Директор по продукту, специалист в области автоматизации бизнес процессов и диджитализации бизнеса
Проблемы бизнеса, решаемые с помощью контроля сотрудников
Когда в компании десятки или сотни человек, даже мелкие просадки по дисциплине быстро превращаются в потери: задержки, простоев больше, чем нужно, а задачи делаются не в срок.
Руководитель не может держать всё в голове и все время бегать с каждым сотрудником «с палкой».
ИИ помогает закрыть эту зону: отслеживает присутствие, фиксирует отклонения от графика, контролирует, действительно ли сотрудник на месте и занят своей задачей.
Видеоконтроль сотрудников с помощью ИИ
Видеонаблюдение стало умным. Камеры с искусственным интеллектом не просто пишут видео, а «понимают», что происходит в кадре: сколько времени сотрудник на рабочем месте, не нарушает ли он правила, не ушёл ли с поста.
Для их проектирования используются модели на базе PyTorch или TensorFlow, которые уже обучены на миллионах кадров — и не просто «видят» людей, а классифицируют действия: стоит, сидит, работает, разговаривает, уходит, возвращается.
Важно понимать — нейросети умеют видеть закономерности в том, как работает персонал. С помощью компьютерного зрения они анализируют действия, оценивают, не ушёл ли человек «в тень» в течение дня, вовремя ли он вернулся с обеда, не отвлекается ли на мобильный телефон и просмотр ТикТоков во время работы за станком. И всё это происходит в фоновом режиме, без давления.
Такие системы на базе CV (компьютерного зрения) легко адаптируются под конкретные задачи бизнеса. Например, на производстве они могут отслеживать, чтобы персонал не заходил в опасные зоны без спецодежды. В офисах они фиксировать опоздания и ранние уходы. В логистике же позволяют контролировать движение сотрудников по складу и время выполнения операций.
Наши эксперты бесплатно проконсультируют и предложат как в ваш бизнес можно внедрить ИИ.
Уже внедрили ИИ в ряд своих бизнес процессов и для крупных клиентов. Также разработали готовые решения и их бесплатные демо.
автор статьи,
специалист по внедрению ИИ в бизнес
Система контроля действий персонала
Есть задачи, где важно понимать, чем сотрудник занят в течение дня. Системы на ИИ анализируют действия: когда включился компьютер, какие программы открыты, сколько времени потрачено на работу, а сколько — на соцсети.
Благодаря ним обеспечивается прозрачный подход: руководитель видит, где теряется время, и может не просто наказывать, а помогать оптимизировать процессы.
Как внедрить системы мониторинга персонала с помощью ИИ?
Если задача контролировать сотрудников через видеоаналитику, начинать нужно не с камер, а с модели. Именно она будет распознавать действия: стоит ли сотрудник на месте, работает ли с оборудованием, покинул ли пост и т.д.
Для таких задач обычно берут предобученные нейросети: в зависимости от сложности — YOLO, Deep SORT, OpenPose или их комбинации. Фреймворки чаще всего два — PyTorch или TensorFlow.
Следующий шаг — адаптация модели под ваш объект. Предобученные решения дают базу, но на практике почти всегда требуется дообучение. Ведь у каждого предприятия особенности, свои камеры, ракурсы, освещение, форма одежды.
Сначала собираются реальные видео с объекта, затем разметка: выделяются ключевые действия (например, «у рабочего пустой стол», «ушёл с поста», «работает с оборудованием»). После этого данные идут в дообучение модели буквально за пару эпох система уже начинает «понимать» поведение в вашем контексте.
Дальше интеграция с видеопотоком. Камеры подключаются к серверу, где запускается модель. Можно настроить онлайн-обработку (в реальном времени) или отложенный анализ (например, с проверкой по расписанию).
Здесь очень важно учитывать нагрузку на сервер и качество соединения.
После этого настраиваются бизнес-правила: что считается нарушением, как реагировать. Например: если сотрудник отсутствует более 20 минут в рабочее время, то требуется зафиксировать событие.
Если человек появляется в технической зоне без спецодежды — оператору передается тревога. Всё это реализуется на уровне логики, поверх модели, и оформляется в виде отчётов, алертов, логов.
Финальный этап — интерфейс. Данные должны быть понятны руководителю: дашборды, отчёты, таймлайны по сотрудникам.
Это можно реализовать как через готовые BI-системы, так и через web-интерфейс с фильтрами по дате, смене, ФИО.
Важно, чтобы итоговая система не требовала технических знаний для чтения — всё должно работать как обычный инструмент управления: открыл, посмотрел, сделал выводы.
Наши эксперты (и сам автор статьи - Тимур) - разработали 10+ решений по внедрению ИИ в бизнес, которые вы прямо сейчас можете начать бесплатно тестировать.
Наши эксперты написали для вас более 30 статей по автоматизации бизнес процессов с помощью искусственного интеллекта. Их прочтение поможет Вашему предприятию найти точки роста.
