Администрация Санкт-Петербурга задействует нейросети при отборе кандидатов на госслужбу

В работу кадровых служб администрации Петербурга впервые внедряются системы искусственного интеллекта. Нейросеть, разработанная специалистами комитета по информатизации и связи в сотрудничестве с Национальным исследовательским университетом ИТМО, поможет ускорить отбор кандидатов на должности госслужащих. Об этом сообщила пресс-служба администрации города.

Сейчас новый механизм проходит тестирование при приёме кандидатов в Молодёжный кадровый резерв.

"По поручению президента России мы расширяем использование возможностей искусственного интеллекта в управлении городом. Для создания новых цифровых помощников используем потенциал научных и образовательных учреждений Петербурга. Северной столице нужны управленческие кадры, владеющие современными цифровыми технологиями", – отметил губернатор Санкт-Петербурга Александр Беглов.

Нейросеть, созданная в Лаборатории интеллектуальных сервисов и приложений LISA ИТМО, анализирует полученные сведения по семи параметрам – проверяет правильность заполнения анкеты, ищет несоответствия в биографических данных.

Вторым элементом нового кадрового сервиса является робот по имени "Геннадий" – старожил кадровой службы, внедренный в ее работу еще в 2023 г. Он собирает анкеты кандидатов в Молодежный кадровый резерв с Кадрового портала Санкт‑Петербурга и передаёт их нейросети. Затем "Геннадий" получает от искусственного интеллекта обратную связь и вносит необходимые пометки в базу данных.

Окончательное решение о переходе потенциального резервиста на следующий этап отбора принимает сотрудник кадровой службы.

Анкеты с неподтвержденным стажем работы, ошибками или другими несоответствиями возвращают кандидатам для исправления. Корректно заполненные резюме автоматически заносятся в базу данных Молодежного кадрового резерва, после чего соискатели получают приглашение на следующий этап – комплексную оценку компетенций.

Разработанное в Петербурге комплексное решение из робота и нейросети помогает сократить количество ошибок в анкетах и повысить эффективность работы сотрудников кадровых подразделений. Вместо рутинной механической работы, требующей повышенного внимания, они могут сосредоточиться на более сложных задачах. В дальнейшем планируется расширить функционал нейросети – добавить возможность более глубокого анализа мотивации кандидатов и прилагаемых документов об образовании.