Как бизнесу эффективнее использовать рабочее время линейного персонала

Избыток сотрудников — это лишние расходы, дефицит — потерянные продажи и перегруженная команда. Как ИИ помогает найти баланс при планировании смен, рассказывает Арман Аветисян, директор по развитию корпоративных продуктов компании Verme.

Четыре проблемы планирования

Компании из разных отраслей — розничной торговли, HoReCa, логистики, производства и сферы услуг — сталкиваются при планировании смен с похожими проблемами. Одна из наиболее распространенных — перерасход фонда оплаты труда. При ручном составлении графика планировщик не всегда видит реальную потребность в сотрудниках на конкретный день и час. В результате смены могут закрываться «с запасом», а компания — оплачивать часы, которые не соответствуют фактической нагрузке.

Обратная ситуация — дефицит персонала. Если прогноз трафика, товарооборота или объема заказов не связан с планом смен, в пиковые периоды сотрудников может не хватить. Это приводит к очередям, снижению качества обслуживания, задержкам при сборке и доставке заказов, а также к дополнительной нагрузке на уже работающих исполнителей.

Еще одна проблема — текучесть линейных сотрудников из-за неудобного и негибкого графика. Если расписание составляется без учета доступности людей, их предпочтений и фактической нагрузки, сотрудникам приходится регулярно меняться сменами или выходить в неудобное время. В долгосрочной перспективе это влияет на удовлетворенность работой и повышает риск увольнений.

Наконец, значительный объем времени у менеджеров занимает не само составление графика, а сопутствующая коммуникация. После публикации расписания необходимо обработать больничные и отпуска, найти замену, согласовать переносы, проверить доступность сотрудников и донести изменения до команды. На практике эта работа может занимать не меньше времени, чем первоначальное планирование.

Как ИИ помогает планировать смены

ИИ помогает решать задачи планирования смен на двух уровнях. Первый — базовый: прогнозирование нагрузки и автоматическое составление расписания. ML-модель анализирует исторические данные и оценивает будущую потребность в персонале с учетом трафика, товарооборота, объема заказов, сезонности, дней недели, акций и других факторов, влияющих на загрузку.

На основе прогноза алгоритм формирует проект расписания с учетом требований трудового законодательства, ставок, доступности сотрудников, норм рабочего времени и правил конкретной компании. Это позволяет сопоставить количество людей в смене с реальной потребностью бизнеса: не выводить лишний персонал в периоды низкой нагрузки и заранее усиливать команды перед пиковыми периодами.

Второй уровень — AI-помощник, который упрощает работу вокруг автоматизированного планирования. Он может сформировать черновик расписания по запросу на естественном языке, интерпретировать результат работы системы и поддерживать график в актуальном состоянии. Менеджер получает подсказки по изменениям, заменам и ситуациям, требующим проверки, вместо того чтобы вручную искать информацию в таблицах.

Например, менеджер может попросить: «Составь график на следующую неделю с учетом прогноза трафика, доступности сотрудников и заданной нормы рабочего времени». В ответ AI-помощник предложит проект расписания, который затем можно проверить и скорректировать.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Где AI-помощник эффективен уже сегодня

AI-помощник лучше всего работает в рутинных сценариях, где необходимо быстро обработать данные, найти отклонения от заданных правил или выполнить повторяющуюся операцию. Итоговые решения и нестандартные случаи при этом требуют участия менеджера.

Один из рабочих сценариев — интерпретация данных. Перед коммуникацией с сотрудником или руководителем объекта помощник может подготовить сводку: какие смены назначены, сколько часов запланировано, есть ли изменения или ограничения. Он также способен объяснить, почему система сформировала расписание именно так — например, учла доступность сотрудника, норму часов или запрет на две смены подряд.

Еще один сценарий — детекция и подсветка аномалий. AI-помощник может обратить внимание менеджера на переработки, потенциальные нарушения требований трудового законодательства, нехватку сотрудников в отдельные часы и другие дыры в покрытии. Система не просто показывает исходные данные, а выделяет ситуации, которые требуют проверки. Благодаря этому менеджеру не приходится просматривать весь график вручную.

Помощник помогает корректировать расписание. Например, если сотрудник сообщил о болезни, система проверяет, кто из коллег доступен в нужное время, у кого нет пересечений в графике и кому можно предложить замену с учетом установленных ограничений. Менеджер получает список возможных кандидатов и быстрее согласует изменения. Аналогичным образом он может задать вопрос о графике в свободной форме и получить ответ без поиска информации в нескольких таблицах и разделах системы.

При этом финальное утверждение расписания остается за менеджером. В цифровых данных могут отсутствовать предварительные договоренности с сотрудниками, личные обстоятельства, форс-мажоры, особенности конкретной команды, показатели эффективности или текущие приоритеты бизнеса. Поэтому AI-помощник предлагает и объясняет решение, но не подменяет управленческую оценку.

Участие человека особенно важно в нестандартных ситуациях. Например, если компания открывает новую точку и еще не располагает историей нагрузки, прогнозная модель не сможет опереться на привычный объем данных. Дополнительной проверки потребуют разовые акции, локальные мероприятия и резкие изменения спроса.

Технология не заменит живую коммуникацию с персоналом. ИИ может найти сотрудника для подмены или подготовить сводку по графику, но не всегда способен учесть эмоциональный контекст и личные обстоятельства человека. Если изменение расписания затрагивает договоренности, мотивацию или отношения внутри команды, менеджеру важно сохранить прямой диалог с сотрудником.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

---

Читайте также: Почему будущее ритейла — за временными сотрудниками

---

Как оценить эффект от AI-помощника

Бизнес-эффект от внедрения AI-помощника можно оценивать по нескольким направлениям. В первую очередь речь идет о затратах на линейный персонал. Более точный прогноз нагрузки помогает отказаться от планирования «с запасом» и вывести на смену ровно столько сотрудников, сколько необходимо в конкретный день и час.

Это позволяет сокращать переработки, избегать избыточного количества часов и точнее управлять фондом оплаты труда. Среди показателей, за которыми стоит следить, — объем сверхурочных, отклонение фактических затрат от плановых и соответствие численности персонала реальной нагрузке.

Второй эффект связан с операционной эффективностью. AI-помощник сокращает время менеджера не только на сборку графика, но и на всю последующую коммуникацию вокруг него. 

Вместо ручного поиска информации в таблицах руководитель получает черновик расписания, сводки по сотрудникам и объектам, объяснения, подсказки по заменам и предупреждения о возможных проблемах. В результате высвобождается время для задач, которые требуют управленческого решения и непосредственной работы с командой.

Отдельно можно оценивать влияние на производительность. Когда количество сотрудников и их график соответствуют фактической нагрузке, компания эффективнее использует рабочее время: снижает простой в периоды низкого спроса и риск перегрузки в часы пик. 

Для этого можно сопоставлять точность прогноза с фактическими показателями, количество незакрытых смен, соблюдение расписания и производственные или сервисные результаты конкретного объекта. Важно оценивать не только скорость составления графика, но и то, насколько он помогает бизнесу эффективнее использовать рабочее время.

Еще один потенциальный эффект — удержание персонала. Более сбалансированный и предсказуемый график, составленный с учетом доступности сотрудников, может снизить количество неудобных смен и повысить удовлетворенность исполнителей.

Таким образом, эффект от AI-помощника нельзя сводить только к экономии фонда оплаты труда. Он проявляется одновременно в снижении избыточных затрат, сокращении операционной нагрузки на менеджеров и улучшении опыта сотрудников.

Арман Аветисян, 
директор по развитию корпоративных продуктов компании Verme.

Для NEW RETAIL