Проблема: малый и средний бизнес часто не имеет HR-специалиста, поэтому кадровые документы (должностные инструкции, чек-листы онбординга, KPI, планы адаптации) пишутся наспех или копируются из устаревших шаблонов. Это ведёт к трудовым спорам и долгой адаптации сотрудников. Генеративные модели (GPT-4, GigaChat, Qwen) уже умеют создавать качественные тексты на русском, но готовых методик для HR-задач почти нет.

Цель: создать и проверить на практике инструмент, который помогает HR или руководителю быстро генерировать пакет кадровых документов с помощью ИИ.

Как работает: пользователь вводит 5–7 полей (должность, отрасль, грейд, ключевые задачи), на выходе — пакет из пяти документов: должностная инструкция, чек-лист онбординга, KPI, вопросы для собеседования, план адаптации. Реализация — Google Sheets или Notion + промпт-шаблон для LLM. Автоматизация через Make.com опциональна.

Проверка результата: 5–7 должностей и 3–5 экспертов (HR или руководители). Эксперты оценивают сгенерированные документы по 4 критериям (полнота, конкретность, соответствие ТК РФ, готовность к использованию) по 5-балльной шкале и сравнивают с написанными вручную. Замеряется время.

Метрики: экономия времени (>70%), средняя оценка экспертов (>4.0), процент документов без правок (>50%).

Результат проекта: готовый промпт-шаблон и инструкция, которые малый бизнес может использовать без затрат на разработку.

План: 12 недель — 2 на теорию, 2 на промпты, 2 на форму ввода, 2 на генерацию, 2 на оценку, 1 на анализ, 1 на оформление.

К защите: демонстрация генерации, таблица сравнения ручного и автоматизированного подхода, примеры документов, графики метрик.

На страницу проекта