Как «Открытая Линия» ускорила адаптацию сотрудников с помощью ИИ

Быстрая адаптация как конкурентное преимущество

Для компаний с массовым наймом процесс адаптации сотрудников становится одним из самых затратных этапов. Чем быстрее новички осваиваются, тем меньше нагрузка на HR-отдел и выше скорость выхода на продуктивность.

В «Открытой Линии» — контакт-центре с более чем 400 сотрудниками и 150 клиентами по всей России — именно адаптация стала точкой роста. Чтобы снизить нагрузку на HR и ускорить процесс, компания внедрила цифрового наставника на базе искусственного интеллекта.

От рутинных инструктажей — к персональному сопровождению

Ранее HR-специалисты вручную объясняли новичкам, как работать с CRM, где найти график, какие документы оформить. На это уходили часы.

Чтобы систематизировать обучение, в компании запустили проект Oline Наставник — нейроассистента, созданного на платформе «КиберГусли», резиденте «Сколково».

Ассистент анализирует должность и профиль сотрудника, формирует индивидуальный план адаптации, отвечает на вопросы и проверяет усвоение материала. В основе решения — модели GPT, машинное обучение и распознавание речи.
Фактически, система взяла на себя функции корпоративного тренера, доступного 24/7.

«Oline Наставник делает обучение не формальным, а живым. Новички быстрее понимают процессы и начинают приносить результат уже в первые недели», — говорит Алексей Белов, сооснователь «Открытой Линии».

Как это работает

Сразу после приема на работу сотрудник получает доступ к ассистенту в мессенджере. Система предлагает пройти вводные шаги, знакомит с процессами, отвечает на организационные вопросы и оценивает прогресс.

Если у новичка возникают сложности, ИИ уведомляет HR-специалиста и предлагает корректирующие материалы.

По итогам обучения формируется отчет с показателями вовлеченности и усвоения информации — эти данные используются для дальнейшей аналитики и прогнозирования успеха адаптации.

Как избежать ошибок при внедрении ИИ

Внедрение искусственного интеллекта в HR невозможно без подготовленной базы.

Перед запуском команда собрала внутренние инструкции, сценарии диалогов и FAQ — именно на этих данных обучался нейроассистент.

Также был проведен отдельный блок обучения для HR-команды, чтобы снять опасения по поводу «замещения человека машиной» и показать, как технология упрощает их работу.

Этот подход помог избежать распространенных ошибок — отсутствия структуры данных, низкой интеграции с CRM и недостаточной поддержки после запуска

Следующий шаг — предиктивная аналитика

Сейчас в компании работают над новым этапом — интеграцией наставника с системой обучения и CRM. Это позволит в реальном времени отслеживать динамику адаптации и прогнозировать риски выгорания или текучести.