Розробка AI-системи для аналізу залученості співробітників

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
Розробка AI-системи для аналізу залученості співробітників
Середній
~1-2 тижні
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1284
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1197
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    901
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1119
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    586
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    853

Розробка AI-системи для аналізу залученості співробітників

Залученість співробітників є предиктором продуктивності та плинності кадрів. AI-система аналізує кілька сигналів і надає раннє попередження про зниження залученості до того, як співробітники почнуть шукати роботу.

Джерела сигналів

Прямі (опитування):

  • Pulse surveys (3–5 запитань щотижня)
  • eNPS (Employee Net Promoter Score) щокварталу
  • Зворотний зв'язок 360 градусів
  • Stay interviews / Exit interviews

Непрямі (поведінкові):

  • Активність у корпоративних системах (частота входу, використання інструментів)
  • Участь у корпоративних заходах
  • Використання навчальних платформ
  • Паттерни робочого часу (надурочні роботи, ранні відходи)

Аналіз текстових відповідей опитування

Відкриті запитання в опитуванні є найбагатшим джерелом. AI аналізує:

  • Тональність текстових відповідей
  • Згадувані теми (управління, зростання, зарплата, команда, навантаження)
  • Зміну тональності між періодами
def analyze_survey_responses(responses: list[SurveyResponse]) -> EngagementAnalysis:
    topics = extract_topics(responses)
    sentiment_by_topic = {
        topic: analyze_sentiment([r for r in responses if topic in r.topics])
        for topic in topics
    }
    return EngagementAnalysis(
        overall_score=calculate_engagement_score(responses),
        sentiment_by_topic=sentiment_by_topic,
        risk_employees=identify_at_risk(responses),
        top_positive_themes=get_top_themes(sentiment_by_topic, sentiment="positive"),
        top_negative_themes=get_top_themes(sentiment_by_topic, sentiment="negative"),
        recommended_actions=generate_recommendations(sentiment_by_topic),
    )

Передбачення плинності кадрів

Модель плинності на основі сукупності сигналів:

  • Зниження eNPS за останні 2 квартали
  • Зниження активності в корпоративних системах
  • Негативна тональність в опитуваннях
  • Відсутність підвищення/промоції довше X місяців
  • Зростання кількості днів відпустки та хворобливого листа

Передбачити ймовірність плинності → алерт менеджеру: "Іван може залишити компанію — рекомендуємо 1:1 зустріч для виявлення причин".

Конфіденційність

Індивідуальні дані відображаються лише якщо N ≥ 5 (агрегація). HR та менеджери бачать агреговані дані своєї команди. Індивідуальні оцінки ризику — тільки HR-директору із явною згодою співробітників на такий аналіз.