В МФТИ разработают HR-платформу для прогнозирования увольнения сотрудников
В Московском физико-техническом институте (МФТИ) и Глобальном университете Рыбакова разрабатывают платформу, которая сможет прогнозировать увольнение сотрудников, в том числе на основе данных об их стаже работы в других компаниях. Об этом Агентству городских новостей «Москва» сообщили в пресс-службе МФТИ.
«Студентка Глобального университета Рыбакова и МФТИ разрабатывает цифровую платформу AMSTEF, которая сможет спрогнозировать риски увольнения сотрудников и повысить эффективность управления персоналом в компаниях. Проект использует методы машинного обучения для анализа данных сотрудников и поможет HR-департаментам эффективнее управлять процессами удержания талантов, а также уменьшить убытки, связанные с текучестью кадров», – рассказали агентству.
Как уточнили в пресс-службе, алгоритмы сервиса будут выявлять закономерности в поведении сотрудников, используя данные об их трудовом стаже, производительности, а также их обратную связь о работе.
«Руководители подразделений регулярно сталкиваются с проблемой текучести кадров, приводящей к снижению эффективности командной работы и увеличению нагрузки на оставшихся сотрудников. А в малом бизнесе высокая текучесть приводит к убыткам, которые сильно сказываются на финансовой стабильности компании. Новый проект призван восполнить отсутствие инструментов для понимания настроения и удовлетворенности сотрудников в режиме реального времени, а также снизить прямые и косвенные затраты на замену сотрудников», – добавили в пресс-службе.
Уточняется, что в основу модели прогнозирования легли также интервью с представителями разных компаний, которым приходится сталкиваться с увольнениями сотрудников.
«В современных условиях бизнесу важно не только нанимать, но и сохранять людей, особенно ключевых специалистов. Хотя я не HR-специалист, у меня есть опыт работы с аналитикой данных, а также карьерного консультирования, когда я помогала людям находить работу и строить профессиональный путь. Это дало мне понимание, какие факторы влияют на решение сотрудника остаться или уйти. <…> В итоге мы решили, что можем создать инструмент, который поможет HR-специалистам лучше понимать своих сотрудников и минимизировать текучесть кадров», – рассказала автор проекта Дарья Анисимова, слова которой передает пресс-служба.