Стратегия внедрения ИИ в HR: цели, риски, ROI
• Цели и границы ИИ в HR: цели, приоритизация процессов, карта рисков
• ROI и метрики: формулы, примеры расчёта

Автоматизация рекрутинга: где ИИ уже заменяет рутину
• Первичный отбор и скоринг: инструменты, критерии качества, риски дискриминации
• Автоматизация коммуникации и интервью: чат‑боты, транскрибация, генерация текстов

Бесшовный EJM: как с помощью ИИ автоматизировать подбор
и онбординг без потери качества
1. Проблематика:
• Высокие временные затраты на поиск резюме и отработку откликов
• «Человеческий фактор» рекрутера
• Нет прозрачного подхода к адаптации персонала
• Отсутствие инструмента для новичков без больших трудозатрат руководителя
• Нет анализа эффективности адаптации и «болей» от новичков
• Новичкам непонятны их задачи, куда сходить и где почитать
2. AI «Светофор» - проект по сорсингу резюме
3. Проект «Компас» - платформа для адаптации новичков
4. Опрос новичков и аналитика

Инструменты ИИ для работы с вовлеченностью персонала
• Когда проводить исследование вовлеченности: в рамках регулярного цикла и в периоды значимых изменений в компании;
• Как с помощью ИИ анализировать результаты и открытые комментарии, находить проблемные зоны и взаимосвязи;
• Как перейти от общей картины по компании к проблемам конкретных команд и понятным рекомендациям для руководителей;
• Как превратить результаты исследования в план действий и оценить эффект изменений с помощью пульс-опросов;
• С чего начать использовать ИИ в работе с вовлеченностью и какие решения по-прежнему должны оставаться за человеком.

ИИ в оценке и обучении
• ИИ в обучении и оценке: персонализация и практика
• Инструменты оценки: точность и масштаб

Этика и юридические риски ИИ в HR
• Персональные данные и ИИ: 152‑ФЗ, минимизация рисков
• Дискриминация и предвзятость: примеры, методы контроля, связь с ТК РФ

Текстовые нейросети в HR: от заявки на подбор до решения по кандидату.
Как превратить ChatGPT, GigaChat, DeepSeek или Qwen из генераторов текстов в рабочих помощников HR — на примере реальных задач рекрутера.
• Какие задачи можно делегировать текстовым нейросетям,
а где профессиональное решение должен принимать HR;
• Как составлять точные промпты: задавать роль, контекст, критерии, формат результата и последовательно дорабатывать ответ нейросети;
• Как выстроить сквозной процесс работы с вакансией: расшифровать бриф заказчика, уточнить профиль кандидата, определить целевую аудиторию
и EVP, подготовить текст вакансии, поисковые запросы и сообщения кандидатам;
• Как использовать нейросети при оценке кандидатов: сопоставлять резюме
с требованиями вакансии, готовить вопросы по компетенциям, анализировать расшифровку интервью и составлять аргументированное заключение
для заказчика;
Участники увидят реальные HR-кейсы и получат понятный алгоритм: как поставить задачу нейросети и встроить готовое решение в ежедневную работу.

ИИ для создания HR-контента: от идеи до готового материала
• От задачи к идее вместе с ИИ: как использовать ИИ как партнера для обсуждения и разработки контента — задать исходную HR-задачу, обсудить промпт через вопросы, вместе искать идеи, отказываться от банальных вариантов и постепенно приходить к концепции, которую хочется реализовать.
• Изображения и визуальный контент: создание иллюстраций, рекламных креативов, персонажей и визуалов для HR-коммуникаций. Как сохранять единый стиль и создавать серию материалов под одну задачу.