0: Ну, ты из северстали же нас уже 150 плюс тысяч, мы балансируем на как бы на фоне вот обязательных практик, которые мы считаем важными, они хорошо прописаны, они понятны. Это в принципе, традиционный управленческий цикл.

1: Но с особенностями, которые нужны именно нашей компании, которые поддерживают акционеров. Давайте эйай приклеим оо, это прекрасная тема, потому что в этом году все резко заговорили о том, как правильно, грамотно внедрять. Я признаюсь честно, нам пока похвастаться.

2: Сильно нечем, я думаю, что примерно как и всем любимый ответ консультанта, обычно it depend начинается как бы более выверенная охота за действительно сокращением трудозатрат, какой-то действительной бизнес ценностью и на самом деле в этом плане.

3: Это в том числе и повышает как бы и цену и ценность, да, на самом деле очень радует то, что hr направление активно двигает и и не боится. И это действительно амбассадоры такие инженеры человеческих душ, как они были наверное так и остаются.

4: Всем привет, с вами осенний выпуск и я надеюсь, он действительно выйдет осенью, после монтажа подкаста продукт мамины подруги с вами Марина Кубанина, директор технологической платформы компании технологии доверия и сегодня

5: Тема, которая содержит слово, которое, безусловно, употребляется практически чаще, чем здравствуйте. Сегодня мы будем обсуждать искусственный интеллект в hr и гостями в студии у меня сегодня являются тим.

6: Тимур Тимур является руководителем продуктового портфеля компании группы компаний севергрупп, Катя Баталина Катя директор тоже компании технологии доверия, которая занимается организационным консалтингом, эйчар консалтингом, и мой прекрасный соведущий.

7: Иван сооснователь и руководитель портфеля продуктов номаре. Ну что ж, давайте начнём. Тема хайповая. Искусственный интеллект. Я обычно занимаюсь на конференциях тем, что я подсчитываю, сколько раз искусственный интеллект там как как словосочетание употребляется

8: В каждом выступлении. Давайте попробуем покопать тему. И в эйчаре Тимур, для наших зрителей будет очень важно понять, а что такое север групп, потому что я боюсь, что не все знают, какие компании туда входят. Можешь немножко рассказать о вас.

9: Да, дорогие коллеги, всем привет. Очень приятно всех видеть. Это совершенно не зазорно. Не знать, что такое севергрупп. У нас, я, бывает, общаюсь с кем-нибудь, как это группа на севере? Да, группа на севере. Я с кем-то из наших коллег общаюсь, из какой-то из наших компаний, да, и вот они говорят, ну ты из северстали же.

10: И сложно объяснить, действительно. То есть северсталь, действительно, это как бы материнская компания, с неё все и началось, и у нас такой интересный, сложный, местами где-то успешный, где-то, может быть мы пока че то пытаемся ещё достичь классного

11: Но в целом, правда, очень интересная компания, она диверсифицированная, у нас нет такой прям централизации какой-то сумасшедшей. То есть все разные бизнесы, все знают ленту и северсталь это такие прям флагманские большие бизнесы, они и по выручке, и по численности, да, там, наверное, самые большие исторические

12: Вот, ну, есть ещё несколько интересных компаний, мы золото добываем, например, вот у нас там энергетическая компания есть в Питере силовые машины, у нас есть медицина в Питере, скандинавия. Вот у нас, мы недавно ещё начали сотрудничество с компанией кардиант. Вот, то есть нас

13: Уже 150 плюс тысяч. Вот. И мы стараемся вот такой разный бизнес как-то объединять скорее больше культурно, нежели чем процессно и как-то вот хардово, да, в этом смысле у нас это, наверное, никогда не получится. Пытались что-то делать большое сопротивление все-таки.

14: Очень много самостоятельности на местах. То есть в каждой компании есть свои команды, чарди с командами, есть команды char тека. Угу. Вот. И я, получается, и наш, наше вот это вот объединение такое севергрупп, мы не называем её штаб квартирой. Угу. Вот это просто объединение.

15: Менеджеров, которые помогают искать синергию между бизнесами. Угу. Вот. И мы с моим hr директором, ну как бы мой hr директор решил, что тема эйчар тека цифровизации искусственного интеллекта это та тема, которую надо централизованно двигать, сопровождать

16: Помогать компаниям. Поэтому вот я появился, хотя исторически я работал долго в северстали больше 10 лет и занимался внедрением сапа в эйчаре. И про это тоже много чего могу рассказать. Но это, наверное, не тема нашего сегодняшнего исследования, да, интервью.

17: Слушай, получается, что вот ты сказал, что вы объединяетесь за счёт культуры, да, и hr направление это такой двигатель этой культуры внутри, как с точки зрения площадки, как происходит у вас обмен?

18: Обмен знаниями, обмен мнениями, обмен может быть какими-нибудь практиками, инструментами, потому что ты назвал такое количество разных бизнесов, что вы можете делать отдельную внутреннюю конференцию? Мне кажется, да, мы её и делаем, мы её и делаем постоянно. Классный вопрос.

19: Мы балансируем на как бы на фоне вот обязательных практик, которые мы считаем важными, они хорошо прописаны, они понятны. Это, в принципе, традиционный управленческий цикл, но с особенностями, которые нужны именно нашей компании, которая поддерживае

20: Акционер в 1 очередь, ну, для примера, это там обратная связь по ценностям, да, вы знаете, многие её проводят и получают точечно для каких-то конкретных аудиторий и так далее. У нас это тотально для всех минимум раз в год, иногда и чаще тотально для всех, у всех свои.

21: И ценности с определёнными особенностями. Ну вот такой пример, это то, что маст хэв прям с определённым фреймворком, с отчётностью, с правилами подачи этой обратной связи, встречи и так далее. Есть большой набор каких-то кастомных и тех вещей, которые мы просто советуем, предлагаем

22: Там и люди двигают их сами, поэтому ты абсолютно права. Hr действительно в данном случае 1 из таких централизованных примеров в севергрупп, но это такая абсолютная мягкая сила с вовлечением с пулом таким да, вот.

23: Этих лучших практик площадки. На самом деле это люди, которые эти площадки организовывают. Я вот тот человек, который пытается, старается организовать площадку по обмену практиками. У нас есть тоже стандарт управления артеком, некий фреймворк и все, что вы хотите, да.

24: Дальше делать. Вот мы с моим hr директором раз в год или чаще приезжаем в компанию. Вот так же садимся с микрофонами. Да, да. Все рассказывают свои ПИН коды от своих карт. Да, потом это вырезаем. В общем, hr директор рассказывает о стратегии.

25: Компании hr стратегии и место цифровизации в ней и дальше все центры экспертизы или такой же человек, как я, который управляет этой темой, соответственно, представляет свои продукты, куда мы движемся? Фол апп с прошлого года. Ну то есть это какой-то вот, вот, вот 1 из площадок или

26: У нас большая конференция эйчар север групп где собираются все hr директора - 1 минимум это где-то под 200 человек вот и все делятся тоже обмен опытом пару дней там ну в общем как-то так. Есть другие функции, которые действуют похожим образом.

27: Это в основном то вот из того, что я знаю точно, это безопасники, это юристы, финансисты. It у нас тоже достаточно объединено, но, повторюсь, очень много делается на местах, и часто мы даже просто об этом не знаем. Это, это нормально. Ну, для, на самом деле,

28: Объединения такого большого, действительно нормально. Кать, а можешь немножко рассказать вот на рынке, как это ещё происходит, какие примеры ты видишь? Потому что мы выпускаем же каждый год наше исследование флагманское, твоё по и в hr.

29: И такая тема, которая, кажется, требует вот как раз обмена знаниями, коллаборации, да, и достаточно быстро, как в крупных компаниях, это происходит в России. Вот также объединяются, садятся за 1 стол или, может быть, ещё какие-то методы, да, всем привет.

30: Но на самом деле мы видим совершенно разные практики обмена опытом и разные практики как организованный чертех в разных компаниях, даже не то что на уровне разных групп, но и внутри 1 компании где-то эта тема сосредоточена в руках продуктовых.

31: Command где-то эта тема сосредоточена в руках эйчар, где-то внутри hr выделен отдельно, эйчар тех ну совершенно разные практики бывают история с круглыми столами конечно же, общепринятая тема, мне кажется.

32: Большинство компаний раз в год, а сейчас даже несколько раз в год проводят такие совещания, где обменивается своим опытом. Ну и, конечно, сейчас все больше популяризируется обмен опытами между коллегами на различные конференции.

33: Которые также стимулируют рассказ об опыте коллег. Я вот здесь маленькие добавление только сделаю. Мы тоже недавно зацепились за то, что вот мы все время внутри эйчара тека, да, вот как вы это делаете, а как вы, как вы нашли какой-то? И только вот буквально недавно

34: Поняли, что, блин, у нас же есть функции тоже с инкорпорированным тэком внутрь. Там, я не знаю, финансов или юристов. И вот моя следующая задача сделать такую конференцию, тековедение функциональных абсолютно идея на поверхности, но почему-то мы раньше этого не делал.

35: Ну, действительно, есть же задачи, которые там, ребята делают, там работа с документами, какая-то, не знаю, расшифровка интервью, ещё что-то, искусственный интеллект тот же, который внедряется здесь, наверное, вопрос, вань, к тебе. А с точки зрения проникновения инструментов, вот.

36: В крупных компаниях, где ты видишь, что это хорошо работает, какие практики применяют, а где-то, может быть примеры того, когда это прям тормозится и наоборот, входит продукт и идёт 10 лет для того, чтобы дойти до людей, да?

37: Тоже всем привет. Все представились. Я тоже это сделаю. Мне кажется, с точки зрения вот там насыщенности рынка продуктами, их проникновением. Здесь есть достаточно, там интересная такая там особенность, потому что когда мы говорим про насыщенность, нужно, понимат,

38: Там насыщенность или там границы той там практики, либо технологии, которую мы смотрим. Если брать там ичерт. Очевидно, что есть, ну, к примеру, рекрутмент, где сейчас искусственный интеллект, уже не просто там хорошо.

39: Хорошо бы иметь, а там топ вендора, которые на этом рынке работают, уже обладают не просто хайповыми функциями, а некоторыми уже прям встроенными там, в базу, в лицензию, там, в коробку инструментами, да, при этом, если взять и рассматриват

40: Не знаю, например, предикшн, кадрового потенциала, либо кадрового резерва далеко не во всех компаниях. В принципе, процесс кадрового резерва может быть автоматизирован, да, для того, чтобы туда уже, например, внедрять

41: И поэтому, в моём представлении, там, если говорить про проникновение технологий в там крупный бизнес, об этом точно все говорят, да, это как бы абсолютно очевидно, но с точки зрения там применимости пока что это

42: Остаётся, на мой взгляд, вот в некоторых отдельных подразделах эчар тека вот далеко не там везде это есть, потому что не везде есть вот эта вот база автоматизации, на которую это можно положить. Поэтому я бы не сказал, что где-то это

43: Прям категорически приводит к замедлениям, где-то это скорее приводит к возможно завышенным ожиданиям, что если мы вот в этот процесс включим там ii, что-то купим, мы прям завтра в космос полетим. Поэтому как подорожник да, да, да.

44: То есть это не приводит к замедлению, да, это скорее в каких-то просто местах не приводит, возможно, к там желаемому результату. Вот. Поэтому здесь там цикл как там по гартнеру и так далее технологии, он просто должен определённый период. Прой.

45: Потому что, как вот, возвращаясь к рекрутменту, есть вещи, где это уже неотъемлемая там часть, без разницы, крутого продуктового подхода со стороны вендора, да, или детально написанного там фтт на внедрение со стороны заказчика, там это будет. Вот я бы так сказал.

46: Завышенные ожидания, искусственный интеллект. Мне кажется, это 2 сапога, 2, да, 2 сапога пара. Тимур. Можешь рассказать, что у вас работает вот с точки зрения иишки, что не про хайп и не про какие-то ожида.

47: А может быть там с последней конференции или с вашего круглого стола, вот о чем говорили коллеги, что вот здесь искусственный интеллект применили и реально получили какой-то там эффект, выгоду. Да, я признаюсь честно, нам пока похвастаться сильно нечем. И я думаю, что пример

48: Как и всем, если честно, и то, что вот вань сказал про то, что вроде как в рекрутменте уже стыдно не иметь, да, там 1 ишка пишет сиви, другая его проверяет, а потом человек выходит, и думаешь, господи, да, ну я, кстати,

49: Я вот для 1 из наших круглых столов сделал запрос на рынок и тебе в том числе именно вендорам, да, владельцам современных hr ных решений. Что вы планируете или уже сделали в части искусственного интеллекта. 1?

50: Наблюдения многие не ответили. Вот как бы некоторые даже сказали, ну, у нас так, как бы, не, ну, вроде секрет или что-то такое, хотя у меня со всеми очень хорошие отношения, мы много общаемся и так далее. В принципе, я собрал довольно много, но я бы

51: Бы не сказал, что-то, что мы сейчас прям вот видим на рынке, да, что это прям вот уже действительно дизрапт процесс, если честно, мне даже, знаешь, больше нравятся какие-то кейсы, я сейчас отвечу. Угу. Извини, пожалуйста. Не, не, я зацепился за монолог Вани.

52: Мне даже больше нравятся кейсы, когда какая-то хордовая тёска, уже известная, то что-то пытается внутрь себя инкорпорировать, к ней присасываются какие-то стартапчики, какие-то небольшие компании, типа just или что-то ещё у нас с потоком есть, так?

53: Такие примеры. И как бы в целом это становится некая экосистема продуктов, да, и там действительно появляются интересные моменты, связанные там сорсинговых, так далее. Но опять же, повторюсь, вот у нас пока вот именно прям установленного большого

54: Artik решение встроено в какой-то блок и закрывающий процесс ну я не знаю обучения или рекрутмента, который стал бы стандартом уже прям с применением искусственного интеллекта, пока, честно признаюсь, нет, но мы много чего тестируем, вот потом, наверное, будет вопрос.

55: Как вы в целом, да, смотрите на эту историю, развиваясь в каких компаниях? Но если так поточечное ответить, то мне проще всего это сделать. Ну и как бы предложить компаниям в те процессы, которые у нас реально стандартны для всех, потому что

56: Как бы вот эти ростки, они везде разного пока роста. Вот, ну вот в моём случае получилось это сделать, например, с процессом исследования вовлечённости. Угу. Вот. Мы, соответственно, это делаем раз в год с таким очень погруженным фокусом на

57: Всех уровнях, соответственно, во всех компаниях, по единой методологии, с единой аналитикой, с очень большим цифровым следом, следом. Естественно, у нас там порядка 160000, по моему, приняло участие, ну, в очень много людей цифр. Вот. И мы, соответственно, потом, когда вот Иван, как руководи,

58: Например, входит в свой личный кабинет, видит все факторы, все корреляции какие-то и так далее. Цифры и открытые комментарии. Он, соответственно, по 1 кнопочке может проанализировать весь массив комментариев. Если у него в подчинении компании уровня северстали, там 50000 человек, то соответствен,

59: Проанализировать ответы на вопросы, что, какие слабые стороны вы видите, например, в нашей компании, да, а их там может быть, ну, реально, там 40000 ответов, например, да, это делается просто по 1 кнопке, как бы, с, без необходимости вводить какие-то промты. Ещё что?

60: Просто выводится все, весь анализ с цитатами, с рекомендациями, что с этим делать и так далее. Соответственно, если ты уровня руководитель, там 5, 7 человек, у тебя тот же продукт 1 в 1. И просто это автоматом происходит генерация, экстракция правильных данных и, соответственно, анали.

61: Вот нам, ну вот этот пример очень, мне кажется, такой хороший, потому что он встроен именно в бизнес процесс, не нужно ничего делать. Он в том же интерфейсе тебе даёт результат. Вот у нас, соответственно, очень много, да, мы очень много занимаемся, разви,

62: Эйчаров, с точки зрения того, чтобы они пользовались на своих рабочих местах этим различными инструментами различными через обучение, да, у нас, знаете, как есть даже несколько, ну, во первых, у нас есть прям такое legacy обучение, где чёткое, да, вот у нас есть прям кур.

63: В электронных наших системах дистанционного обучения несколько уровней, все выверено, мы все время их обновляем и все всем отдаём. Не только в эйчар, естественно, всей компании есть много таких более нишевых там семинаров, вебинаров у нас, ну, как бы на вишенка на торте у нас даже есть отдельный трек.

64: Когда мы собираем людей, рассказываем, чем можно пользоваться на своих устройствах, только, ну то есть, чтобы это vpn, там, какие-нибудь карты, западные телефоны, вот как купить, чтобы ты лично максимально прокачивался и видел, что происходит на рынке и примерно

65: Представлял, как потом мы сможем это использовать уже. То есть это прям такой персональный тренинг человеку, да, не сотруднику. Ага. Тот, кто хочет, готов, там, это, естественно, со всеми дисклеймера, и, и б, там персданные кт, это все понятно, это мы все чётко контролируем, но вот 1

66: 1 я пример привёл, естественно, в рекрутменте есть примеры, да? Ну, в тех же наших системах, типа потока, там уже встроены всякие волшебные палки, там переписать описание должности, что-то ещё, это все понятно. Вот, вот 1 нейронка пишет описание, да, 2 на неё откликается, да.

67: 3 принимает решение брать вообще этого человека или нет. Ну, мы про это ещё поговорим, я так понимаю, да, про этический аспект, да, вот в обучении у нас довольно много примеров создания электронных курсов и вообще контента с помощью генеративка. Это как бы все, наверное, сейчас пытаются делать, но мы потихо

68: Потихонечку, вот северсталь, например, построили это прям уже как некий pipeline, вот прям с эффектами там, с экономией времени, там со всеми делами. То есть есть прям отдельный стрим. Вот тестируем, естественно, все современные решения. Вот на эту тему есть, вы знаете, несколько лмск, которые вообщ,

69: По другому работает, да, и уже прям вкидываешь контент, они там че то тебе выкидывают на следующий день и так далее. Ну вот в карьерном планировании тоже пытаемся, но повторюсь вот так, чтобы это стало прям линейным. Вот что мы точно знаем, что каждый сотрудник не hr, а и

70: Именно сотрудник из бизнеса. Любой может зайти, получить эйчар продукт с помощью искусственного интеллекта с ценностью. 1 пример я привёл ещё тестируем. Сейчас, конечно, помощники всякие. Угу. Ну, это очевидная вещь. Тоже. Мы про это можем поговорить, но я вам, наверное, по документам

71: Сказкам, но честно вам признаюсь, вот несмотря на то, что это максимально низко лежащий фрукт, висящий, казалось бы, на самом деле это все очень непросто сделать, чтобы это реально качественно работа, потому что там влево, вправо ответишь чуть чуть как бы неправильно и все ты можешь разрушить

72: Доверие к эйчару, и мы реально очень аккуратненько с этим. Если вы знаете какие-то хорошие примеры и практики, скажите, пожалуйста, а вот сейчас, мне кажется, как раз Катя расскажет, но по поводу доверия и по поводу вот того, что стоит, ну как оценка ошибки, мне кажется, мы

73: Вообще, в принципе, в России это особенность менталитета. Мы очень нетерпимы к собственным ошибкам. И в интернете, значит, форсится ролик, когда наши презентовали робота, и он, значит, упал на презентации. И вот все. Ага. Вот наши вот

74: Делали робот упал, а я несколько, наверное, недель, может быть, чуть больше смотрела назад. Я очень люблю танцевальное шоу, я это обожаю. Это прям хобби. Вот. И ребята из 1 из университетов. То есть там танцевальная команда.

75: Из университета, они в свой танец инкорпорировали робота, они год это репетировали, ну, чтобы он как бы двигался, совершал определённые движения под музыку. То есть там была целая история, и это было потрясающе. Ну, то есть он не упал, он танцевал.

76: Как бы то, что не упал, это актуально, он, он выполнял. То есть он был абсолютно команды, частью команды. И там был 1 судья, который сказал, а я, говорит, думала, что вообще то человек в костюме, да, вот. И вот такие примеры вот таких примеров почему-то они не форсятся. Вот я

77: Как это всем ссылочку оставлю потом не в качестве рекламы, но на самом деле про вот 1 неправильный ответ и, ага, этот инструмент не работает и так далее. Кать, расскажи, че на рынке происходит, вот где работает про рекрутмент?

78: Поговорили, действительно, там это, ну, есть, а какие-то ещё примеры вот прямо работающих вещей, которые, может быть, в наши исследования тоже вошли. Да, давайте я начну, наверное, со статистики, как Марина уже сказала, мы 3 года подряд прово.

79: Проводим исследование про искусственный интеллект в hr и в рамках нашего исследования. Мы, во первых, берём интервью у крупнейших компаний, которые делятся своими примерами. И также год назад мы проводили массовый опрос 95 компаний.

80: Шли в нашу выборку и что они отвечали на вопрос, где же они уже применяют искусственный интеллект на тот момент, год назад, 29% заявили, что уже применяют искусственный интеллект в рекрутменте.

81: Мы понимаем, что в этом году, конечно же, эти цифры подросли ещё у кого-то это простые решения с помощью стартапов, у кого-то более сложные, но там, по различным оценкам, ну чуть ли не до 40 50% уже в той или иной ме,

82: Мере, именно в области подбора эти цифры могут доходить. Ну и, конечно, это был 1 приоритет для инвестирования. Все мы понимаем, почему, потому что мы находились в такой стадии, когда активно боро,

83: За поиск новых, привлечение новых лучших кадров. Особенно, да, массовые специальности. Поэтому 1, куда все инвестировали, это подбор, рекрутмент, 2 область, это обучение 24% на

84: Исследовании ответили, что уже инвестируют в персонализацию, в обучение, в создание контента. Ну потому что это также экономит трудозатраты и очень хорошие комиксы потом получаются. Лента как раз показывала обучающие комиксы, недавно была с коллегами на 1

85: Конференции и там прям там прям детектив целый. То есть тебе надо отнести документы куда-то выполнить кучу заданий. Так ты проходишь тренинг там по работе с рисками очень круто, да, но, например, телеком компании, у которых 1000000 контента, которые постоянно обнов

86: Является, обновляются тарифы, обновляются условия, это невозможно запомнить и все время учить. И если раньше обучающие тренера были вынуждены все время готовить новую информацию, то теперь искусственный интеллект делает и обучает это этому гораздо

87: Быстрее. И конечно, здесь есть экономическая эффективность и скорость подготовки таких материалов. 3 область это чат боты. И что мы видим в этом году? Чат боты это не что-то новое. Чат боты у нас были ещё 8 10.

88: Лет назад все к ним уже привыкли, но мы понимаем, что сейчас чат боты это совершенно другие умные чат боты. И я согласна с тимуром, так как мы сами работаем над чат ботами. Конечно, очень много времени, сил и усилий нужно, чтобы этого чат бота

89: Обучить. Тем не менее, в этом году мы видим, что рынок активно идёт в замену своих чат Ботов, меняет их на более интеллектуальные решения. Ну, здесь про удовлетворённость внутренних сотрудников, про поиск информации, также про оптимиза

90: Трудозатрат. Интересно, что мы идём также на рынке в более новые интересные решения, даже в таких областях. Ну, где, наверное, чуть сложнее применить искусственный интеллект, например,

91: Пример область синби, где мы работаем с данными, например, по зарплатным обзорам, и уже научились их обрабатывать, состаривать, там, обновлять на, не знаю, ежемесячной основе, потому что

92: Данные, которые выпускаются, они, конечно же, быстро устаревают. И здесь искусственный интеллект тоже срабатывает. В общем, у нас есть вот такая статистика. Мы видим, что в любом случае компании пытаются применять искусственный интеллект, да, пока ещё

93: Это не целостная экосистема. Мы, конечно, хотим туда двигаться, и у кого-то начинает получаться, но все равно шаг в это сделан. И тот факт, что там, особенно, начиная с этого года, все получили массовый доступ к

94: Нейросетям это тоже шаг к искусственному интеллекту со стороны сотрудников. Они же ожидают этого от компании. Да, да, да, я, мы также много где проводим обучение искусственному интеллекту в hr, в том числе работе

95: Нейросетями. И, например, на тех же курсах, где присутствует не только крупный бизнес, курсы в мгу и более небольшие компании, мы видим, как сотрудники активно начинают этим пользоваться и

96: Приводит потрясающие примеры например, когда нужно было создать 1000 должностных инструкций, и 1 char понимал, что это история на год, а то и несколько в принципе с помощью.

97: Искусственного интеллекта. Все инструкции были в неком виде созданы. Понятно, что дальше нужно тратить время на то, чтобы их выверить. Но это большая помощь для компании любого размера. Главное грамотно это использовать.

98: Вот это прекрасный мой, любимый мем про то, что где можно использовать ii а где нужно использовать и вот это главный вопрос ты затронула очень правильную тему почему инвестировали в рекрутмент, да и почему ii больше всего развит?

99: Мы действительно жили в эпоху достаточно долго, да, недавно рассказывала доклад про сократи, айти, да. А вот до этого мы все время, наверное, рассказывали про то, как нанять, да, как увеличить, приумножить команды. Был понятный кейс. То есть нужно людей, нанни.

100: Мать много нужно рекрутмент развивать, поэтому логично инвестировать. Вань, а вот со стороны такой взгляд от вендора трансформируется ли понимание рынка, что искусственный интеллект не надо во все продукты?

101: И что искусственный интеллект это не значит, что если ты добавил его в своё резюме или в свой продукт, да, то это значит, что этот продукт будет лучше продаваться вообще. Есть ли вот эта вот трансформация увеличения зрелости заказчика при запросе к вам, как

102: Вендору, или они все в первых строках письма спрашивают, а есть ли у вас иишка, а куда она вмонтирована? Ну, конечно, конечно, это трансформация происходит, да, то есть ты абсолютно права, что, наверное, там буквально год назад, или

103: 2 в случае, если написано ai там фтт, либо там резюме да, то-то дальше как бы у тебя + 20 баллов гриффиндору и ты как бы впереди планеты всей да, сейчас скорее эти вещи начинают вызывать.

104: Некоторое количество дополнительных вопросов, потому что тебя уже пытаются почелленджить. А что ты действительно сделал? Какую ты действительно ценность этим несёшь? Потому что вот правильно заметили, что есть 2 абсолютно параллельных процесса, они очень понятны, цикличны, есть

105: Существующие вендоры, которые делают апгрейд своей системы, на там некоторые яй модули, либо i функции, а также есть появление некоторых там стартапов, которые теперь, благодаря ай, в принципе смогли какую-нибудь узконаправленную задачу самостоятельно решать. Вот, и

106: В моём представлении, как бы все равно, когда вот некоторая эта пыль хайпа осядет, да, все перемешается, кто-то вымрет, кто-то останется, и мы опять же, получим, как вот, Тимур, ты говорил, некоторые хорошо работающие связки, которые там лет, там, 5, 7, 10.

107: На троне будут восседать как как бы хороший пример, как это было там с онлайном и оффлайном онлайн убьёт офлайн. Мы все перейдём в онлайн, и потом как бы все договорились, что как бы смешанное обучение все равно как бы есть вещи, где лучше 1, где лучше, 2, где лучше в связке. Вот.

108: Поэтому, возвращаясь к твоему вопросу сейчас, когда ты пишешь, либо тебя запрашивают, либо ты как вендор, либо ты как не знаю, там сотрудник пишешь, что ты в чем-то разбираешься в ii это скорее порождает не, там вау о, надо тебя быстрее.

109: Этом нанять, либо тебя быстрее купить, сколько заставляет отвечать на некоторое количество вопросов. Что конкретно? Потому что как приводили пример, там встроить ишку, которая просто будет помогать переписывать там какой-нибудь текст, чтобы сделать это более красивым.

110: Круто, но никого уже не удивишь. У всех в телефонах там любая из нейронных сеть, которую можно как бы попросить моё письмо сделать более официальным, либо более коротким, да, а сейчас начинается как бы более выверенная охота за действительно сокращением трудозатрат какой?

111: Это действительной бизнес ценностью. Вот. Ну и на самом деле, в этом плане это в том числе и повышает, как бы, и цену, и ценность, да, то есть, если раньше казалось, что в внедри, опять же, повторюсь, завтра все будет прекрасно. Вот. И все это будет дёшево, то все уже поняли, уже буде

112: Да, да, да, да, да, да, да, даже презентацию делать не надо. Вот. А сейчас как бы все понимают, что на самом деле от иай можно получить крутой импакт. Вот, но для этого нужно и прилично вложить в эту историю. И действительно, чтобы под капотом что-то был.

113: Ну вот так вот, наверное, отвечу. Поэтому это осознание точно как бы приходит однозначно будет и 3 фаза, когда там точки над i будут расставлены, и все. Плюс минус будут понимать, кто что умеет, мы тоже к этому однозначно придём. Угу. Вот. И это тоже будет здорово, но это как бы очень понятно.

114: Цикличный, эволюционный, там как бы процесс любой технологии. Гартнер давно эту историю описал. Очевидно, это не просто хайп, который пройдёт. Есть примеры, где это реально очень много чего экономит. Об этом все сказали. Вот. Но вот это вот массовое применение, он

115: Все-таки будет немножечко как этот по циклу. В общем говоря, окей. А скажи пожалуйста, когда вот вы решаете внутри там встраивать или не встраивать, идти в сторону и в каких-то модулях или в каких-то продуктах это происходит, потому что вы это

116: Придумываете как команда, да, смотрите на рынок или есть какой-то запрос от заказчиков конкретных. Это очень как бы такая многосторонняя история, как в управлении снизу вверх, снизу, сверху вниз. У нас действительно таких там

117: Treqa, наверное, 3 есть откуда появляются какие-то как бы яичные вещи в продуктах. Да, ты абсолютно права, как к вендору. Если кто-то приходит и говорит, ребят, я нащупал, надо вот это вот сделать. Мы с рынка, естественно, Забира.

118: Как бы потребность абсолютно очевидно. Вот 2, на самом деле, по как этот удельному весу подобного рода изменений, это действительно наши технические директора. Вот, то есть они приходят и говорят, ребят, то, что мы там неважно разраба

119: Анализировали, делали для клиента. Мы теперь это можем сделать по другому благодаря там вот этой вот истории, да, мы, например, там сейчас помогаем с помощью ишки работу с отчётами, с конструкторами отчётов то есть мы не говорим про там

120: Не на таком уровне, но как сделать так, чтобы руководитель не просто пользовался сохранёнными отчётами там в системе, а работа с конструктором отчётов для него была настолько простой, что ты как бы словами забиваешь то, что тебе нужно, и получаешь как бы нужный отчёт. То есть мы делаем наших руководителей, наших

121: Клиентов чуть более профессиональными за счёт упрощения инструмента внутри. То есть и такие вещи часто приносят именно технари, которые как бы предлагают. Говорят, ребята, я нашёл там на фоне, смотрел какую-то конференцию делали вот так вот давайте у нас тоже сделаем вот, ну и все-таки

122: По удельному, как вот, как ты говоришь, там во всех мемах пишет, собственник, приходит и говорит, давайте эйай приклеим, да, то есть как бы давайте что-нибудь сделаем, да, то есть такое, конечно, тоже есть. Вот, и мы к этому идём, но это такие все-таки там 3 вещь, то есть клиент и

123: Рынок, даже, я так вот скажу, не клиент, а рынок. Это, конечно, там первичная история. Вот 2, абсолютно технические, технологические изменения внутри. Когда мы сами понимаем, что нам это упростит, жизнь нашим клиентам сделает наш продукт более привлекательным. Да, и 3 история, неважно, просто хайп. И, да, добавить иай.

124: Либо сделать что-то такое, как бы маркетинговое, коммерческое, там интересное от собственника, вот красивое, да? Ну да, да, да. То есть вот так вот это, пожалуй, распределяется. Окей. Ну, выглядит так, что все хотят, все, все это двигают, да, со всех сторон. Катя, мо.

125: Рассказать, а как компании с рисками работают? Вот, потому что hr, да, это же, это же про людей, люди наше все и огромное количество, да, и персональные данные. Вот этот вопрос и конфиденциальность. Ну то есть

126: Очень много рисков, очень много вопросов как ii ичар тех и риски сейчас живут вместе ооо это прекрасная тема, потому что в этом году все резко заговорили о том, как правильно, грамотно.

127: Внедрять искусственный интеллект внутри компании для пользования всех специалистов вначале все решали, куда теперь, да, вначале все аккуратно пробовали, потом внедряли, а теперь, особенно когда у большинства сотрудников есть доступ к нейросетям.

128: Это становится настоящей проблемой. Ну, поэтому эта проблема решается на всех уровнях, на которых положено решать вопросы коммуникаций, коммуникация, разработка правил, политик, процедур, внедрение этих политик, процедур уже, в общем,

129: Периметр компании, создание закрытого контура, в котором можно пользоваться теми иными решениями. Сейчас все больше выходит инструментов, которые обеспечивают этот закрытый контур, и им можно пользоваться там, например,

130: Наш ловец слов, та программа, которая помогает транскрибировать интервью, сделать короткое резюме, и на это не нужно теперь тратить время консультантов. Это программа, которая существует в закрытом контуре. Соответственно, мы все

131: Безопасно можем пользоваться таким инструментом, не боясь, что данные утекут куда-то наружу. Так вот, компании проводят целенаправленные обучающие мероприятия компании, создают политики, эти политики, сотрудники

132: Подписывают вместе со всеми другими ежегодными. Угу. Политиками. И это, конечно, такой серьёзный фокус. Ну, то есть это обучение получается, да, и инфраструктура, то есть обеспечение этой безопасности на уровне

133: И процессов, и технологий. Да, да, да. Здесь есть другая сторона медали. С 1 стороны, мы стали говорить о рисках. С другой стороны, компании также инвестируют в то, чтобы, наоборот, стимулировать сотрудников как можно больше пользоваться, но

134: Инструментами. И здесь возникает другой вопрос как поощрять, ставить ли kpi либо только создавать и развивать культуру здесь много спорных вопросов, если ставить kpi насколько

135: Будет объективная его оценка если ставить жёсткий kpi, насколько честно он будет выполняться и не передавим ли мы сотрудников ну 1 точно ясно, что компаниям необходимо как можно чаще поднимать этот вопрос.

136: И на всех уровнях рассказывать о том, что мы пользуемся, как мы пользуемся, и на эту тему коммуницировать, что мне кажется, в последнее время активно происходит. Действительно, да, как человек, прошедший недавно, тренинг ежегодный, я тоже

137: По рискам. Теперь на самом деле, вот у нас как компания, да, понятно, что у нас есть большое аудиторское крыло и вопросы рисков безопасности, да, они всегда традиционно были очень важны. И поэтому у нас есть большой большой тренинг, ежегодный

138: По рискам, значит, по внутренним процессам, процедурам, подходам, он вот его надо скроллить. Вот, потому что там очень много разделов, там и кибербезопасность, ну, в общем, все, все, все. И вот в этом году там появилось 2 разде.

139: Про искусственный интеллект. Вот. То есть там появился как раз раздел информационный, что мы можем использовать, как мы можем использовать да, и дальше опросники по тому, а кто виноват если выдали кусок текста, не дай Бог.

140: Хотя мы уже видели такие примеры на рынке, да, выдали кусок текста, сгенерированный чатом gpt, да, вместо того, чтобы над этим подумать, вот в этом году действительно на всю компанию мы внутри у себя такую историю раскатали. Тимур, а у вас как проис.

141: Ходит. Ну, то есть инфраструктура, процессы обучения, я так понимаю, что этот же подход у вас и есть. Абсолютно, можешь сказать, как вы одновременно и мотивируете безопасность обеспечиваете, потому что такие бизнесы перечислил, где вопросы безопасности, мне кажется, очень важны.

142: Абсолютно согласен. Я, во первых, хотел то, что Катя сказала про ловец слов. Я забыл вам тоже ответить, отвечая на вопрос то, что мы делаем, да, какие есть примеры, мы тоже сделали такую штуку. И здесь, конечно, магическое словосочетание закрытый контур, как ни крути.

143: Вот, и это, конечно, удивительная вещь, и она действительно помогает. Я имею ввиду, вот эта транскрибация, да, и быстрое резюмирование. Я просто сам, даже маленький юскейс. Вот я уверен, что вы тоже этим пользуетесь, но это просто, конечно, сумасшедшая, буст, личной эффективност.

144: То есть, есть время, ты идёшь, наговариваешь свои мысли, которые тебе надо в презентацию делать, туда закидываешь, получаешь текст, чат gpt, делаешь структуру и закидываешь в другую систему, которая тебе делает презентацию. Просто шикарно хороший пример для того, чтобы мы как бы все туда шли, но

145: Он, конечно, делает ускорение работы 1 конкретного человека. Понятно, что как раз за счёт обучения вот этого вовлечения мы таким образом организацию ускоряем, но нам важно все-таки ещё и делать инструменты, которые сами по себе как бы уже работают на

146: Большую аудиторию. И тут, повторюсь, закрытый контур. Как ни крути, я бы ещё отвечая на этот вопрос, хотел сказать важную вещь. У нас в эйчаре сейчас вот Роли hr тека, мне кажется, немножко переосмысляется и она действительно включает в себя теперь

147: Мне кажется, 4 ключевых таких хордовых профессиональных компетенций. Это, собственно, цифровизация процессов. Понятно. Ну и с вшитым пониманием методологии самого процесса, который цифруешь. Понятно, что аналитика и не просто умение работать с, да.

148: Я не знаю, там делать дешборды, а именно там методология, дата, Гавер, все вот эти истории, да, искусственный интеллект, как, конечно, он встроенный во все эти 2, но все-таки сейчас пока что это новая тема, поэтому мы её подсвечиваем отдельно, чтобы он это понимал, знал, как это, в каких, как искать потенциал.

149: Проверять гипотезы и кибербез вот, причём мы вот на уровне всей организации договорились, что hr очень важную роль должен играть в теме кибербеза, то, что называется security варнес вот этой всей историей вот я знаю много российских.

150: Компании, в которых продолжает кибербез двигать иб. Вот, и я вот спрашиваю, там даже у обучении безопасность должна быть безопасной, да, у руководителей этих корпоративных университетов, я говорю, а вы то что-то там делаете? О, не, у нас там классные ребята, они

151: Такие классные посты пишут, там все нормально. Вот. А мы прям договорились, что у нас есть hr айти и иб. Это вот 3 функции, которые двигают эту тему именно с точки зрения людей культуры. Угу. Вот. Поэтому у нас там куча разных инициатив. И мы, я, и мы теперь прописывая компетенции, как бы

152: Обсуждая Роли чатека, мы туда прям инкорпорируем эту тему обязательно. И она, соответственно, начинает аффектить тему искусственного интеллекта тоже. Угу. Связывать эти риски, как мы используем чего? Но вернусь опять к своей мысли, закрытый контур и, собственно, правильные люди с правильными компетенциями, это во

153: Наверное, их, чтобы их было достаточное количество, потому что тема искусственного интеллекта, мне кажется, она настолько вирусная и настолько гибкая и постоянно меняющаяся, что там 2, 3, 4 каких-то там несчастных амбассадора, ну, больших таких вот продвижений 1500 человек, да, поэтому одновременн,

154: Их вовлекаем и в том числе им показываем современные инструменты, которые максимально опасны. И там делай че хочешь, используй для личных целей. Но работая в личных целях. Вот тот пример, как я привёл с транскрибацией, он тебе позволяет, если ты профессионал и думаешь про работу, перенести это потом

155: Как-то предложить какой-то юскейс уже для, для сотрудников. И 2 тема, ну вот например северстали, да мы у нас развивается там там есть инвестиции прям сервера, все, что необходимо закрытые модели, соответственно, ты, мы

156: Туда уже скидываем и перс данные, и аналитику всякую считаем, и все. А там просто есть развилочка, типа, если ты хочешь ещё использовать че то незащищённое, то, пожалуйста, вот тебе иди туда тоже через прокси, через все наши сервера, там все можно отследить, кто че отправил. Угу. Но естественн.

157: Со всеми красными алармами, что тут у тебя как бы пространство безопасно, небезопасно. И это вот тот фундамент, как мы считаем, да, который нам позволит, во первых, людям там работать с любыми данными и свою личную эффектив.

158: Повышать, ну и, соответственно, делать интеграции, просто уже наши внутренние системы, интегрировать туда и делать вот эту тему. Ну я вот повторюсь, что для нас, мне кажется, это вот осознание того, что те люди, которые занимаются внедрением, и они же отвечают, в том числе за кибербез, прям

159: Вот головой прям вот своими кипиаями. Вот это, мне кажется, 1 из правильных, 1 из правильных Шагов, который мы делаем, уверен, что скоро расскажу че-нибудь интересное про это ещё какие-нибудь кейсы. А вот ты затронул тему, кипиает, тоже об этом говорила.

160: Есть ли kpi не на уровне сотрудника, там ты должен каждое 2 слово сгенерить вот, а есть ли какой-то kpi на уровне руководства компании, да, вот именно в направлении hr теха да, что вы должны применять искусственный интеллект как-то.

161: Адаптировать, сколько процессов вы должны его, не знаю. Ну, в чем вы считаете его? Да, марин, спасибо. Очень важный вопрос. Мне кажется, что короткий ответ выстроенной схемы нет системы. Вот каждый там, каждая компания к этому по разному относится. Мы как раз сейча

162: Занимаемся Ровно тем, что мы это пытаемся приземлить. Угу. Вот. И нам, кстати, возможно, нужен консалтинг в этом смысле. Вот. И если готовы. Да, да, да. Презентация такая на стол тут же.

163: Договор. Правильно? Вот если коротко, то как раз-таки на уровне сотрудников таких кипиай нет. Ну то есть ставить кому-то вот ты должен там использовать че то. Ну это, мне кажется, это точно не работает. Мы для себя примерно пока контурами.

164: Примерно видим примерно такую штуку, что те кипиай, которые мы ставим, они очень сильно должны зависеть от уровня зрелости, организации в целом, готовности наличия инструментов там, кого мы обучили, не обучили, то есть, если мы в принципе только в эту тему заходим, мне кажется, что kpi

165: На уровне какой-то процент всех сотрудников hr, или всех сотрудников бизнеса или какой-то функции, например, как минимум уже обученные, точно ты их спросишь, они знают и как-то как минимум есть потенциальные дотягивание каких-то инструментов.

166: До каждого сотрудника мы знаем, что у нас есть несколько инструментов и потенциально каждый может ими воспользоваться. Ну типа, вот, вот какая-то такая тема, да, с технической точки зрения, наличие инструментов и их как бы доступность. 2, это вот, например, покрытие

167: Угу. Тем корпоративным, которые мы считаем правильным, ценным, как бы разделённым со всеми. Это как какой-то, наверное, самый 1 уровень. Угу. Дальше мы начинаем думать. Окей, хорошо. Например, мы считаем, что если hr хочет лидировать эту тему, он должен быть сам витриной. Какой уг?

168: Да, и мы как бы эйчаром, вот если они уже готовы, мы начинаем разговаривать с ними про какие-то kpi на тему. Вот действительно, там какого-то конкретного покрытия, проникновения в инструменты или даже получения прям эффектов. Угу. Прям конкретно эффектов, что, м,

169: Считаем, что искусственный интеллект способен повлиять на такую-то, такую-то hr метрику, не знаю, скорость закрытия вакансии, например. Угу. Да, мы это разделяем. Ней в предыдущем подкасте тоже говорили с рекрутёрами, с эйчар директорами. Разделяем, примерно понимаем дорожные карты, как внедряем, потом трекаем, как бы достигли, достигли.

170: Эти kpi могут быть прям у конкретных людей. В этих, например, уровень, уровень северстали, зрелость, да, ребята, коллеги уже начинают обсуждать прям конкретные верхние уровни, кипиай по снижению затрат в джине функциях. Угу. Вот.

171: Конкретно прям на какой-то процент пока total, но уже соответственно там обсуждать что для этого надо лидерство функции амбассадоры, там дорожная карта развития, роль эйчара, роль it там и так далее, ну и какой-то наверное глобальный кипиай это уже какая-то

172: И человекоцентрична и культура какие-то метрики этой культуры, соответственно, в том числе влияние на бизнесовые, производственные показатели. Вот, ну то есть уже пайплайн прям бизнесовый, компанейский, но это где-то прям там ещё в тумане. Вот мы, я

173: Это в следующем году мы соберёмся опять в том же составе, да, в студии обсудим, можно я добавлю? Да, раз мы заговорили про kpi. Наверное, самый большой тренд, который мы видим в этом году по сравнению с 2 годами ранее, на самом деле этих трендов не

174: Сколько 1. Это переход к стратегии. То есть мы не просто пробуем, а делаем целостную стратегию. 2, мы считаем метрики. Угу. Сейчас просто попробовать посмотреть, показать. Ну так практически уже никто.

175: Не делал однозначно расчет бизнес кейса, обоснование бизнес кейса. И вообще вот этот ответ на вопрос, зачем становится в целом на самую вершину работы с искусственным интеллектом. Вначале мы определяем страте.

176: Куда мы движемся, почему, куда нам в этом году выгодно инвестировать, и дальше ставим те метрики, о которых только что сказал Тимур. Если до этого мы гнались за талантами, инвестировали в подбор, то совершенно верно было подмечено.

177: Что этот год, наверное, для большинства компаний становится годом повышения производительности все так. Поэтому и метрики ключевые, и направления инвестиций становятся другими, меняются нацеленными на производительность, сокращение трудозатрат повыше.

178: Вот именно самой производительности сотрудников и процессов также хотела добавить все-таки по поводу того, кнут или пряник, ставить ли kpi на использование искусственного интеллекта хотела обратить вни.

179: Внимание на практику, которая сейчас используется в разных компаниях, это не kpi, а поощрение, например, с помощью различных Коинов и внутренней системе мотивации, которая существует в компании, там, в той же альфе есть

180: Например, поощрение сотрудников за написание, например, хорошего промта. Угу. Такими внутренней валютой для того, чтобы можно было её обменять дальше на мерч или получить какое-то другое поощрение. Поэтому вот так.

181: Мягкое стимулирование и развитие культуры, использования искусственного интеллекта, пробовать что-то писать с помощью искусственного интеллекта, делиться с коллегами. Это как раз на этой стадии с помощью такого поощрения достигается действительно так, да.

182: Я тоже хотел немножко добавить, правда, на шаг назад, потому что мы поговорили очень интересно про kpi, но был ещё вот эта вот потрясающая фраза. Словосочетание закрытый контур. Я как вендор, хотел 1 мысль проговорить, которая

183: Мне кажется, достаточно сильно влияет на развитие там, а в целом в России конкретно, там точно также в ачерт, когда Тимур рассказывал про там 1 из первых успешных там кейсов, на, там, 150

184: 160000 человек, которые в нём там поучаствовали за год. Вот у тебя была реплика, какие цифры? Это правда круто. Вот это объём, это данные и так далее. Мы как там вендор, анализируем наших западных коллег или конкурентов

185: Да, то есть на тему того, что используется, что делается там абсолютно очевидно, что в случае, если речь идёт не про закрытый контур, а про облако, про псас модели, про, я не

186: Скажу отсутствие рисков, да, но явно немножечко другую ситуацию, другое к ним отношение. То там объёмы на 100, 150, 200000 человек. Это не только про 1 очень большую компанию, а это про там 100, 200, 300.

187: Компании, которые пользуются 1 сервисом, вот, которые пользуются 1 сервисом вот в облаке. Угу. Да, и получается, что объёмы как бы данных, с которыми можно выходить, на мой взгляд, на там сле,

188: Следующий уровень hr инструмент это когда инструмент позволяет сделать из я сейчас условно скажу джуна эйчара там мидла эйчара, подсказывая ему некоторые вещи какое обучение назначается в слу.

189: Такое там таких-то перечня компетенций, либо что чаще всего делают там с сотрудниками такой должности. Если он находится там в таком-то квадрата квадрате матрицы, пока в России мы имеем как-то отдельное количество

190: Закрытых контуров у больших крупных игроков, которые инвестируют в то, чтобы это было закрыто. Мы немножечко, на мой взгляд, теряем вот это вот вендорское развитие какого-то, условно говоря, зонтика, когда есть некоторые там

191: Проинвестированная система, да, проинвестированная, она, конечно, с точки зрения там клиентских денег, но в некоторую 1 историю, да, вот, и там развитие её для анализа данных не только внутри 1 компании, но внутри, там, например, отрасли, консолидации данных, да, там ли

192: Каких-то других интересных срезов. Вот я думаю, что так или иначе все равно мы к этому тоже придём. Рынок цикличен. Когда-то мы работаем отдельно, когда-то мы работаем вместе. Вот, но на самом деле с точки зрения там провайдеров в момент, когда

193: Там-то финансовый интерес состоит в том, чтобы внутри компании, как бы внедрить, запустить, настроить и так далее. Это все равно отбирает некоторый ресурс от создания там условно единого продукта, да, именно вот продукта, в смысле, про

194: Продукта, да, не продукта в смысле проекта внутри какой-то крупной организации, диверсифицированной там или, например, некоторой единой. Вот. Поэтому вот этот аспект, честно говоря, он в моём представлении будет нас немножечко тормоз.

195: Вот до момента, пока там, ну, я так это выражусь в облака снова не поверят, пока облака не будут там настолько же как-то там доказано защищёнными, безопасными. Ну и некоторые там этот более главенствующий фактор.

196: Позволит это сделать там более открытым, вот об этот фактор тоже надо как бы понимать, вот, потому что в момент развития вот там вендоров и продуктов, которые можно там, условно говоря, даже там малый и средний бизнес позволить себе там

197: Сегодня купить и завтра начать использовать. Вот это тоже такой фактор, который влияет на развитие про облака. Абсолютно согласна была цитата. Мы сейчас делаем большое исследование и говорили о том, что ii вызовет ренессанс в части облачной темы в

198: России это действительно, наверное так. У меня финальный вопрос к тимуру вот прошлый, прошлый подкаст мы говорили как раз с ребятами из альфы и авито, и мне очень понравилась фраза, что и не заменит людей и заменит людей, которые не умеют использовать ii.

199: Вот я под ней подписываюсь Тимур, можешь сказать как вы внутри прежде всего внутри твоего направления, да, внутри hr tech направления убеждаете ребят и видите ли вы то что ребят, которые занимаются hr?

200: И hr техом это действительно амбассадоры искусственного интеллекта они хотят эту тему двигать или они относятся с опаской немножко так к это думают что их тоже заменят это на самом деле да, такой это важный вопрос доверия и сопротивления да, спасибо.

201: Все правильно, да, все зависит от человека как всегда вот и от какого-то любимый ответ консультанта обычно и dance да, от какого-то его внутреннего да, настроя не только на ii, а вообще в целом про жизнь, про его базовые установки там мир опасен или не опасен.

202: Со мной все будет хорошо или со мной все будет плохо и куча всего другого. Да, вот я думаю, что мы, конечно же, насаждаем такую мысль и всем продвигаем, что, ну, самое время возглавить эту тему, куда от тебя денется, ты будешь

203: В центре событий как бы максимально нужен наоборот. И мне кажется, это абсолютная правда. Ну, это в чистом виде, правда, я вот искренне вам скажу, я пока не вижу вот в нашем периметре, особенно в hr. И вообще, мне кажется, в компании в целом какого-то прям

204: Каких-то прям тревог. Угу. Вот. Чтобы люди, правда прям думали, что их там заменят, там уволят ещё что-то, может быть где-то в it, где-то там, вот в каких-то коммуникациях у нас точно тревожатся, да, но по честному, я вот, вот, чтобы искренне ко мне человек пришёл, сказал,

205: Что мне делать сейчас? Вот оно придёт и заменит. Вот я тут недавно тоже, мы как бы общались с коллегами и как бы в процессе вот диалога я вдруг сам себя поймал на мысли, что мне кажется, ключевая. Если тебя, у тебя возникает вопрос какой-то по поводу заменит тебя или нет?

206: Ну, как бы, самый простой вопрос самому себе и миру, искусственному интеллекту. Вот. Ну, действительно, он может полностью сделать то, что ты вот делаешь, вот просто взять и сделать, потому что когда он тебя усиливает, то я, например, там, hr tech, я не знаю, там, делаю презентации, не очень хорош.

207: Но зато классно разбираюсь, как там тз написать, да, он просто меня усиливает в части дизайна, в чем-то ещё. А вот если вдруг он прям возьмёт и полностью про управляет всей моей командой разработкой, ну, это же не будет, ну, не будет этого, мне кажется, ещё 10, а может и никогда. Вот, поэтому.

208: Поэтому мы как-то очень спокойно про это и у нас другая проблема. Мы вот то, что Катя говорила там, что новые приходят новые осознания стратегии, кипиай там на тему производительности. Я вот тоже и нам к нам на стол хотел бросить вопрос и просто узнать ваше мнение.

209: Же идёт такая дискуссия на тему перегретости пузыря, искусственного интеллекта, да, там, ну, в инвестициях, там, в ожиданиях обратного эффекта и так далее. Там в америке про это очень много говорят. Вот, а может на самом деле то все это правда, какой-то прям не то, чтобы

210: Hype нет, конечно, оно будет помогать, конечно, оно классное, мы все будем использовать, но, может, надежды то избыточные на самом то деле вот фиг его знает про хайп вокруг, и я немножко проспойлерю у нас будет исследование, где мы взяли.

211: За 24 года анализ хайп цикла гартнера и исследование изначально называлось, когда гартнер был не прав, но так нам не разрешили его выпустить. Вот скоро выпустим как раз про хайп вокруг иишки тоже будем рассказывать. Ну,

212: Не только вокруг и а именно вокруг новых технологий. Вот так что эту тему я думаю мы прям отдельный подкаст этому посвятим, но на самом деле очень радует то что hr направление активно двигает и и не боится и это действительно амбассадоры такие инженеры.

213: Человеческих душ, как они были, наверное, так и остаются. Спасибо вам огромное. Спасибо большое, что пришли утром, мы пишем утром. Для зрителей это важно. Вот