Как Uniper использует Celonis и ИИ для ускорения набора персонала

Uniper использует Celonis и ИИ для оптимизации рекрутинга

Одна из крупнейших энергетических компаний Европы, Uniper, использует решения Celonis и искусственный интеллект, чтобы значительно ускорить и повысить эффективность рекрутинга и найма ключевых специалистов. Партнёрство с Celonis, международным лидером в области Process Intelligence, а также применение агента ИИ, созданного на основе Celonis Context Model и платформы Microsoft Copilot Studio, позволили компании добиться ощутимых операционных улучшений и сэкономить ресурсы.

По результатам внедрения среднее время от первого контакта до подписания контракта сократилось на 27 дней, а средняя продолжительность этапа скрининга кандидатов уменьшилась на 13 дней. Агент, взаимодействующий с пользователями на естественном языке, предоставляет менеджерам по найму актуальную информацию: открытые вакансии, кандидатов, попавших в шорт-лист, а также отмечает срочные и просроченные задачи для рекрутеров и руководителей. Он также автоматизирует ряд операций для HR‑сотрудников — например, подготовку и отправку писем коллегам и кандидатам.

Для оценки эффекта команда провела эксперимент, задав агенту одинаковый запрос дважды: сначала с доступом только к «сырым» данным из HR‑системы Uniper, затем — с использованием операционного контекста из Celonis Context Model. На вопрос «Какие узкие места в процессе поиска и найма?» агент, оперируя лишь исходными данными, выдавал общий набор ответов — «фрагментация данных», «перегрузка менеджеров по найму», «отсутствие видимости задач» и т.п. Когда же агент получил контекст из CCM, ответы стали детальными и специфичными для организации и даже для отдельных сотрудников. В одном из примеров агент указал: «27 кандидатов по разным заявкам находятся в шорт‑листе более 14 дней».

Руководитель Центра экспертизы по Process Intelligence в Uniper подчеркнул, что с Celonis как контекстным слоем создаваемые ИИ‑решения перестали быть лишь экспериментальными инструментами и стали надёжными помощниками. Celonis Context Model обеспечил HR‑командам полную прозрачность процессов найма и устранил излишние барьеры, которые задерживали прихождение новых сотрудников в команду.

Представитель Celonis отметил, что корпоративный ИИ раскрывает свой потенциал только тогда, когда понимает, как фактически работает предприятие и как сделать его работу эффективнее. Достигнутые Uniper результаты демонстрируют, что компании могут получить осязаемую и накапливаемую выгоду, трансформируя ключевые операционные процессы с помощью корпоративного ИИ, основанного на контексте Celonis. На основании первоначальных результатов агент был переведён в промышленную эксплуатацию.

Компания фиксирует ряд практических улучшений: рекрутеры и менеджеры получают точные ответы вместо расплывчатых, повышается прозрачность процессов, а также увеличивается эффективность расходования токенов в моделях ИИ. Помимо совершенствования HR‑процессов, Uniper совместно с Celonis и Microsoft планирует трансформировать и другие критически важные направления деятельности: обслуживание предприятий, эксплуатацию гидроэнергетики, управление IT‑услугами, торговлю и продажу энергоресурсов, финансовые сервисы и внутренний аудит.

В одном из таких направлений подразделение продаж и торговли Uniper осуществляет сотни сделок в час. Благодаря Celonis Data Core Центр экспертизы по Process Intelligence компании получает потоковые данные в режиме реального времени, что позволяет принимать решения и оперативно действовать в нужный момент.

Ключевую роль в расширении внедрений играет поддержка руководства Uniper, включая высшее IT‑руководство, финансовое руководство и руководителя по персоналу и трансформациям, который отвечает за HR и технологические преобразования. Внедрение Celonis Context Model и интеграция с Microsoft Copilot Studio показали, что сочетание процессной аналитики и контекстного ИИ даёт практические инструменты для ускорения рекрутинга, повышения прозрачности и оптимизации операций в масштабах крупной энергетической компании.