Программа — AI Days

Скрининг резюме, чат-боты и видеоинтервью с анализом: что действительно сокращает срок закрытия вакансии, а что отпугивает кандидатов.

Как модели воспроизводят дискриминацию по полу, возрасту и вузу и как проверять их до внедрения.

Требования 152-ФЗ, согласия, передача данных в нейросети и ответственность работодателя.

Корпоративные боты-наставники и база знаний на основе LLM для ускорения адаптации новичков.

Какие данные нужны моделям прогноза увольнений и как реагировать на их сигналы без слежки за сотрудниками.

Генерация курсов, ИИ-тренажёры для переговоров и продаж, оценка навыков без классических тестов.

Карта рисков по должностям, программы переобучения и коммуникация изменений коллективу.

Промпт-инжиниринг для HR, работа с данными, роль HR-аналитика и владельца ИИ-инструментов.

Анализ performance review, сентимент-анализ опросов вовлечённости и этика машинной оценки сотрудника.

Автоматизация кадрового документооборота, графиков отпусков и ответов на типовые вопросы: что доверить агенту, а где нужен контроль человека.

«Теневой ИИ», корпоративная политика использования нейросетей и обучение персонала безопасной работе с ними.

Выбор инструмента, расчёт окупаемости и защита бюджета перед собственником.

Где ИИ реально экономит бюджет, а где без человека не обойтись.

Передача агентам этапов продаж и тиражирование результатов лучших менеджеров.

Перевод сложных повторных обращений клиентов на автономное ИИ-обслуживание.

Почему качественный ИИ-сервис начинается с очистки клиентских данных.

Как попасть в ИИ-выдачу и измерить видимость компании.

Индивидуальные документы под задачи конкретного клиента с помощью LLM.

Где персонализация на основе данных помогает клиенту, а где начинает раздражать.

Выявление скрытого недовольства и удержание клиента до ухода к конкуренту.