ИИ в кадрах: как извлечь пользу и не попасть на штрафы

Размер шрифта:

Приветствую, коллеги! Вчера мы разобрали риски и выяснили, что бездумная отправка файлов с кадровыми сведениями, проектами приказов и ЛНА в публичные нейросети — прямой путь к проблемам с законом.

Навигация

Подготовьте документы для внесения изменений в ООО и ИП на ppt.ru:
Подписывайтесь на телеграм-канал «Совина ПроКадры».

Сегодня, как и обещала, поговорим о светлой стороне: как использовать ИИ в работе кадровика безопасно, легально и с максимальной пользой.

Как это работает на практике? Обезличенные данные из 1С или систем подбора (Е-sтаff) можно загружать в специализированные российские ИИ-сервисы (через API с корпоративным соглашением) для выявления факторов риска в коллективе.

Это легально, так как данные обезличены, обработка ведется в российском контуре. Главное — закрепить порядок в ЛНА.

1. Создание «болванок» и шаблонов документов:

  • шаблоны планов, уведомлений, извещений, требований и иных обращений к работникам (разных категорий) по разным целям, например, в связи: с отпуском, направлением в командировку, привлечением к сверхурочке или работе в выходной, при расследовании дисциплинарных проступков, при прохождении испытания, при невыполнении производственных/ финансовых планов и пр.;
  • проектов ЛНА: ПВТР, положение об оплате труда, положения о премировании, положения о защите ПДн, должностные инструкции в соответствии с профстандартами и вашими внутренними требованиям;
  • тексты вакансий для разных площадок.

2. Инструменты коммуникации и корпоративной культуры

  • сценарии корпоративных мероприятий;
  • тексты для рассылок о важных изменениях;
  • шаблоны опросов для измерения удовлетворенности;
  • идеи для нематериальной мотивации;
  • сценарий welcome-тренинга для новичков.

3. Сценарии обучения и развития:

  • структура обучающего курса по охране труда;
  • тестовые вопросы для проверки знаний;
  • сценарии профилирования;
  • сценарии деловых игр для оценки компетенций;
  • примеры кейсов для разбора на тренингах.

Главное правило: во всех этих задачах вы не передаете нейросети реальные данные о сотрудниках, а получаете универсальные заготовки, которые потом сами наполняете конкретикой.

Безопасный анализ кадровых данных: пошаговая инструкция

Самый ценный, но и самый опасный сценарий — аналитика. Рассказываю, как сделать это легально.

Шаг 1. Подготовка данных к выгрузке. Определите, какая информация действительно нужна.

Например, для анализа текучести вам потребуются:

  • дата приема;
  • дата увольнения;
  • подразделение (в замаскированном виде);
  • должность (в обобщенном виде);
  • причина увольнения.

Шаг 2. Обезличивание (самое важное!). Создайте новую таблицу, в которой:

  • удалите ПДн: ФИО, дату рождения, паспортные данные, ИНН, СНИЛС, адреса, телефоны, реквизиты компании;
  • замените названия подразделений кодами: «Цех №3 высокоточного литья» → «Подразделение_А»;
  • обобщите должности: «Ведущий инженер-технолог по литью» → «Специалист_производство» или «Специалист_025».

Шаг 3. Формирование запроса. Пример безопасного запроса (промт):

«Проанализируй данные о движении персонала. В таблице колонки: дата приема, дата увольнения, код подразделения (А, Б, В), категория должности (специалист, руководитель, рабочий), причина увольнения. Определи: 1) В каких подразделениях наибольшая текучесть. 2) На каком сроке чаще увольняются. 3) Какие причины преобладают в разных подразделениях. Подготовь краткий аналитический отчет.»

Шаг 4. Проверка результатов. Помните: нейросеть — лишь рабочий черновик.

Критически оценивайте выводы, сопоставляйте с опытом и другими источниками.

Шаг 5. Документирование. Зафиксируйте процедуру обезличивания в ЛНА. Это защитит вас при проверке.

Юридическая основа

С 1 сентября 2025 года в законе появилось чёткое понятие «обезличенные данные». Это такая информация, из которой убраны или зашифрованы все личные детали — например, имя, фамилия, номер телефона. По самим данным сразу не понять, к какому конкретному человеку они относятся.

Закон разрешает использовать такие обезличенные данные для исследований без получения отдельного согласия каждого человека.

Это как раз то, чем занимается HR аналитика и экономика труда (анализ работы с персоналом): она изучает общие показатели — например, ФОТ, производительность труда или текучесть персонала, как это влияет на работу компании и экономику в целом. Использование обезличенных данных — это законный способ проводить такие исследования.

Резюме:

  • не верьте слепо маркетингу. Даже российские сервисы не дают 100% гарантий;
  • используйте ИИ для шаблонов и «болванок». Это безопасно и экономит время и решает проблему «чистого листа»;
  • при работе с данными — только обезличивание. Превратите это в привычку;
  • критически оценивайте результаты. Нейросеть — помощник с множествами искажений, а не замена профессионала.

Кадровый аудит — экспертная колонка Татьяны Совиной:

Оставить комментарий Распечатать
Татьяна Совина Кадровый аудитор, специалист по защите персданных

Эксперт с 20-летним опытом в кадровом консалтинге, 5 из которых — специализация по персданным. Провела 300+ аудитов. Автор курсов и спикер. Основатель онлайн-школы «Совина ПроКадры».