От текстов вакансий до автоматизации: как HR-директор использует DeepSeek для управления сетевым бизнесом
VC.ru AI · оригинал
Материал подготовлен автоматизированной редакционной системой. Факты можно сверить по указанному первоисточнику.
HR-эксперт с опытом работы в крупной франшизе описывает переход от базового использования нейросетей к сложной автоматизации процессов. С помощью DeepSeek специалист внедряет формулы, дашборды и настройки CRM, заменяя рутинные задачи и работу программистов.
Материал демонстрирует практическое применение LLM в узкой профессиональной сфере, показывая, как ИИ снижает зависимость от IT-ресурсов и оптимизирует кадровый менеджмент в масштабируемых бизнесах.
Вопросы автоматизации кадрового учета и подбора персонала долгое время оставались прерогативой IT-отделов или внешних разработчиков. Однако опыт одной из HR-специалистов, работающей в сетевом бизнесе на Урале, показывает иной путь. Она рассказывает, как освоение навыков промпт-инжиниринга для модели DeepSeek позволило ей самостоятельно решать задачи, которые ранее требовали привлечения программистов. Ключевым моментом стало понимание того, что возможности нейросетей выходят далеко за рамки генерации текстов вакансий или вопросов для собеседований.
Автор материала имеет значительный бэкграунд: почти пять лет она проработала в холдинге с франшизой, насчитывающей более 800 точек. За это время ее должность эволюционировала от HR-менеджера до HR-директора. Этот опыт дал ей глубокое понимание процессов, которые можно оптимизировать. Она отмечает, что раннее использование ИИ было поверхностным: запросы сводились к созданию простых текстовых материалов. Такой подход она сравнивает с покупкой дрели исключительно для вешания картин, упуская из виду более сложные функции инструмента.
Переломным стало осознание того, что нейросеть способна генерировать рабочие инструменты: формулы для таблиц, настройки систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), такие как Битрикс24, а также дашборды для мониторинга показателей. Для HR-директора это означает возможность быстро создавать аналитические панели и автоматизировать отчетность без ожидания в очереди на разработку. Вместо того чтобы формулировать запросы «красиво», специалист акцентирует внимание на знании того, какие именно процессы требуют автоматизации. Это профессиональная экспертиза, накопленная за годы работы с тысячами интервью и регулярной отчетностью.
Особое значение имеет избавление от рутинных задач, таких как составление пятничных отчетов, которые ранее отнимали значительное количество времени. Использование DeepSeek позволяет трансформировать эти процессы, делая их более эффективными и управляемыми непосредственно HR-специалистом. Такой подход снижает операционные издержки компании и ускоряет принятие решений на основе данных. Опыт показывает, что в условиях сетевого бизнеса с высокой динамикой кадровых изменений гибкость в использовании цифровых инструментов становится критическим фактором успеха.
Ситуация иллюстрирует более широкий тренд на демократизацию доступа к сложным технологическим решениям. Специалисты из не-технических областей все чаще берут на себя функции, которые традиционно принадлежали разработчикам, используя генеративный ИИ как посредника. Это не заменяет полностью работу IT-отделов, но существенно расширяет автономию бизнес-подразделений. Для HR-функции это означает возможность более тесной интеграции с операционными процессами компании и более оперативное реагирование на изменения в структуре бизнеса.
История одной из специалистов служит примером того, как практическое применение ИИ может изменить повседневную работу в корпоративной среде. Вместо абстрактных обсуждений потенциала нейросетей здесь представлен конкретный кейс внедрения инструментов в реальную бизнес-среду. Это подтверждает, что ценность ИИ определяется не только мощностью модели, но и способностью пользователя применять ее для решения конкретных профессиональных задач.