Thank you!
We will contact you shortly
15+ перевірених
АІ-інструментів
30% економії робочого часу команди
Впровадження АІ в усі HR функції
ВЕЛИКІ МОВНІ МОДЕЛІPROMPT ENGINEERING
Зміст модуля
● Роль AI та великих мовних моделей у HRРозгляд того, як великі мовні моделі можуть використовуватися для різних HR-функцій: рекрутинг, адаптація, оцінка персоналу, навчання, та побудова бренду роботодавця
● Принципи роботи та етичні аспекти великих мовних моделейОснови роботи мовних моделей, таких як GPT, Claude та Perplexity, із врахуванням етичних аспектів використання, конфіденційності даних та уникнення упереджень
● Огляд основних мовних моделей для HR-функцій - GPT - Claude - Perplexity
● Основи Prompt Engineering для створення ефективних запитівРозгляд основних принципів створення коректних запитів (промтів) для отримання точних відповідей від AI
● Типи промтів для HR-завданьНавчання побудови різних промтів для завдань, як-от рекрутинг, адаптація, розвиток та оцінка ефективності
Практичні завдання
● GPT — Створення опису посади рекрутераУчасники використовують GPT для формування детального та привабливого опису посади рекрутера. Завдання охоплює: - Складання промтів для генерації тексту, що підкреслює ключові обов’язки, навички та переваги роботи на цій посаді. - Тестування різних варіантів промтів для створення максимально привабливого опису, орієнтованого на кандидатів
● Claude — Прогнозування плинності кадрівУчасники використовують Claude для створення прогнозів з плинності кадрів. Завдання передбачає: - Складання промтів для аналізу даних про плинність та формулювання можливих причин. - Використання Claude для виявлення закономірностей і формування рекомендацій щодо зниження плинності
● Perplexity — Пошук та аналіз результатів досліджень у HRУчасники використовують Perplexity для швидкого пошуку та аналізу результатів досліджень на тему HR-трендів. Завдання включає: - Формування промтів для отримання ключових висновків із доступних досліджень. - Порівняння різних відповідей на запити для створення короткого огляду найсвіжіших даних та трендів
Домашнє завдання
● Тестування та порівняння промтів для різних HR-запитівУчасники використовують промти для різних HR-запитів у трьох моделях (GPT, Claude, Perplexity). Вони тестують, як кожна модель реагує на: - Запити з високою деталізацією (наприклад, опис корпоративної культури) - Лаконічні запити (наприклад, короткий опис обов'язків)
● Аналіз підходів до промт-інжинірингу для трьох моделейЗавдання передбачає порівняння отриманих результатів і запис спостережень щодо того, які типи запитів краще працюють з кожною моделлю. Учасники роблять висновки про сильні та слабкі сторони GPT, Claude і Perplexity у конкретних HR-запитах
Зміст модуля
● Принцип роботи моделей для генерації зображень, звуку, відеоОснови функціонування окремих моделей для створення медіа, зокрема генерація візуального контенту (зображень), синтез аудіо (звуку) та обробка відео
● Огляд моделей для генерації зображень, звуку, відео - Моделі для зображень: Midjourney, Leonardo AI, Playground – генерація візуальних матеріалів для тренінгів, комунікацій тощо. - Моделі для звуку: Elevenlabs, Suno – синтез аудіо для навчання, аудіосупроводу, подкастів. - Моделі для відео: Runway ML, Pika – генерація відеоконтенту для презентацій, навчання
● Prompt Engineering для окремих медіамоделейОснови створення ефективних промтів для моделей зображень, звуку та відео. Як формулювати запити для отримання якісного та відповідного контенту
● Prompt Engineering для мультимодальних моделей у HRОсобливості створення промтів для мультимодальних моделей, що можуть поєднувати текст і медіаконтент у відповідях для підтримки HR-задач, як-от підготовка інтерактивних матеріалів
Практичні завдання
● Створення промтів для генерації зображень для внутрішніх та зовнішніх комунікацій
Учасники створюють промти для генерації зображень, що можуть використовуватися в контенті для залучення нових працівників чи підтримки корпоративної культури
● Розробка промтів для мультимодальних моделей у L&D
Практичне завдання зі створення промтів для мультимодальних моделей, які поєднують текст та відео, для розробки інтерактивних навчальних матеріалів і візуалізацій для курсів
Домашнє завдання
● Побудова бібліотеки промтів для медіа- та мультимодальних матеріалів у HR
Учасники створюють набір промтів для кожного типу контенту (зображення, звук, відео) та мультимодальних матеріалів для різних HR-процесів, включаючи комунікації, навчання та брендінг роботодавця
● Аналіз ефективності мультимодальних моделей у HR-функціях
Завдання передбачає тестування мультимодальних моделей на практичних прикладах у HR-контексті та визначення найбільш ефективного використання цих моделей
AI В РЕКРУТИНГУ ТА АДАПТАЦІЇ
Зміст модуля
● Застосування AI для пошуку кандидатів у відкритих джерелах, соціальних мережах та професійних базах данихРозвиток навичок роботи з AI для автоматизації пошуку та фільтрації кандидатів за заданими критеріями в різних джерелах
● Створення профілів посад та привабливих описів вакансій за допомогою AIЯк використовувати AI для генерації оптимальних описів вакансій і профілів посад, що враховують вимоги компанії та інтереси цільової аудиторії
● Аналіз резюме кандидатів та підготовка рекомендацій за допомогою AIПрактичне використання AI для аналізу резюме, зіставлення з вимогами вакансії та автоматизації підготовки рекомендацій
● Підготовка до інтерв’ю з AI для персоналізації підходуВміння використовувати AI для складання індивідуальних питань для інтерв'ю на основі даних кандидата та специфіки посади
● Розробка та оцінка тестових завдань за допомогою AIСтворення AI-інструментів для розробки тестових завдань, які відповідають вимогам до посади, та аналізу результатів кандидатів
● Прогнозування успішності кандидата за допомогою AIВикористання AI для прогнозування успішності кандидата на посаді, враховуючи різні фактори, включаючи навички, досвід та культурну сумісність
● Розробка чат-бота для автоматизації рекрутингових процесівПрактичне налаштування та тестування чат-бота з підтримкою AI для відповіді на запитання кандидатів, організації співбесід та інших завдань у рекрутингу
Практичні завдання
● Пошук та відбір кандидатів за допомогою AI
Учасники використовують AI для пошуку кандидатів на конкретну посаду в соціальних мережах або професійних базах даних, обираючи релевантні профілі на основі заданих критеріїв
● Розробка питань для інтерв’ю та аналіз відповідей
Практика формулювання питань до інтерв'ю на основі профілю кандидата за допомогою AI, а також попередня оцінка відповідей
Домашнє завдання
● Розробка матеріалів для вакансії з використанням AI
Учасники створюють комплексний пакет матеріалів для конкретної вакансії, використовуючи AI-інструменти для кожного етапу:
- Опис вакансії — формування детального опису посади, що підкреслює ключові обов'язки та переваги.
- Текст та візуалізація оголошення — розробка короткого, привабливого тексту для оголошення і рекомендації щодо візуалізації для залучення кандидатів.
- Питання та завдання для співбесіди — створення промтів для генерації питань, релевантних до посади, а також завдань, які допоможуть оцінити практичні навички кандидата
● Створення AI-інтегрованого плану адаптації для нових співробітників
Учасники розробляють персоналізований план адаптації з використанням AI, враховуючи конкретні потреби нових працівників та завдання, що потрібно виконати впродовж випробувального періоду. План має включати:
- Основні етапи адаптації та періоди їхнього досягнення.
- Ключові показники успішності на кожному етапі.
- Визначення додаткових ресурсів для нових співробітників
AI У НАВЧАННІ ТА РОЗВИТКУ ПЕРСОНАЛУ
Зміст модуля
● Моделі компетенцій та проведення оцінки за допомогою AIВикористання AI для аналізу компетенцій та проведення оцінки співробітників на основі заданих критеріїв, формування персоналізованих планів розвитку
● Розробка навчальних програм за допомогою AIНавички створення навчальних програм "з нуля" або на основі наявних матеріалів компанії, що відповідають індивідуальним потребам співробітників і враховують їхні компетенції
● Створення інтерактивних тренажерів та діалогових систем з підтримкою AIВміння створювати AI-тренажери для практичного навчання співробітників, використовуючи діалогові системи для відпрацювання навичок
● Автоматизоване створення контенту для навчання: презентацій, аудіо та відео матеріалівЯк використовувати AI для швидкої генерації освітнього контенту, зокрема презентацій, аудіо та відео для навчальних цілей
● Чат-бот для L&D з підтримкою AIРозробка та налаштування AI-чат-бота для L&D-відділу, що відповідає на запитання співробітників, надає навчальні матеріали та підтримує комунікацію
Практичні завдання
● Розробка навчальної програми на основі аналізу потребУчасники створюють навчальну програму на основі аналізу потреб конкретної команди або відділу. Завдання включає: - Формулювання промтів для AI для збору інформації про потреби в навчанні. - Використання AI для створення модульної програми, що включає навички та знання, необхідні для досягнення стратегічних цілей
● Автоматизація створення навчальних матеріалів з презентацій і відеоУчасники створюють шаблони промтів для AI для автоматизованого створення презентацій, відео та аудіоконтенту для навчання. Завдання включає: - Розробку промтів для генерації візуального та текстового контенту з конкретної теми. - Оцінку отриманих матеріалів та їхню адаптацію до потреб співробітників
Домашнє завдання
● Розробка навчальних матеріалів для конкретної компетенції за допомогою AI
Учасники використовують AI для створення навчальних матеріалів, що зосереджені на розвиток певної компетенції (наприклад, управління проєктами або комунікаційні навички). Завдання передбачає:
- Генерацію презентацій, відео, або текстових матеріалів на обрану тему.
- Оцінку відповідності матеріалів стандартам навчальної програми
● Створення сценарію інтерактивного тренажера з використанням AI
Завдання передбачає розробку сценарію для інтерактивного тренажера, який відпрацьовує конкретні навички співробітників, зокрема:
- Складання промтів для діалогової системи тренажера, що включає ситуаційні завдання.
- Тестування та налаштування тренажера для індивідуального навчання співробітників
AI ДЛЯ РОЗВИТКУ КОРПОРАТИВНОЇ КУЛЬТУРИ ТА КОМУНІКАЦІЙ
Зміст модуля
● Проведення внутрішніх досліджень за допомогою AI: від ідеї до плану
Як використовувати AI для організації внутрішніх опитувань і досліджень, формування планів дій на основі отриманих даних для підтримки корпоративної культури
● Аналіз бренду роботодавця за допомогою AI
Вивчення бренду роботодавця на ринку за допомогою AI-інструментів для аналізу іміджу, привабливості та сприйняття компанії зовнішніми кандидатами та працівниками
● Використання AI у внутрішніх та зовнішніх комунікаціях
Застосування AI для автоматизації внутрішніх та зовнішніх комунікацій, підтримки корпоративної культури, а також для просування компанії як роботодавця
● Створення чат-бота для менеджера з бренду роботодавця
Розробка чат-бота з підтримкою AI для допомоги менеджеру з бренду роботодавця в управлінні комунікаціями, підтримці працівників та відповіді на поширені запитання
Практичні завдання
● Розробка внутрішнього опитування для оцінки корпоративної культури з використанням AIУчасники використовують AI для створення запитань, які допоможуть оцінити задоволеність працівників, їх залученість та загальну атмосферу в компанії. Завдання включає: - Складання запитань, що стосуються основних аспектів корпоративної культури, таких як підтримка з боку керівництва, робоча атмосфера, можливості розвитку. - Використання AI для аналізу результатів опитування і створення основи для подальшого плану розвитку культури
● Розробка промтів для автоматизації внутрішніх комунікаційУчасники створюють промти для автоматизованих повідомлень, що підтримують внутрішні комунікації та інформують працівників про важливі події і новини. Це включає: - Повідомлення про корпоративні заходи, зміни у політиці компанії або важливі досягнення. - Налаштування автоматичних нагадувань для підвищення залученості, таких як опитування чи пропозиції щодо покращення робочих умов
Домашнє завдання
● Створення AI-інтегрованого контенту для підвищення залученості працівниківУчасники розробляють новий інформаційний контент, орієнтований на підтримку корпоративної культури та залучення працівників. Завдання включає: - Створення шаблонів промтів для AI для регулярних розсилок, таких як "Мотиваційний понеділок" або "Поради для професійного розвитку". - Генерацію тексту та ідей для серії постів або інформаційних листів, що включають важливі новини компанії, персональні досягнення співробітників або поради щодо розвитку
● Розробка матеріалів для внутрішніх заходів, що підсилюють корпоративну культуру
Учасники створюють контент для внутрішніх заходів, орієнтованих на підтримку корпоративних цінностей та залучення команди. Завдання включає:
- Генерацію ідей та текстів для проведення тижня корпоративної культури або дня відкритих дверей з підтримки цінностей компанії
- Створення шаблонів для опитувань або зворотного зв’язку, щоб зібрати враження працівників від заходів та оцінити їхній вплив на корпоративну культуру
HR-АНАЛІТИКА З AI
Зміст модуля
● Внутрішня HR-аналітика за допомогою AI
Як використовувати AI для аналізу внутрішніх HR-даних (наприклад, даних про продуктивність, залученість, відсутність співробітників) для оцінки ефективності команд та ідентифікації областей для покращення
● Інструменти для візуалізації даних та створення дашбордів
Використання AI для автоматизації створення дашбордів, які надають візуальний огляд внутрішніх HR-показників і спрощують процес прийняття рішень
● Аналіз плинності кадрів та прогнозування тенденцій з використанням AI
Використання AI для аналізу причин плинності кадрів, виявлення патернів у звільненнях, і створення прогнозів щодо потенційних змін у персоналі
● Розробка звітності для HR на основі AI
Автоматизація створення регулярних HR-звітів, які відображають зміни у внутрішніх показниках та допомагають оцінювати ефективність ініціатив
● Використання AI-чат-бота для аналітики HR
Налаштування AI-чат-бота для збору даних з внутрішніх запитів і підтримки HR-аналітики в реальному часі
Практичні завдання
● Розробка дашборда з ключовими HR-показниками за допомогою AIУчасники створюють дашборд, що автоматично оновлюється і відображає ключові показники (рівень продуктивності, залученість, плинність) для спрощення внутрішньої HR-аналітики
● Аналіз даних щодо плинності кадрів та формування прогнозівЗавдання з використання AI для аналізу внутрішніх даних з плинності кадрів і формування прогнозів для покращення стратегій утримання
Домашнє завдання
● Розробка AI-інтегрованої системи звітності для HR-відділуУчасники створюють шаблон автоматизованої звітності, орієнтований на внутрішні HR-показники, який допомагає у швидкому аналізі та щомісячному оновленні звітів
● Формування рекомендацій на основі внутрішньої аналітики для підвищення ефективності HR-процесівВикористання AI для аналізу даних про внутрішню ефективність і формування конкретних рекомендацій для вдосконалення HR-процесів
Як буде проходити навчання
ВІДЕОЗАПИСИ
6 відео Тривалість до 1,5 години кожне
ДОМАШНІ ЗАВДАННЯ
НАБІР ЗАВДАНЬ ДЛЯ ВІДПРАЦЮВАННЯ КЕЙСІВ
СПІКЕРИ КУРСУ
Ірина Гнутова
>20 роківдосвіду в сфері управління персоналом
Олексій Петров
>15 роківдосвіду в сфері управління персоналом
Чому ми?
учнів та 50+ вебінарів
конференцій та форумів
від вартості програми - на ЗСУ
Наші клієнти
Наші клієнти
Залиште заявку і наші менеджери проконсультують вас
au.moc.gnitlusnoc-ia%40ofni