В «Девелонике» FabricaONE.AI каждый HR-бизнес-партнер одновременно сопровождает более 200 инженеров, распределённых по разным командам. Ключевой инструмент в этой работе — stay-интервью: регулярные глубинные беседы, цель которых выявить риски потери вовлечённости или ухода специалиста до того, как проблема стала необратимой. Качество такого разговора напрямую зависит от того, насколько HRBP подготовлен: знает ли он текущую загрузку человека, помнит ли контекст предыдущих встреч, видит ли динамику по опросам.
До автоматизации эта подготовка была полностью ручной. Данные приходилось собирать из нескольких несвязанных источников: системы учёта производительности, результаты опросов вовлечённости, записи прошлых встреч. На один сотрудник уходило до 6 часов. При такой трудоёмкости сводные отчёты обновлялись раз в месяц, итоговая аналитика — раз в квартал. Это означало, что HR-специалист нередко шёл на встречу с устаревшей картиной.
Внутренняя команда автоматизации разработала ИИ-ассистента, который берёт на себя сбор и первичный анализ данных. MVP-версия продукта агрегирует информацию о загрузке сотрудника, критичности его роли на проекте, истории отсутствий и болезней, а также всю историю коммуникаций — включая разрозненные записи из разных периодов. Решение развёрнуто на внутренней платформе компании; доступ к консолидированным данным открывается по запросу, что позволяет актуализировать информацию в любой момент, а не по расписанию.
До внедрения ИИ подготовка к одному stay-интервью занимала до 6 часов ручной работы.
Результат: время подготовки к интервью сократилось с 6 до 2 часов, скорость формирования отчётности выросла втрое. Помимо подготовки к встречам, ассистент используется для прогнозирования рисков — снижения лояльности, падения вовлечённости, вероятного увольнения. Руководитель отдела HRBP Елизавета Ильина описывает логику так: «Мы убрали рутину и теперь работаем с обратной связью быстрее, глубже и без потери контекста. Агент — это не замена HRBP, а дополнительный инструмент, усиливающий и ускоряющий работу HR».
Подобный сценарий применения ИИ в HR характерен для технологических компаний с большими инженерными штатами, где соотношение HR-специалист/сотрудники принципиально выше среднего по рынку. Традиционные HRIS-системы хранят данные, но не анализируют их в связке и не готовят контекст под конкретного человека перед конкретной встречей — именно этот пробел закрывает ассистент. В «Девелонике» говорят, что решение масштабируется на всю компанию и может адаптироваться под разные сценарии работы с персоналом.
