истории вообще не про HR. Почти каждый предприниматель считает свой бизнес исключением. У него всё «особое»: процессы, сотрудники, клиенты, ограничения.

Поэтому почти каждый предприниматель может объяснить, почему AI сработает у кого-то другого, но не у него. Звучит это обычно так:

Или: «У нас специфика.».

Или: «У нас слишком сложные процессы.».

Или «У нас всё завязано на людях.»

На первый взгляд выглядит разумно, ведь каждый бизнес действительно уникален.

Проблема в том, что так думают практически все, а потом оказывается, что самые большие потери денег возникают в очень похожих местах:

• согласования;
• передача информации;
• контроль выполнения;
• поиск данных;
• повторяющиеся операции;
• ручная координация людей.

То есть не в специфике бизнеса. А в процессах, которые со временем стали привычными.

Почти в каждой компании есть процессы, которые считаются слишком сложными. Слишком человеческими. Слишком специфичными для AI. Именно там чаще всего скрываются самые большие возможности. Поэтому вопрос уже не в том, подойдет ли AI вашему бизнесу. Подойдет. Вопрос в другом. Какие процессы вы до сих пор считаете исключением? И сколько денег это убеждение стоит компании каждый месяц?

Если хотите увидеть такие возможности внутри своего бизнеса, начните с диагностики.

На встрече мы покажем, где команда теряет время и деньги, какие процессы можно автоматизировать уже сейчас и какой финансовый эффект это может дать именно в вашей ситуации.

Очень часто самые большие точки роста находятся именно там, где раньше казалось: «У нас это не сработает».

Пройти диагностику: https://my.bbooster.online/ai-booster?utm_source=d6&utm_medium=seo&utm_campaign=visotsky_blog&utm_content=novosti_2_day_naim_20260630&utm_term=ai-booster