AI-агентура
@ai_agentura
HR / внутренние

HR-бот по типовым вопросам сотрудников

Отвечает на типовые вопросы сотрудников: отпуска, ДМС, командировки, оформление документов, кадровые процедуры. RAG поверх внутренних регламентов и приказов. Снимает с HR 60–80% повторяющихся обращений и работает 24/7.

01Бизнес-задача

В компании 200+ сотрудников HR-специалист тратит 4–6 часов в день на ответы на одни и те же вопросы: «сколько у меня осталось отпуска», «как оформить отгул», «какой у меня лимит по ДМС», «когда выплата отпускных», «как закрыть командировку», «какой у нас график праздничных дней». Эти вопросы прописаны в регламентах, но никто их не читает — проще написать HR.

AI-бот с RAG поверх внутренних регламентов отвечает мгновенно, со ссылкой на конкретный пункт документа. HR получает только вопросы, требующие интерпретации (нестандартные случаи) или согласования (несоответствие политике).

02Типовой ROI

4–8 месяцев Окупаемость медленнее, чем у клиентских сценариев — экономия только на времени HR. Зато технически простой и недорогой сценарий.

Параметры расчёта:

  • Размер компании — от 200 сотрудников (меньше — не имеет смысла)
  • Поток вопросов — 30–80 в день на 200 сотрудников
  • Доля типовых, закрываемых RAG — 60–80%

Скрытый эффект — рост NPS сотрудников: получение ответа за 5 секунд, а не «жду два дня пока HR ответит», влияет на восприятие компании. Особенно у новичков в первые 90 дней.

03Стек — обсуждается под клиента

Конкретный набор моделей, фреймворков и интеграций — закрытая часть проекта, под клиента. На уровне принципа: использую проверенные российские и зарубежные LLM, под compliance требованиям — приватные/on-premise варианты.

Что фиксированно для всех проектов: данные клиента остаются у него, я — подрядчик; SLA и метрики качества прописаны в договоре; аудит-лог действий AI ведётся у вас.

04Что нужно на старте

  • Регламенты в структурированном виде — Confluence / Notion / Wiki. Word-документы тоже годятся, но потребуют ручной правки
  • Перечень типовых вопросов за последние 3–6 месяцев (хотя бы экспорт из почты или мессенджеров)
  • 1С: ЗУП с API — если бот должен отвечать на персональные вопросы про балансы
  • Корпоративный мессенджер с возможностью подключать ботов (Slack / Teams / Mattermost / Pachca / Telegram-corp)
  • Согласие IT / СБ на доступ бота к регламентам и кадровым данным

05Точки риска

  1. Устаревшие регламенты в RAG. Бот отвечает «вы можете уйти в отпуск с 18:00 пятницы» — а это правило отменили 2 года назад. Защита: каждый ответ — со ссылкой на пункт документа и датой последней редакции. Регламент должны вести.
  2. Утечка персональных данных. Сотрудник спрашивает «сколько отпуска у Иванова из соседнего отдела» — бот не должен отвечать. Защита: жёсткий scoping — только свои данные, по auth-токену корп-аккаунта.
  3. «Юридические» ответы. Сотрудник «уйду без отработки, что будет?» — бот не должен интерпретировать ТК. Защита: на чувствительные темы (увольнение, конфликты, претензии) — жёсткая эскалация на HR-партнёра.
  4. Перекладывание ответственности. «Бот сказал, что можно, поэтому я ушёл» — а оказалось нельзя. Защита: ответы всегда со ссылкой на регламент + явная disclaimer-фраза «уточните у HR в сложных случаях».

06Анти-сценарий

  • Меньше 200 сотрудников. Поток вопросов небольшой, и HR справляется. Окупаемость отрицательная.
  • Регламенты не написаны или хаотичны. RAG будет галлюцинировать. Сначала надо навести порядок в документах — это сам по себе ценный проект, который можно сделать без AI.
  • Компании в фазе быстрого роста / переорганизации. Регламенты меняются каждый месяц — RAG не успевает обновляться, ответы устаревают за неделю. Подождать стабилизации процессов.
  • Жёсткая корпоративная политика «только через личное общение». Если культура компании — «HR обязан отвечать сам» — внедрение провалится из-за саботажа.

07Связанные сценарии

  • Скоро — AI-онбординг новичка в первые 30 дней (в очереди реестра).
  • Скоро — IT-helpdesk-бот по типовым тикетам (в очереди).