ИИ для создания графика работы

Автоматизация планирования смен — одна из самых востребованных задач в HR-технологиях. После появления больших языковых моделей, включая ChatGPT, компании начали задаваться вопросом: можно ли использовать искусственный интеллект для составления рабочих графиков? Ответ — да, можно, но с важными нюансами.

В этой статье разберем, как именно ИИ может помогать в создании расписаний, почему “генерация графика через ChatGPT” работает не так надежно, и какие есть альтернативы.

Можно ли использовать ИИ (ChatGPT) для создания графика работы?

Короткий ответ: да, ChatGPT способен построить график работы на основе входных данных — сотрудников, смен, ограничений, пожеланий, норм ТК и т.д.

Он умеет:

• распределять смены по алгоритму (2/2, 3/3, 5/2, плавающие);
• учитывать выходные, отпуска, доступности;
• балансировать нагрузку;
• формировать таблицу расписания;
• находить ошибки и переработки.

Это делает ChatGPT удобным инструментом для:
👉 небольших компаний, которые составляют расписания вручную;
👉 экспериментов и черновиков;
👉 подготовки шаблонов для Excel;
👉 проверки логики существующего графика.

Однако важно понимать: это не готовый инструмент автоматизации, а всего лишь помощник. И особенно для российского рынка возникают дополнительные ограничения.

Минусы и ограничения ChatGPT при создании графика работы

1. Доступность: VPN, номер телефона, нестабильность сервисов

Для работы полноценной версии ChatGPT требуется:
1) использование VPN;
2) регистрация через иностранный номер;
3) стабильный доступ к зарубежным серверам.

Для многих российских компаний это становится барьером как с точки зрения ИБ, так и с точки зрения удобства.

2. Русский язык и форматирование: ошибки в именах, датах и Excel

Хотя ChatGPT отлично обучен на русском, все же встречаются проблемы:

• ошибки в русских фамилиях и отчествах;
• неправильные склонения или транслитерации;
• сбои при генерации Excel (дубликаты колонок, неверные форматы дат);
• разные стили записи времени в одной таблице;
• пропуски кириллических символов при большой таблице.

3. Требует большого ввода данных вручную

ИИ не знает текущие графики сотрудников, историю смен, нормы недельной выработки, корпоративные роли, навыки и квалификацию, события (отпуска, больничные), фактическую посещаемость.

4. Нужна обязательная проверка графика — ИИ допускает ошибки

ИИ работает статистически, а не детерминированно. ChatGPT:

• может “пропустить” сотрудника,
• поставить лишнюю смену,
• нарушить ТК РФ,
• выдать 60–70 часов в неделю,
• перепутать датировку при смене месяца,
• неправильно рассчитать ночные часы.

5. Нет “автоматизации” как таковой

ChatGPT создает только разовый статический график. Он не обновляет график при прогулах и опозданиях, не получает данные о фактических отметках, не интегрируется с 1С/ERP, не делает табели.

6. Риски персональных данных

Для создания графиков в ChatGPT компании передают: ФИО сотрудников, графики работы, данные об отпусках, больничных, командировках, роль/должность, особые условия (например, беременность) — это уже чувствительные данные.

И здесь возникает несколько проблем:

1. Передача ПДн на зарубежные серверы
ChatGPT — иностранный сервис, а его дата-центры находятся за пределами РФ. Передача ПДн за рубеж регулируется законом 152-ФЗ, и компания обязана: уведомить Роскомнадзор, проводить оценку рисков, обеспечивать трансграничную защиту.

2. Модель ChatGPT обучается на вводимых данных
В коммерческих версиях есть защита, но при использовании публичной версии данные могут: использоваться для дообучения, попадать в логи, обрабатываться сторонними сервисами OpenAI. Это недопустимо для ФИО и графиков сотрудников.

3. Нельзя загружать массивы данных
Например, 500 строк с ФИО + табельными номерами + сменами. Это нарушение политики обработки персональных данных.

ChatGPT — полезный инструмент для черновиков и ускорения рутины, если использовать его с корректными промтами. Но передача персональных данных на зарубежные серверы, отсутствие корпоративной безопасности и риски ошибок делают его непригодным как основной инструмент планирования рабочей силы. Тем не менее, несмотря на ограничения, разберем, как именно ChatGPT формирует график работы.

Как составить график в ChatGPT: пошагово

Шаг 1. Передача исходных данных

ИИ нужно перечислить:

• список сотрудников;
• период (неделя, месяц);
• тип смены (например, 09:00–21:00 или 2/2);
• доступности (кто может работать в какие дни);
• ограничения (ТК РФ, ночные, максимальная выработка).

Шаг 2. Определение правил и логики

• как распределяются смены — по кругу, по равномерности, по опыту и т.д.;
• минимальное количество людей на объекте;
• особенности (пример: “не ставить Настю на ночные”).

Шаг 3. Генерация расписания

ИИ создает таблицу по дням с распределением смен и расстановкой сотрудников, учитывая выходные и отпуска.

Шаг 4. Проверка и корректировка

ChatGPT может: поменять сотрудников местами; пересчитать часы; сбалансировать переработки; добавить ночные или отдельные роли.

Шаг 5. Экспорт

Готовый график можно получить в текстовом виде/Excel/CSV/табличном формате Markdown.

Готовый универсальный промт:

Создай график работы.

Параметры:
1) период: [укажи месяц];
2) сотрудники: [список];
3) правила смен: [например: 2/2, 09:00–21:00];
4) минимальное число сотрудников на смене: [число];
5) ограничения: [отпуска, выходные, доступность, запреты];
6) формат вывода: таблица.

После генерации: подсчитай часы по сотрудникам, проверь переработки, укажи свободные/незаполненные смены.

ИИ в WFM-системах: как работает ИИ на самом деле

Когда мы говорим про «ИИ-агентов», которые планируют производство, прогнозируют нагрузки или оптимизируют ресурсы, речь идет не совсем о чат-ботах вроде ChatGPT, DeepSeek или Gemini. В корпоративных сценариях под искусственным интеллектом подразумевают встроенные алгоритмы, работающие внутри специализированных платформ.

Например, в MES-системах ИИ анализирует производственные цепочки, рассчитывает очередность операций, определяет узкие места и прогнозирует время выполнения задач. Он не общается с пользователем в формате диалога — он рассчитывает, оптимизирует и автоматизирует процессы на основе больших объемов данных.

То же самое относится к планированию персонала. Если говорить о построении графиков, расчете смен, прогнозировании рабочей нагрузки и соблюдении ТК РФ, — такими задачами занимаются WFM-системы (Workforce Management).

Как работает ИИ в системе WFM TARGControl

ИИ в WFM TARGControl — это математическая модель + данные + правила, которые совместно формируют оптимальный график работы под реальные условия. TARGControl использует именно такой подход — прогнозирование, оптимизацию и автоматическую валидацию графиков.

1. Прогноз нагрузки — основа планирования

ИИ анализирует историю и множество внешних факторов:

• графики и фактические часы прошлых месяцев;
• сезонность и паттерны трафика;
• события (праздники, акции, смены ассортимента, выход новой продукции);
• производственные операции и нормы времени;
• загрузку по зонам (на производстве — линии, операции; в ритейле — ТЗ, кассы, зал).

На выходе система формирует почасовой или посменный прогноз потребности в персонале. Проще говоря, ИИ заранее вычисляет: сколько людей, какой квалификации и в какое время должны работать, чтобы не было ни простаивания, ни перегрузов.

2. Учет рабочего времени

TARGControl постоянно получает фактические данные из терминалов, планшетов, мобильных отметок и интеграций с внешними системами. Фиксируются приходы, уходы, перерывы, ночные, сверхурочные, работа по зонам, а также отпуска, больничные и др.

Эти данные формируют реальную картину нагрузки и позволяют ИИ уточнять прогноз, корректировать графики, рассчитывать план-факт и обеспечивать юридически корректный табель.

3. Автоматическое построение графика

На основе прогноза и пользовательских правил система создает оптимальный график. ИИ учитывает:

• нормы ТК РФ (12 часов, ночные, перерывы, недельная норма, переработки);
• роль, навык и квалификацию каждого сотрудника;
• доступности, предпочтения, запреты;
• ограничения по сменности, перерывам и ротации;
• баланс часов между сотрудниками;

Алгоритм выбирает лучший возможный вариант, соблюдая и законодательные нормы, и потребности бизнеса. Результат — график, который не нуждается в ручной сборке из Excel и не содержит критических ошибок.

4. Проверка на соответствие ТК и корпоративным правилам

В отличие от ChatGPT, который не проверяет юридические нормы, TARGControl встроенно валидирует график:

• блокирует более 12 часов подряд;
• не допускает больше 16 часов в сутки с учетом ночных;
• ограничивает число ночных смен в периоде;
• следит за недельной нормой и переработками;
• предотвращает «ступеньки» (слишком короткие перерывы между сменами);
• автоматически помечает нарушения.

График, содержащий нарушения, просто не будет опубликован — система подсветит ошибки и предложит корректировки.

5. Учет навыков и квалификаций

На производстве или в ритейле нельзя поставить любого сотрудника на любую позицию. ИИ в TARGControl использует матрицу навыков, чтобы автоматически закрывать смены сотрудниками подходящего уровня.

6. Автоматическая перепланировка в реальном времени

Главное отличие WFM от Excel и ChatGPT — динамичность. Когда кто-то опоздал, не вышел, попросил обмен смены, заболел, взял отгул Система автоматически предлагает:

• свободных сотрудников;
• сотрудников нужной квалификации;
• персонал из соседних локаций через Биржу смен;
• варианты, которые не нарушают ТК РФ.

7. Биржа смен

ИИ также помогает в подборе сотрудников на открытые смены. Механизм:

1) Менеджер публикует открытую смену.
2) ИИ фильтрует сотрудников по квалификации, навыкам, доступности, ТК.
3) Работники получают уведомления и подают заявки.
4) Система автоматически согласовывает с “домашним “менеджером.
5) В график автоматически вносится изменение.

8. Аналитика, план-факт и BI-интеграции

ИИ в TARGControl использует фактические данные, чтобы постоянно улучшать прогнозы и точность графиков. В анализ входят реальные часы работы и дисциплина сотрудников, скорость выполнения операций, производительность, переработки, загруженность по зонам, сезонность и другие отклонения от нормы. Менеджер получает:

• план-факт по часам и сменам;
• выработку и эффективность смен;
• отчеты по ФОТ, переработкам и дисциплине.

Дополнительно данные автоматически передаются в BI-системы (Power BI, Qlik, Tableau), где формируются витрины для сравнения локаций, анализа пиков, KPI и динамики.

Через интеграции с 1С и другими ERP-системами передаются табели, часы, события и начисления — обеспечивая единый контур от планирования до расчета заработной платы.

Вывод

Использовать ChatGPT для составления графиков действительно можно — как быстрый инструмент для черновиков, экспериментов и шаблонов. Он ускоряет подготовку расписаний и помогает разобрать структуру смен. Но назвать это автоматизацией нельзя: присутствуют риски передачи персональных данных, отсутствует корпоративная безопасность, нет учёта ТК РФ, фактических часов, навыков, доступностей и возможности реагировать на изменения в реальном времени.

ИИ в составе WFM-систем — например, TARGControl — не просто создает таблицу, а прогнозирует нагрузку, планирует персонал, автоматически проверяет корректность графиков, учитывает навыки, устраняет переработки, реагирует на отклонения и формирует аналитику и план-факт, интегрируясь с учетом времени, табелями, ERP и BI.

В итоге компания получает не разовый файл с расписанием, а устойчивый и управляемый процесс, который снижает ошибки, повышает эффективность и обеспечивает предсказуемую, стабильную работу бизнеса.