ИИ в подборе уже не новость. Первые упоминания об использовании ИИ можно найти в летописях. Да вы что? Конечно, мы шутим.
И всё-таки немного истории. Более 10 лет назад признаки искусственного интеллекта, по которым отличить просто машину от машины с искусственным интеллектом, одна из ведущих консалтинговых компаний Gartner определяла так:
- способность обучаться на данных (а не только следовать жестким правилам);
- способность адаптировать свое поведение на основе опыта;
- использование продвинутых алгоритмов для анализа сложных, неполных и шумных данных;
- автономное или полуавтономное принятие решений в рамках заданных целей;
- способность делать выводы и рекомендации, приближенные к человеческим суждениям;
- способность понимать и обрабатывать команды на естественном языке;
Основная сложность тогдашних решений возникала на последнем пункте - понимание естественного языка.
С того времени ИИ-технологии шагнули далеко вперёд: обработка неструктурированных данных, рассуждения на базе множества моделей, генерация изображений, обучение в процессе копирования движений человека. Перечислять можно бесконечно.
И сейчас любой ИТ-продукт в духе времени считает необходимым добавить ИИ-агент, ИИ-модуль или наше любимое - AI-рекрутер. А что, как говорят разработчики, под капотом - неизвестно. Давайте разберемся и посмотрим на HR-tech, участниками которого мы с вами являемся.
Что сегодня происходит на рынке
Лишь 5% российских компаний реально используют ИИ в процессе найма. При том что больше половины HR-специалистов декларируют готовность это сделать, а 42% продолжают выполнять все HR-процессы вручную. Для сравнения: за рубежом ИИ в подборе применяют 23–30% компаний.
54% HR-специалистов готовы делегировать ИИ задачи подбора и скрининга - но менее 30% из них обучены работе с ИИ-инструментами.
67% HR-специалистов не владеют методами оценки эффекта от внедрения ИИ по ключевым метрикам. Только 30% умеют измерять ROI от ИИ-решений.
Разрыв между "хотим" и "умеем" - значительный. Менее 30% прошли хоть какое-то обучение работе с ИИ-инструментами, 70% пользуются универсальными языковыми моделями там, где нужны специализированные решения, и 67% не могут измерить эффект от того, что уже внедрили.
Проблема не только в бюджете и в технологиях. Проблема в том, что непонятно - где, зачем и как именно применять ИИ в процессе найма.
Что еще ограничивает применение ИИ в бизнес-процессах? Вот результаты опроса, проведенного компанией К2Тех в декабре 2025 г. В опросе приняли участие более 100 топ-менеджеров и руководителей HR-направления, включая HR-директоров (HRD), руководителей департаментов по персоналу, HR-бизнес-партнеров (HRBP), а также специалистов по кадровой аналитике и автоматизации.
- 55% называют неструктурированные и разрозненные данные не позволяют эффективно использовать ИИ
- 52% определяют барьеры как - юридические и этические риски, непрозрачность алгоритмов
- 39% считают что дело в ограниченном бюджете и неочевидной окупаемости (ROI)
- 36% признают отсутствие внутренней экспертизы, нехватку специалистов для выбора и внедрения
На сложность выбора решения с ИИ влияют также и ряд специфических факторов
Во-первых, нет устоявшейся классификации, применяемой и разработчиками продуктов, и их пользователями. Даже среди среди HR-ов до сих пор можно встретить баталии: рекрутер - это рекрутер или это ещё и ресерч? Кто отвечает за адаптацию новичков - рекрутер или HR? А какой HR - директор или обычный специалист?
Разработчики называя свои продукты AI-рекрутер, digital HR или коммуникационная платформа могут подразумевать не всегда очевидный из названия функционал.
Во-вторых, продуктивность найма зависит от многих факторов, а не только от "быстро выбрать" максимально соответствующее резюме из сотен откликов. Скорость обработки входящего потока - это важно, и вместе с тем на исход найма влияют и другие факторы.
Важно качество кандидатов а не только релевантность резюме фильтрам или промпту. Нужна не автоматизация всех этапов найма или рекрутинга а технология, улучшая качество решений. Не тотально заменяющая человека по принципу "нажал одну кнопку" получил результат. А дополняющая, помогающая hr.
В-третьих, финальная оценка соответствия кандидата требованиям возможна только после собеседования с представителем компании. Другими словами - при очном, живом общении. Можно сколь угодно быстро фильтровать входящие отклики и автоматизировать первый контакт, но решение "нанимаем" во многом принимается на основании субъективных и не алгоритмизируемых критериев.
В-четвертых, многие ИИ-сервисы используют не-импортозамещеннное программное обеспечение (модели, алгоритмы). По мере реализации национальной стратегии доверенного ИИ это неизбежно потребует от них адаптации. И возможно - временной потери или сокращения ныне доступного функционала.
В-пятых, часть активных и успешных на рынке HR-tech решений, хотя и выращены отечественными российскими командами, имеют ряд особенностей:
- изначально создавались на базе собственных потребностей небольших команд или больших корпораций;
- закрывают только часть процесса рекрутинга или HR-функций и как следствие имеют ограниченный функционал;
- чувствительны к интеграции с другими, уже работающими в компаниях, системами;
- недостаточно учитывают human-фактор, то есть возможность корректировки процесса, вмешательства со стороны "оператора".
Последний пункт особенно показателен. Одни решения пытаются автоматизировать всё, чтобы заказчик сразу получал супер-кандидата, затратив минимальное время на процесс рекрутинга и найма. И сосредоточился сразу на адаптации. Другие встраивают ИИ в процессы, где его участие избыточно.
Например, генерация вакансий или анализ вовлеченности сотрудников на основе переписки в корпоративных чатах - функции, которые звучат эффектно, но на практике редко влияют на качество найма.
Полного цикла не существует
На сегодняшний день на рынке нет универсального решения с ИИ, которое закрывало бы все этапы рекрутинга: от ресерча и скрининга резюме до телефонного интервью, очного собеседования, оценки, тестирования и оффера. Есть решения, ориентированные на часть процесса или на конкретный сегмент - массовый подбор, IT-рекрутинг, executive search.
Некоторые платформы фокусируются исключительно на автопарсинге резюме с внешних площадок и первичном скрининге (например, решения для масс-подбора в ритейле или логистике). Другие делают упор на автоматизацию коммуникации с кандидатами - рассылки, напоминания, предварительный отбор через чат-боты. Третьи специализируются на записи и анализе телефонных разговоров или видеоинтервью с последующей оценкой по компетенциям.
Каждое из этих решений может быть высокоэффективным в своей нише, но интегрировать их в единую систему - задача нетривиальная. Компания вынуждена либо мириться с разрозненностью инструментов, либо вкладывать ресурсы в дорогостоящую кастомизацию.
Чек-лист: как выбрать ИИ-решение для HR
Если вы всерьёз задумались о внедрении ИИ в процесс подбора и управления персоналом, вот на что стоит обратить внимание:
1. Прозрачность технологии. Что именно стоит за словом "ИИ" в описании продукта? Это действительно машинное обучение или просто набор скриптов и фильтров? Спрашивайте, какие модели используются, как они обучаются, на каких данных. Если разработчик не может или не хочет ответить - это красный флаг.
2. Покрытие процесса. Какие именно этапы рекрутинга автоматизирует система? Не гонитесь за "всё в одном", если это означает поверхностную автоматизацию каждого этапа. Лучше глубокая и качественная реализация ключевых точек процесса - поиска кандидатов, оценки на телефонном интервью, анализа результатов собеседований.
3. Возможность адаптации. Может ли система учиться на ваших данных и подстраиваться под специфику вашего бизнеса? Например, если вы нанимаете инженеров в узкой технической области, сможет ли ИИ понимать профессиональный жаргон и специфические компетенции?
4. Учет человеческого фактора. Оставляет ли система место для субъективной оценки и корректировки решений? ИИ должен быть помощником рекрутера, а не его заменой. Проверьте, можно ли легко вмешаться в процесс, изменить критерии оценки, вручную переопределить рейтинг кандидата.
5. Импортозамещение и соответствие регуляторным требованиям. Использует ли решение отечественные технологии и модели? Соответствует ли оно требованиям по защите персональных данных и национальной стратегии развития доверенного ИИ? Сегодня это не просто галочка в чек-листе, а вопрос стратегической устойчивости вашей HR-функции.
6. Интеграция с существующими системами. Насколько легко решение встраивается в вашу текущую инфраструктуру - корпоративную почту, календари, системы электронного документооборота, базы данных? Чем проще интеграция, тем быстрее вы получите результат.
7. Тестирование перед покупкой. Запрашивайте демо-доступ или пилотный проект. Проверьте систему на реальных задачах, с реальными вакансиями и кандидатами. Изучите доступную информацию, кейсы, отзывы пользователей. Не полагайтесь только на презентацию продавца.
Правильный сценарий использования ИИ
Эффективный ИИ в рекрутинге - это не попытка заменить человека на всех этапах, а усиление его возможностей в ключевых точках процесса. Где именно ИИ действительно полезен?
На этапе поиска и первичного отбора. Автоматический парсинг и ранжирование резюме по релевантности запросу, поиск кандидатов в кадровом резерве или базе ранее обработанных резюме по запросу в произвольной форме, а не по жестким фильтрам. Система выдает результат с процентом соответствия - вы видите не просто список, а приоритизированную очередь.
На этапе предварительного интервью. Запись и ИИ-анализ телефонных разговоров с кандидатами. Автоматическое составление саммари беседы, выделение ключевых моментов, оценка по заданным компетенциям. Вы определяете критерии оценки - система применяет их ко всем интервью единообразно и без человеческой усталости. В карточке кандидата автоматически подтягивается оценка в виде звёздочек, баллов или процента соответствия эталону.
На этапе принятия решения. Агрегация всех данных о кандидате - резюме, результаты тестирований, оценки с интервью, комментарии рекрутеров - в единую картину. ИИ не принимает решение за вас, но предоставляет структурированную информацию для его принятия.
Обратите внимание: ни на одном из этих этапов ИИ не забирает у вас контроль. Вы по-прежнему задаете критерии, корректируете оценки, принимаете финальное решение. Но вы делаете это быстрее, точнее и с опорой на данные, а не только на интуицию.
Баланс между универсальностью и индивидуальностью
МЫ считаем, что разработка эффективного HR-tech решения с ИИ - это постоянный поиск баланса между универсальной функциональностью и учетом специфики конкретного бизнеса. С одной стороны, система должна работать "из коробки" в большинстве сценариев - массовом подборе, найме специалистов, формировании кадрового резерва. С другой - оставлять возможность тонкой настройки под индивидуальные требования: специфические компетенции, нестандартные критерии оценки, особенности корпоративной культуры.
Главное - не перегружать систему ИИ-возможностями "на любой случай". Лучше сфокусироваться на действительно важных для эффективности процессах и внедрять новые функции исходя из реальных запросов пользователей, а не гонки за трендами.
Наш ИИ ищет по любой базе, как внутренней, так и внешней. Конкуренты этим похвастаться не могут. Поиск как по заданным параметрам (как в вакансии), так и по запросу в произвольной форме, по дополнительному промту.
Например можно вписать дополнительные критерии, которые фильтры не охватывают.
AI и выдает таблицу буквально за минуту, а ручной такой поиск займет несколько часов.
При поиске на джоб-бордах в отчете дается ссылка на резюме. Т.е. ИИ не открывает контакты автоматически и сохраняет бюджет, предоставляя список наиболее подходящих кандидатов - в % соотношении релевантность кандидата и рекомендации к найму.
В таблице сразу все ссылки, вся аналитика и рекомендации.
Инструмент отлично подходит и кратно экономит время сотрудника и при массовом подборе, и при точечном.
Выводы
ИИ в HR - это не волшебная таблетка, которая решит все проблемы найма. Это инструмент, и его эффективность напрямую зависит от того, насколько грамотно вы его применяете. Ключевые принципы успешного внедрения:
- ИИ усиливает, а не заменяет человека;
- автоматизация сфокусирована на ключевых точках процесса, а не размазана по всем этапам
- система оставляет место для субъективной оценки и корректировки
- технологии прозрачны, адаптивны и соответствуют регуляторным требованиям
Если ваше текущее или планируемое к внедрению решение соответствует этим критериям - вы на правильном пути. Если нет возможно, стоит пересмотреть выбор.
Хотите увидеть, как это работает на практике? Узнайте больше о возможностях ИИ-агента для рекрутинга и управления персоналом. Протестируйте функционал, задайте вопросы разработчикам, оцените, насколько решение соответствует вашим реальным потребностям.