Компьютерное зрение в HR: улучшение и оптимизация рабочих процессов

Кадры являются сердцем каждой отрасли, двигателем роста и определяющим фактором успеха бизнеса во всем мире. Они обеспечивают бесперебойное управление такими операциями, как найм, расчет заработной платы и соблюдение нормативных требований. Со временем HR-отделы превратились в динамичную сферу, ориентированную на повышение удовлетворенности сотрудников, развитие талантов и создание позитивной рабочей среды.

В настоящее время специалисты по персоналу сосредотачиваются на лидерстве, инновациях и решениях, ориентированных на людей. Искусственный интеллект (ИИ) поддерживает этот сдвиг, упрощая процессы, улучшая принятие решений и позволяя команде HR сосредоточиться на людях и стратегии. Прогнозируется, что к 2033 году мировой рынок ИИ в сфере HR вырастет до ошеломляющих 27,30 миллиардов долларов, и очевидно, что технологии ИИ формируют будущее нашей работы. 

В частности, компьютерное зрение (CV) — отрасль ИИ, позволяющая машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию, — все чаще используется для стимулирования этой трансформации. От оптимизации найма до улучшения аналитики на рабочем месте, компьютерное зрение оптимизирует HR-бизнес-процессы, как никогда раньше.

‍

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение переосмысливает HR-процессы, и преимущества, которые оно приносит. Мы также обсудим потенциал Vision AI в изменении подхода организаций к управлению своим самым ценным активом: своими сотрудниками.

Понимание процессов управления персоналом

Идеальное рабочее место — это место, где каждый сотрудник чувствует себя ценным и мотивированным на работу. Такое рабочее место может повысить производительность на 21%. Именно такое влияние отдел кадров может оказать на компанию. 

За кулисами специалисты по персоналу следят за тем, чтобы каждый аспект работы сотрудника был беспроблемным, целенаправленным и приносящим удовлетворение. Все начинается с привлечения бренда. HR подчеркивает сильные стороны компании, представляя ее как привлекательное место для работы и привлекая нужные таланты. Далее следует набор персонала, ориентированный на поиск лучшего соответствия компании посредством тщательного отбора, собеседований и сотрудничества с менеджерами.

‍

После того как новые сотрудники присоединяются к компании, команда HR проводит их через процесс адаптации, создавая ощущение приветствия и готовности внести свой вклад. По мере того как сотрудники осваиваются, HR-отдел переключает свое внимание на управление эффективностью, устанавливая четкие цели, обеспечивая регулярную обратную связь и признавая усилия. Исследование Gartner показывает, что хорошо разработанная программа признания может повысить производительность сотрудников на 11,1%. 

HR также поддерживает повышение квалификации посредством обучения, наставничества и возможностей карьерного роста, помогая удерживать таланты. В случае ухода сотрудника из компании, HR-отдел обеспечивает уважительный процесс прекращения сотрудничества, который сохраняет добрую волю и репутацию компании.

Управление этими этапами может быть сложным из-за сложности и объема задач, но такие технологии, как компьютерное зрение, могут помочь. Анализ изображений и видео с использованием Vision AI может автоматизировать такие задачи, как отслеживание производительности и выявление закономерностей в поведении сотрудников, что делает HR-процессы более эффективными. Это позволяет HR-командам сосредоточиться на том, что действительно важно: на сотрудниках. 

Применение компьютерного зрения в HR-практиках

Технологии Vision AI открывают новые возможности для применения ИИ в сфере управления персоналом, делая задачи, которые раньше требовали ручного труда, более эффективными и точными. Давайте подробнее рассмотрим, как эта технология меняет управление трудовыми ресурсами.

Оптимизация учета посещаемости с помощью распознавания лиц

Распознавание лиц меняет систему управления посещаемостью, заменяя ручную регистрацию и карты доступа. Передовые системы ИИ можно использовать для проверки личности одним быстрым взглядом. Vision AI может обеспечить точную и безопасную регистрацию посещаемости, сканируя и проверяя людей на основе их уникальных черт лица. 

Вот как это работает:

• Обнаружение лиц: Система распознавания лиц с помощью искусственного интеллекта начинает с обнаружения и определения местоположения лиц в реальном времени из видеопотоков, используя модели обнаружения объектов, такие как Ultralytics YOLO11.

• Отображение ключевых особенностей: После обнаружения лица система увеличивает масштаб ключевых особенностей, таких как глаза, нос и рот. Она использует алгоритмы глубокого обучения для точного отображения этих особенностей, почти как создание уникального цифрового отпечатка для каждого лица.

• Проверка личности: Следующим шагом является проверка личности. Система сравнивает сопоставленные признаки с сохраненной базой данных и использует передовые алгоритмы ИИ для сопоставления лица с нужным человеком.

• Регистрация посещаемости: После подтверждения личности человека его посещаемость автоматически регистрируется, и больше не тратится время на ручную регистрацию или сканирование карт. 

Компьютерное зрение делает регистрацию входа и выхода из офиса компании простой и безопасной для сотрудников. Оно гарантирует, что только уполномоченное лицо, стоящее перед камерой, зарегистрируется на рабочем месте, пресекая любые попытки подделать посещаемость. Это умный и надежный способ следить track посещаемостью без необходимости совершать ошибки вручную.

‍

Интеллектуальное прокторинг для оценки персонала

В онлайн-оценках персонала ИИ может помочь гарантировать, что все останется справедливым и безопасным, работая незаметно в фоновом режиме. Это может звучать как концепция из будущего, но благодаря компьютерному зрению это стало реальностью.

По мере роста потребности в удаленной работе и виртуальных оценках роль компьютерного зрения в HR становится еще более важной. С помощью Vision AI HR-отделы могут оптимизировать удаленные экзамены и обучение, снижая чрезмерную зависимость от контроля со стороны человека.

Вот как компьютерное зрение может помочь, шаг за шагом, поддерживать справедливость HR-собеседований:

• Проверка личности: В начале онлайн-собеседования технология распознавания лиц проверяет личность кандидата, сопоставляя его лицо с сохраненным изображением. Этот шаг предотвращает любые случаи мошенничества с личными данными.

• Мониторинг окружающей среды: После проверки личности можно просканировать фон с помощью моделей обнаружения объектов, таких как Ultralytics YOLO11. Можно обнаружить несанкционированные предметы, такие как телефоны или книги, и отметить изменения, например, появление человека в кадре, чтобы предотвратить недобросовестные действия.

• Обеспечение концентрации и честности: Во время экзамена можно отслеживать движения и активность глаз, чтобы убедиться, что кандидат остается сосредоточенным и не смотрит в записи или устройства. Необычные действия, такие как выход из кадра или взаимодействие с объектами за кадром, могут быть отмечены для проверки.

‍

Анализ видеоинтервью: ИИ в рекрутинге

Видеоинтервью стали популярным методом найма, поскольку они предлагают удобство и гибкость. Но что, если бы видеоинтервью могли предоставлять аналитические данные и уменьшить человеческую предвзятость при принятии решений о найме? Компьютерное зрение может улучшить удаленные интервью, предлагая более глубокое понимание эмоций и вовлеченности кандидатов, обеспечивая лучшее понимание их невербальных сигналов и мыслительных процессов на основе языка тела.

Во время собеседования решения, использующие компьютерное зрение, могут захватывать видео и аудио в реальном времени по ходу разговора. Они могут концентрироваться на том, как кандидаты выражают себя, отслеживая язык тела, позу и жесты. 

Методы компьютерного зрения, такие как оценка позы, могут быть использованы для track движений тела путем определения ключевых точек на теле, таких как голова, плечи и конечности. Модели, подобные YOLO11 , можно обучить detect такие изменения в позе, поскольку они могут указывать на состояние сотрудника. Например, наклон вперед может свидетельствовать о любопытстве и вовлеченности, а сутулость - о дискомфорте или незаинтересованности.

Система собирает все данные по завершении собеседования, генерируя подробный отчет, в котором оценивается эмоциональная устойчивость и уверенность кандидата. Этот отчет помогает командам HR принимать более обоснованные и объективные решения о приеме на работу.  

‍

Возьмем, к примеру, компанию потребительских товаров Unilever. Внедрив компьютерное зрение в процесс найма, Unilever смогла сократить время собеседований более чем на 50 000 часов. Искусственный интеллект позволил анализировать язык тела, выражения лица и движения глаз. В результате время найма сократилось на 90%, а разнообразие увеличилось на 16% при сохранении высокой вовлеченности кандидатов.

Компьютерное зрение в HR: основные плюсы и минусы

Внедрение компьютерного зрения в HR приносит много преимуществ, предлагая инновационные решения для улучшения процессов и преодоления проблем. Вот некоторые важные преимущества:

• Масштабируемость: Решения компьютерного зрения с необходимой инфраструктурой могут эффективно обрабатывать большие объемы данных, позволяя HR-командам управлять оценками, посещаемостью и мониторингом производительности больших команд с минимальными административными усилиями.
  ‍
• Долгосрочная экономия затрат: Автоматизация рутинных задач, таких как учет посещаемости и проверка личности, снижает накладные расходы на HR.
  ‍
• Снижение административной нагрузки: Устраняет ручные и повторяющиеся задачи, такие как отслеживание отпусков и управление соответствием требованиям, позволяя HR-отделу уделять приоритетное внимание вовлеченности и удовлетворенности сотрудников.

Однако внедрение компьютерного зрения в HR также сопряжено с собственным набором проблем, которые требуют тщательного рассмотрения:

• Этические вопросы: Использование распознавания лиц и отслеживания тела может вызвать вопросы об обработке конфиденциальных данных сотрудников и кандидатов. Без надлежащей защиты существует риск злоупотребления или утечки данных.
  ‍
• Высокие затраты на внедрение: Настройка приложений компьютерного зрения требует значительных инвестиций в оборудование и программное обеспечение, а также в обучение персонала. Это может быть проблемой, особенно для небольших компаний.
  ‍
• Интеграция с существующими системами: Интеграция компьютерного зрения со старыми системами или инструментами управления персоналом может быть затруднена, часто требуя времени и усилий для корректировки рабочих процессов или даже капитального ремонта существующих процессов.

Основные выводы 

Искусственный интеллект и компьютерное зрение в HR меняют способы управления персоналом в компаниях. Эти технологии делают повседневные задачи быстрее и проще. От простого отслеживания посещаемости с помощью распознавания лиц до улучшенной аналитики, которая помогает нанимать нужных людей, эти инструменты позволяют HR-командам уделять больше времени поддержке сотрудников и созданию позитивной рабочей атмосферы. По мере того, как эти технологии становятся все более распространенными, они прокладывают путь к лучшему, более эффективному и ориентированному на людей будущему на работе.

Узнайте, как YOLO11 способствует инновациям в таких отраслях, как здравоохранение и производство. Посетите наш репозиторий GitHub и присоединитесь к нашему сообществу, чтобы узнать о последних достижениях в области ИИ.