Занятие 1.
Планирование и поиск кандидатов с применением ИИ: роль рекрутера в HR-цикле, воронка подбора, планирование потребности в персонале, заявка на подбор и профиль должности, виды найма, каналы привлечения, составление текста вакансии, инструменты digital и ИИ для поиска.
Скрининг и интервью с применением ИИ: анализ резюме и откликов кандидатов, предварительный скрининг через онлайн-форматы и чат-ботов, автоматическая оценка компетенций и асинхронная коммуникация, методы интервью, групповое интервью для массового подбора, создание сценариев.
Оценка, принятие решения и KPI подбора на базе ИИ: методы оценки кандидатов, формулирование заданий и интерпретация результатов, сравнение профилей и подготовка отчёта, совместное принятие решения и визуализация данных, подготовка Job Offer и корректные формулировки отказа, ключевые KPI рекрутинга и их автоматизация

Занятие 2.
Онбординг и адаптация на базе ИИ: различие между онбордингом и адаптацией, ключевые этапы ввода сотрудника (первый день, неделя, месяц, 90 дней), организация наставничества и обратной связи, использование welcome pack и инструментов корпоративной культуры, адаптационные чат-боты и цифровые помощники, оценка эффективности адаптации

Занятие 4.
HR-BREND от теории к практике.
2026/2027 GLOBAL HR TRENDS.
EVP – ценностное предложение работодателя.
Инструменты привлечения целевой аудитории.
HR-бренда компании: внутренний и внешний.
Tone of voice. Мессендж рынку

Занятие 5.
Как перейти от разрозненных тренингов к созданию целостной системы развития оценки и обучения персонала персонала.
Определение потребности в обучении сотрудников, ориентируясь на стратегию компании.
Какие метрики закладывать в систему обучения и как собирать и синтезировать данные.
Планирование бюджета на обучение.

Занятие 6.
Научимся выявлять и оценивать ключевых сотрудников (талантов), создадим программы их развития и удержания.

Занятие 7.
Что такое карьерные треки и траектории развития сотрудников, какие HR-системы позволять сделать этот процесс доступным из любой точки земного шара.
Внедрим 1:1 встречи по контрольным точкам ИПР.
Наймем на работу AI как ассистента в проведении оценки персонала.
Разберемся как интегрировать данные комплексной оценки в систему мотивации персонала, с целью повышения эффективности команды.

Занятие 8.
Теория мотивации. Основы мотивации в пирамиде Маслоу. Классификация мотивации и их виды.
Что держит сильнее - деньги или социальное поощрение? Материальная и нематериальная мотивации. Инструменты мотивации. Практическое применение инструментов в разных сферах. Плюсы и минусы каждого инструмента.

Занятие 9.
Формы и системы оплаты труда. Составные элементы заработной платы. Плюсы и недостатки каждой из форм для обеих сторон - работодателя и сотрудника.
KPI - система, способная мотивировать, а не демотивировать. Показатели KPI и создание системы мотивации для разных уровней.

Занятие 10.
Занятие 1. HR-аналитика на базе ИИ: отличие от простых метрик, ключевые метрики 2026 и их автоматизация. Инструменты сбора данных с ИИ для Беларуси: роль аналитики в принятии решений, прогностическая аналитика против описательной, расчет топ-20 HR-метрик (time-to-hire, cost-per-hire, eNPS, turnover rate, productivity index, DEI-score, skills gap, attrition risk с ИИ-предсказаниями), формулы и интерпретация в контексте ТК РБ. Сбор данных через ИИ: 5 инструментов (Perplexity для поиска трендов, NotebookLM для суммаризации опросов, beCloud для безопасного хранения ПД по 99-З, 1C-HR с ИИ-интеграцией, чат-боты для Exit Interviews), автоматизация дашбордов и визуализация KPI.

Занятие 11.
Качество данных и предиктивная аналитика с ИИ: валидность vs надежность, оцифровка процессов.
Оценка данных в HR: различия валидности (актуальность для бизнеса) и надежности (стабильность), очистка данных ИИ-инструментами (NLP в Napkin для сегментации), цифровизация решений по ТК РБ.
Анализ и визуализация: построение графиков (тренды текучести, ROI вовлеченности) в Perplexity или Power BI с ИИ, сегментация по демографии/отделам/логистике (AAR-кейсы), расчет выгоды (экономия 20-30% от снижения оттока на 10% через eNPS>50).
Внедрение Exit Interview на ИИ: автоматизированные опросы чат-ботами, кластеризация ответов, предсказание рисков оттока с учетом белорусского рынка труда.