Кейсы

Создание чат-бота ИИ для адаптации и обучения персонала

К нам обратилась крупная компания- производитель ликероводочных изделий, ежегодно принимающая на работу до 500 специалистов, которых, в процессе адаптации, необходимо ознакомить с внутренней документацией предприятия, что требует со стороны HR-службы значительных временных затрат. В связи с чем было принято решение оптимизировать этот процесс.

Цели:
  1. Автоматизация процесса первичной адаптации персонала.
  2. Обеспечение круглосуточного бесперебойного доступа к базовой информации.
  3. Снижение нагрузки на HR-отдел.
  4. Стандартизация информации, предоставляемой новым сотрудникам.
  5. Снижение времени, затрачиваемого на адаптацию сотрудников предприятия.

Как решали

АНАЛИЗ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ

РАЗРАБОТКА БАЗОВОЙ ВЕРСИИ

ВНЕДРЕНИЕ NLP-ФУНКЦИОНАЛЬНОСТИ

ТЕСТИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ

ПИЛОТНЫЙ ЗАПУСК


I Этап: Анализ и проектирование: интервьюирование сотрудников компании Заказчика для определения наиболее часто задаваемых вопросов. Создание онтологии, включающей сведения о компании, правила безопасности, должностные инструкции и т.д., для структуризации знаний.

II Этап: Разработка базовой версии: создание базовой архитектуры системы и простой базы знаний с последующей интеграцией с Telegram. Разработка административной панели для управления контентом, а также механизма «интеллектуального» определения тематики и перенаправления запросов с использованием предобученной модели BERT, дообученной на уникальном корпусе текстов, относящихся производственной деятельности Заказчика.

III Этап: Внедрение NLP-функциональности, включая векторизацию запросов и поиск ответов в базе знаний, определение намерения пользователя (intent recognition), извлечение ключевых сущностей из запросов, логику поддержания контекста диалога.

IV Этап: Тестирование и оптимизация всех компонентов с нагрузочным тестированием (симуляцией одновременной работы до 100 пользователей), UX-тестирование с фокус-группой из реальных сотрудников, тестирование точности ответов на различные типы запросов. По результатам были внесены корректировки в алгоритмы, пороговые значения и интерфейс.

Этап 5: Пилотный запуск, в ходе которого отслеживались процент успешно обработанных запросов (без участия человека), среднее время получения ответа, частота использования бота разными категориями работников, количество переадресаций на HR-специалистов, удовлетворенность пользователей (на основе обратной связи) и другие.

Особенности проекта:
Пилотная версия распространялась на специалистов, занимающих основные должности предприятия, такие как операторы розлива, специалисты ОКК и др., а также на часть административного персонала.

Технологический стек:
Для реализации проекта были использованы следующие технологии:

Платформа для чат-бота: Тelegram Bot API, Python, Aiogram 3.0
Бэкенд: Django, PostgreSQL, Redis
NLP-компоненты: BERT (Sentence-BERT), FAISS, Natasha, SpaCy
Инфраструктура: Docker, Kubernetes, GitHub Actions, Prometheus + Grafana

Результаты внедрения:
В результате успешного завершения пилотного проекта и перехода в промышленную эксплуатацию, было достигнуто:

Количественные показатели:
  • На 73% снизилось число базовых вопросов к HR-службе
  • Время адаптации новых сотрудников на сократилось на 47%
  • Достигнуто 89% точности в ответах на запросы пользователей
  • Было обработано > 15000 запросов за первые 3 мес. эксплуатации
  • В течение 1-го месяца работы 67% сотрудников активно пользуются ботом

Качественные результаты:
  • Стандартизация материалов для адаптации новых сотрудников
  • Разгрузка HR-специалистов для решения ими более сложных задач
  • Бесперебойный доступ к информации
  • Сокращение времени интеграции новых сотрудников в рабочие процессы
  • Сбор аналитики часто задаваемых запросов для дальнейшей оптимизации

Заключение
Данная разработка - это успешный пример использования современных технологий искусственного интеллекта и обработки естественного языка для эффективного решения практических задач бизнеса.

Благодаря данному чат-боту значительно снизилась нагрузка на HR-службу и сократилось время интеграции новых сотрудников в рабочие процессы, что подчеркивает высокую практическую ценность реализованного проекта.
В интересах защиты информации и обеспечения конфиденциальности, название компании, для которой был выполнен данный проект, не разглашается. Это решение принято с целью минимизации рисков, связанных с возможными кибератаками, утечками данных, а также для сохранения коммерческой тайны, касающейся структуры и особенностей работы сервисов клиента.

Мы придерживаемся строгих стандартов безопасности, гарантируя, что вся информация о наших клиентах остается конфиденциальной и защищенной от внешних угроз и конкурентных воздействий. Наши меры включают использование передовых методов защиты данных, регулярные аудиты безопасности и соблюдение международных норм и стандартов.

Однако, при наличии действующего соглашения о неразглашении (NDA) с потенциальным клиентом и при наличии определенных условий конфиденциальности с текущим клиентом, мы готовы предоставить более детальную информацию в отношении кейса, указанного на этой странице. Такой подход обеспечивает прозрачность в отношениях с будущими партнерами, не нарушая наших обязательств перед текущими клиентами.

Благодаря соблюдению строгих стандартов безопасности, мы не только защищаем данные, но и гарантируем долгосрочную устойчивость и надежность наших решений. Это позволяет нам минимизировать риски и обеспечивает безопасность на всех этапах сотрудничества.

У Вас есть вопрос?

ИИ/AI/ML