Полюс: единая система HR-сервисов на 20 000 пользователей
В 2020–2021 годах я руководил внедрением единой системы HR-сервисов для группы компаний Полюс — 20 000 пользователей.
Метод расчёта и детали — на встрече, в рамках NDA
Это кейс управления внедрением корпоративного сервиса в группе промышленных компаний. Я руководил внедрением, а не разработкой. Здесь только проверенные факты, детали и метод оценки эффекта — на встрече, в рамках NDA.
Какая была задача?
Создать единую систему HR-сервисов для группы компаний. Масштаб — 20 000 пользователей.
Что сделали на уровне управления?
Провели внедрение единой системы HR-сервисов на всю группу компаний.
- Руководил внедрением системы и работой команд.
- Отвечал за запуск системы для группы компаний.
- Довёл систему до 20 000 пользователей.
Подробности по составу сервисов и интеграциям не раскрываю.
Какой результат?
Единая система HR-сервисов запущена для группы компаний, ею пользуются 20 000 человек. Детали — на встрече, в рамках NDA.
Чему научил этот проект?
- Масштаб меняет требования. То, что работает для одного офиса, ломается на 20 000 пользователей: нужны понятные правила, поддержка и единые процессы.
- Пользователь решает, взлетит ли сервис. Внедрение заканчивается не запуском, а моментом, когда люди сами выбирают новый способ работы.
- Единая система требует договорённостей. Разные компании группы живут по своим процессам, и их согласование занимает больше времени, чем техническая часть.
Как я применяю этот опыт у вас?
Сегодня этот опыт ложится на внедрение ИИ в HR и базу знаний: агент, который отвечает сотрудникам об отпусках, справках и регламентах, сталкивается с теми же вопросами масштаба и доверия. Работаю по формуле Prioritize → Pilot → Prove.
| Шаг | Что делаем | Результат |
|---|---|---|
| Prioritize | Разбор HR-процессов и обращений сотрудников, карта решений | Процессы с лучшим эффектом и список, где ИИ не нужен |
| Pilot | Пилот 4–6 недель на одной группе сотрудников или одной площадке | Работающий агент в реальном процессе |
| Prove | Замер до и после: время ответа, нагрузка на HR, качество ответов | Решение о масштабировании на всю компанию |
Решения о найме, оценке и увольнении всегда остаются за людьми. Агент берёт на себя типовые вопросы и заявки.
Пример пилота: HR-агент отвечает сотрудникам одной площадки на вопросы об отпусках, справках и графиках по базе регламентов и даёт ссылку на источник. Сложные и личные вопросы сразу уходят специалисту. До старта фиксируем, сколько обращений получает HR и как быстро на них отвечают, через 4–6 недель сравниваем. Так решение о масштабировании принимается на цифрах, а не на впечатлениях.
Подробнее — ИИ для HR, база знаний компании и отраслевая страница производство. Чтобы обсудить вашу задачу, оставьте заявку на бесплатный разбор.
Частые вопросы
Какой была ваша роль?
При чём здесь ИИ?
Можно узнать подробности проекта?
Связанные решения
ИИ для HR, подбора и обучения сотрудников
Найм, онбординг, HR-ассистент для сотрудников и ИИ-тренажёры для продаж и переговоров.
ПодробнееИИ база знаний компании: «мозг» для сотрудников
Ассистент знает регламенты и документы компании и отвечает сотрудникам со ссылкой на источник.
ПодробнееСтратегия внедрения ИИ и портфель инициатив
Карта решений, приоритеты по эффекту, пилоты и масштабирование ИИ — для собственников и CEO.
ПодробнееПочитать по теме
Применим этот опыт у вас?
Расскажите, какую работу хотите отдать агентам. Я лично посмотрю задачу и предложу, с чего начать. Бесплатно.
- РазборБесплатно. Смотрю процесс и данные, говорю, где ИИ даст эффект, а где не нужен.
- Карта решенийПроцессы по эффекту и сложности, план пилота и метрики.
- Пилот 4–6 недельРаботает на реальном процессе, эффект меряем до и после.
Телефон: +7 926 065-77-93Почта: askerov.russ@gmail.comНаписать в Telegram