Технологический разворот: как ИИ влияет на ИТ-отрасль

Бизнес уже экспериментирует с ИИ-технологиями — и это меняет подходы к разработке программного обеспечения, управлению проектами, автоматизации процессов и созданию новых продуктов. Компании готовы инвестировать в развитие ИИ-решений, понимая их огромный потенциал для трансформации бизнеса.

Исследования McKinsey показывают, что инвестиции в навыки работы с нейросетями окупаются в среднем в 3–3,5 раза быстрее, чем традиционные инициативы. А компании, внедряющие ИИ, демонстрируют более высокую доходность. Так, генеративный ИИ может ежегодно приносить от 2,6 до 4,4 трлн долларов по 63 различным сценариям использования. Например, в банковской сфере технология при реализации всего потенциала может генерировать дополнительную прибыль в размере от 200 до 340 млрд долларов в год. В розничной торговле и производстве потребительских товаров бизнес-эффект может составить от 400 до 660 млрд долларов в год.

Однако внедрение ИИ — это не только перспективное направление, но и сложная задача, особенно для тех компаний, которые только начинают погружаться в эту сферу. Развитие ИИ требует значительных ресурсов, глубокой экспертизы и времени на усиление внутренних компетенций. Поэтому участники рынка, не имеющие сильного ИТ-блока, предпочитают обращаться к провайдерам, у которых уже есть готовые решения и успешный опыт в этой области.

Для IT_ONE технологии искусственного интеллекта — стратегическое направление бизнеса. Мы запустили собственную лабораторию ИИ, где разрабатываем и тестируем инновационные продукты. Например, комплексные решения, которые помогают повысить производительность труда разработчиков, оптимизировать работу ИТ-команд или усилить рекрутмент процессы.

«Умный» рекрутмент

Одно из направлений, где искусственный интеллект уже показывает результаты и трансформирует процессы, — это рекрутмент. ИИ лежит в основе инструментов, которые помогают ускорить и оптимизировать процесс подбора персонала. Можно выделить несколько преимуществ таких решений:

1. Автоматизация первичного контакта с кандидатами. Благодаря ИИ мы можем быстрее связываться с потенциальными кандидатами. Система автоматически анализирует резюме, проводит предварительный скрининг и отправляет персонализированные сообщения. Это позволяет сократить время на первичное взаимодействие и повысить лояльность рынка труда к нашей компании.
2. Глубокий анализ опыта и навыков. Решение способно не только «читать» резюме, но и выявлять ключевые компетенции, проекты и достижения кандидата. Используя технологии обработки естественного языка, система структурирует информацию и предоставляет рекрутерам четкую картину профессионального профиля соискателя. Это значительно упрощает процесс поиска кандидатов на нужные вакансии
3. Предсказательная аналитика. ИИ-инструменты могут прогнозировать успешность кандидата на основе его опыта, навыков и поведенческих данных. Что помогает принимать более обоснованные решения и снижать риски при найме. Мы над таким решением тоже работаем
4. Ускорение процесса найма. Интеграция ИИ в рекрутмент позволяет сократить время на выполнение рутинных задач, таких как проверка резюме, составление отчетов и организация коммуникаций. Рекрутеры теперь могут сосредоточиться на стратегических аспектах своей работы — построении отношений с кандидатами и принятии ключевых решений.

Мы нацелены на развитие наших ИИ-решений для рекрутмента, внедряя новые функции и совершенствуя существующие. В планах — расширение возможностей системы для работы с большими объемами данных, улучшение алгоритмов предсказательной аналитики и создание инструментов для оценки софт-навыков кандидатов.

Подробнее по ссылке.