17.07.2025  Статья

Мы часто слышим: «ИИ кардинально изменит HR». Кто-то воспринимает это с энтузиазмом, кто-то — с тревогой. Я предпочитаю подход без паники, но и без иллюзий.

ИИ уже здесь. И вопрос не стоит в том, стоит ли применять эту технологию. Вопрос — как сделать это осмысленно, к месту и с пользой. Предлагаем общую оценку, какие реальные возможности ИИ даёт HR-командам, где стоит быть осторожными, с чего начать, чтобы не «залипнуть» в хайпе, а получить результат.

Почему столько шума?

Внедрение технологий в HR — не новость. Мы прошли этапы цифровизации учёта, автоматизации кадровых процессов, начисления вознаграждений. Сейчас мы входим в следующую фазу — интеллектуальной автоматизации. Но именно ИИ стал тем триггером, который резко поднял ставки.

Причин две. Во-первых, технологии развиваются быстрее, чем могут адаптироваться компании. Во-вторых, рынок наполняют решения, которые обещают «всё и сразу»: нанимать лучше, обучать глубже, увольнять осознаннее. В большинстве случае — абсолютно без доказательной базы, но зато очень громко. Результат: у одних — завышенные ожидания, у других — сопротивление.

Но если отключить эмоции и включить профессиональный фокус, очевидно главное: ИИ — это не про замену HR. Это всего лишь технология, инструмент, который может усилить вашу продуктивность и эффективность. Не заменить, а помочь делать быстрее. При одном условии — если мы понимаем, что делаем.

Где ИИ уже работает — и как его применять осознанно

ИИ способен автоматизировать рутинные этапы: парсинг резюме, первичный скрининг, планирование графика интервью. Но важнее — он учится на успешных кейсах: выделяет закономерности, выявляет сигналы, которые сложно в большом массиве информации увидеть человеку. В результате — лучшее соответствие профиля кандидата вакансии и несоизмеримо высокая скорость обработки первичной информации.

⚠️ Что важно учитывать:
Алгоритмы легко масштабируют и хорошее, и предвзятое. Поэтому ключевая задача — обеспечить прозрачность логики, регулярную верификацию моделей и активное участие человека на всех последующих после первого поиска этапах процесса. Принимать решение должен человек.

Есть сервисы, обещающие на основе ИИ-аналитики выявлять сотрудников с высоким риском выгорания или увольнения — ещё до того, как это произойдёт. Сервис анализирует динамику обратной связи, продуктивность, даже цифровое поведение.

⚠️ Что важно учитывать:
Прогноз — это не приговор. Оценка субъективна и может не учитывать массу личных факторов, которые невозможно заранее залить в обучение модели. Важно, чтобы ИИ не стал инструментом давления и принятия решения, а работал в связке с реальной заботой о сотруднике. Систему нужно учить не просто предсказывать увольнение, а рекомендовать экологичные, уместные действия и оказывать поддерживающую функцию для сотрудника.

ИИ поможет формировать индивидуальные развивающие маршруты: подстраиваться под цели, уровень, формат обучения конкретного человека. Подсказывать, чему учиться «на вырост», — на основе карьерных целей, трендов и пожеланий.

⚠️ Что важно учитывать:
Настоящая персонализация — это не просто автоматическая навигация. Это способность системы адаптироваться к изменениям: когда сотрудник меняет вектор, проходит через кризис или, наоборот, выходит на пик. Без сопровождения живых людей даже лучший алгоритм — всего лишь рекомендация. Эффективное обучение невозможно без участия команды, при этом ИИ отлично справиться с рутинной аналитикой и подготовкой черновых материалов.

ИИ-инструменты помогают отслеживать прогресс в режиме реального времени, корректировать цели, выявлять сильные стороны и зоны роста на основе заложенной диагностики и моделей. Это позволяет делать оценку не событием, а процессом.

⚠️ Что важно учитывать:
Важно сохранить баланс: между точностью и актуальностью данных, которыми обучается сервис, и уважением к человеку. ИИ не должен превращаться в систему тотального мониторинга, а должен помогать расти — без страха и давления. Второе — не стоит видеть в этом волшебную таблетку и отдавать весь процесс на откуп удобной технологии. ИИ не может заменить ментора и наставника, T&D команду, которая сверяет прогнозы и гипотезы с реальностью, учитывает все факторы и принимает финальные решения.

Расчёт зарплат, отпусков, проверка соблюдения нормативов — всё это уже можно делегировать ИИ. Это экономит ресурсы и освобождает HR-команду для сложных, стратегических, креативных задач, где нужен человеческий интеллект.

⚠️ Что важно учитывать:
Автоматизация — это не про «забыть навсегда». Нестандартные случаи, исключения, форс-мажоры — всё это требует гибкости и готовности вмешаться. Поэтому важно выстраивать систему с возможностью ручного контроля и «плана Б».

Что нужно, чтобы ИИ стал союзником, а не угрозой

Объясняйте, зачем вы внедряете ИИ, как технология работает и как влияет на людей. Люди гораздо спокойнее воспринимают новое, если понимают логику и риски.

HR-команды не должны «разбираться в ИИ по ночам». Нужны понятные обучающие программы, примеры, возможность потренироваться.

ИИ — это про данные. А данные — это люди. Значит, нужно быть особенно внимательными к конфиденциальности, согласиям, соблюдению прав.

Не начинайте с масштабного внедрения. Запускайте отдельных ботов, ассистентов, маленькие сервисы. Начинайте с пилотных проектов, тестируйте гипотезы, собирайте обратную связь. И только потом масштабируйте.

ИИ в HR — не только для HR. Это про бизнес в целом. Поэтому вовлекайте в проекты ИТ, аналитику, руководителей. Чем шире взгляд, тем выше шанс на успех.

Что дальше?

ИИ — это не цель. Это инструмент. Он не решает проблемы сам по себе, но помогает решать их быстрее — если в руках тех, кто знает, куда идёт.

Нам предстоит научиться не бояться ИИ, не идеализировать его, а сделать технологию эффективным младшим помощником. Осмысленно. Профессионально. С уважением к людям.