Искусственный интеллект в рекрутменте: почему главный вопрос уже не «внедрять или нет», а «где он действительно работает»
⚡ 8 июля 2026
21 мая в Москве прошла конференция про ИИ в найме от get experts х Джун. На основе материалов панельной дискуссии с участием экспертов get experts, Северсталь, Звук, АстраЗенека, ВкусВилл, Джун. ## Парадокс доверия > «С одной стороны, искусственному интеллекту в подборе персонала мало кто доверяет: мы провели исследование и посмотрели как со стороны кандидатов, так и со стороны работодателей. С другой стороны, есть примеры компаний, которые доказали: искусственному интеллекту можно доверять, ему делегируют и скрининг кандидатов, и общение с ними», — открывает дискуссию Анна Спирина, директор по маркетингу в get experts. Этот парадокс — отправная точка для разговора. Если технологии работают, почему сохраняется скепсис? И как компаниям двигаться вперёд, не игнорируя ни страхи команды, ни реальные возможности инструментов? Во время дискуссии представители компаний Джун, Северсталь, ВкусВилл, Звук, АстраЗенека обсудили, какие задачи уже сегодня стоит отдавать искусственному интеллекту, какие риски остаются актуальными и как изменится роль рекрутера в ближайшие годы. ## Главный барьер Одна из самых интересных тенденций заключается в том, что главным препятствием для внедрения ИИ оказались вовсе не вопросы персональных данных или интеграции. Основной барьер — недоверие. Многие работодатели и кандидаты по-прежнему опасаются, что алгоритмы могут ошибаться, принимать предвзятые решения или отсекать сильных специалистов по формальным признакам. Однако участники дискуссии сходятся во мнении: проблема чаще всего не в самой модели, а в том, как она используется. Как отметил руководитель направления подбора и адаптации персонала компании Звук Фёдор Ценер: > «Любая модель сильно объективнее любого из нас. Она анализирует только то, что ты ей сказал анализировать. Всё зависит от запроса и от умения обращаться с инструментом». Именно поэтому вопрос подготовки HR-команд выходит на первый план. Без понимания принципов работы ИИ даже лучший инструмент не даст ожидаемого результата. Александр Чигарьков, начальник управления по цифровизации и развитию HR-продуктов в Северсталь: > «Когда мы говорим про внедрение ИИ, есть две части. Первая — доступные модели для всех: рекрутеры должны уметь использовать их для совершенствования своего труда, например, переписать вакансию или написать персонализированное письмо. Важно дать им легальный доступ, чтобы они не лезли в чат GPT подпольно, а работали с корпоративным решением. > Вторая часть — глубокая интеграция в процессы. Она требует другого уровня: автоматизация, безопасность персональных данных, локальные модели. Это супердорого, поэтому очень важно искать и оценивать метрики. Например, у нас в компании есть амбассадоры ИИ, и они часто приходят с идеями: «А давайте сделаем вот такую штуку». И мы на входе сразу же задаём вопросы: «Кто клиент? Какую проблему решаем? Как поймём, что что-то улучшилось?» Это отсекает 90% идей». ## С чего начинать внедрение ИИ в HR Если несколько лет назад компании пытались сразу искать сложные сценарии автоматизации, сегодня практика показывает более рациональный путь. По мнению участников дискуссии, начинать стоит не с перестройки процессов, а с обучения сотрудников. В АстраЗенека пошли именно таким путём. Сначала была запущена внутренняя цифровая академия, где сотрудников знакомили с базовыми принципами работы искусственного интеллекта. Затем началось обучение практическому использованию ИИ в повседневных задачах, и только после этого технологии стали интегрироваться в HR-процессы. Такой подход позволяет снять тревожность и показать сотрудникам реальную пользу новых инструментов. Алина Манцева, директор по персоналу и внутренним коммуникациям АстраЗенека Россия и Евразия: > «Мы представляем фармацевтическую индустрию — достаточно консервативную, со взрослой командой. У нас не было такого, что все неистово бросились использовать ИИ. Мы начали со смыслов: запустили внутреннюю цифровую академию, объяснили, что такое ИИ и зачем он нужен. Потом показали, как он может помочь в бытовых задачах. А дальше через примеры, как это работает в рекрутменте. > Самое главное — начинать именно с обучения и со смыслов. Потом уже мы пришли к команде и сказали: «Ребята, а теперь в рекрутменте нам будет помогать искусственный интеллект»». Важный вывод: прежде чем внедрять ИИ в подбор, необходимо сформировать культуру его использования внутри компании. ## Покупать готовое решение или разрабатывать своё? Этот вопрос сегодня стоит практически перед каждой крупной компанией. По данным исследования, большинство организаций начинают с готовых решений, а уже затем рассматривают возможность создания собственных продуктов. Причина очевидна: рынок развивается слишком быстро. Генеральный директор Рефни и Джуна Евгений Селиванов сформулировал это максимально прямо: > «Рынок технологий развивается слишком быстро, как и потребности заказчиков. Не каждая компания способна поддерживать этот темп внутренними сила. Если у компании нет большого бюджета и опыта работы с ИИ-инструментами, в большинстве случае она обращается к провайдеру. Готовым решениям жизненно важно отвечать последним требованиям рынка, поэтому они постоянно улучшают свой функционал, поддерживают работу системы 24/7 и обеспечивают быструю обратную связь». ## Где ИИ уже приносит реальную пользу Несмотря на огромное количество обсуждений вокруг автоматизации интервью и оценки кандидатов, сегодня наибольший эффект дают более простые сценарии. Среди них: - написание и улучшение текстов вакансий; - персонализация коммуникации с кандидатами; - подготовка писем и приглашений; - анализ больших объёмов данных; - прогнозирование кадровых показателей; - обработка обратной связи; - транскрибация интервью и встреч. Особенно перспективным направлением участники дискуссии называют предиктивную аналитику. Во ВкусВилле, например, уже тестируются модели, которые помогают прогнозировать текучесть персонала и будущую потребность в найме. Как отметил Чингис Бурлыков, лидер по подбору розничного персонала в компании ВкусВилл: > «В модели, которые предсказывают будущее, я верю больше, чем в робота, который разговаривает». Именно аналитика может стать одной из наиболее ценных областей применения ИИ в HR в ближайшие годы. ## Можно ли доверить ИИ отбор кандидатов? Пожалуй, самый спорный вопрос всей дискуссии. Вопрос, который чаще всего задают HR-директора: можно ли вообще доверить алгоритмам первичный отбор и общение с кандидатами? Практика показывает, что можно — и многие компании уже делают это успешно. ИИ-скрининг обрабатывает тысячи откликов за минуты, не устаёт, не теряет резюме и работает круглосуточно. Там, где рекрутер физически не успевает разобрать весь поток, алгоритм помогает не упустить ни одного соискателя и ускоряет закрытие вакансий в разы. Но есть и обратная сторона. Рынок HR-технологий в России молодой, и инструменты у некоторых провайдеров ещё не идеальны. Во время дискуссии вспомнили несколько показательных случаев — например, как кандидат вставил в резюме рецепт пельменей, оптимизированный под ключевые слова вакансии, и успешно прошёл ИИ-скрининг. Или как голосовой ИИ-интервьюер занижал оценки кандидатам с региональным акцентом, интерпретируя паузы и интонации как «неуверенность», хотя технически это были сильные специалисты. Подобные истории создают ощущение, что технология не готова к использованию. Но эксперты уверены: проблема не в самой идее, а в стадии развития рынка. Евгений Селиванов, генеральный директор Рефни и Джуна: > «Сейчас появилось очень много решений — и многие из них сделаны буквально на коленке. Компании начали активно их тестировать, кто-то обжёгся на первых пилотах, получил негативный опыт — и теперь просто боится использовать ИИ в принципе. Отсюда и ощущение, что технология не работает. Хотя на самом деле не работают конкретные неудачные реализации». Фёдор Ценер, руководитель направления подбора и адаптации персонала компании Звук: > «Нужно относиться к этому объективно. Эта индустрия в России начала зарождаться совсем недавно — два года назад появились первые платформы, которые сейчас уже считаются динозаврами рынка. Заказчики нередко «обжигаются» об инструменты, которые сделаны «на скорую руку» — это приводит к тому, что они разочаровываются в ИИ-продуктах. Поэтому, прежде чем пробовать инструменты, лучше тщательно изучить рынок». При этом важно помнить: ошибки совершают не только алгоритмы. Александр Чигарьков, начальник управления по цифровизации и развитию HR-продуктов в Северсталь, обратил внимание на интересный парадокс: > «Историй про рекрутеров, которые не ответили кандидату, гораздо больше, чем историй про ошибки ИИ. Просто сейчас именно ИИ находится в центре внимания». Вопрос стоит не в том, ошибается ли искусственный интеллект, а в том, как правильно встроить его в процесс принятия решений. И у технологии здесь огромный потенциал — особенно в том, что касается качества обратной связи для кандидатов. ## Почему кандидатский опыт становится ещё важнее Парадоксально, но именно искусственный интеллект может помочь сделать подбор более человечным. Сегодня большинство отказов выглядят одинаково: кандидат получает шаблонное письмо и не понимает причин решения, но ИИ способен изменить эту ситуацию. Например, на основе записей интервью, комментариев оценщиков и результатов тестов можно автоматически формировать персонализированную обратную связь. Как отметил Александр Чигарьков: > «Каждый получил не просто отказ, а персональный разбор того, что получилось хорошо и что можно улучшить». Для рынка труда это может стать одним из самых заметных изменений ближайших лет. Если раньше ограничением была нехватка времени у рекрутеров, то теперь технологии позволяют давать обратную связь практически каждому кандидату. ## Какие навыки будут нужны рекрутеру завтра Несмотря на опасения, никто из участников дискуссии не прогнозирует исчезновение профессии рекрутера. Наоборот, роль специалиста по подбору становится более стратегической. Если рутинные операции постепенно будут автоматизироваться, то значение следующих компетенций только возрастёт: - оценка культурного соответствия; - проведение интервью по компетенциям; - работа с нанимающим менеджером; - построение кандидатского опыта; - способность интерпретировать результаты алгоритмов. По мнению экспертов, владение ИИ постепенно станет таким же базовым навыком, каким когда-то было владение поисковыми операторами или современными ATS-системами. Чингис Бурлыков, лидер по подбору розничного персонала в компании ВкусВилл: > «Мне кажется, так же останутся те же навыки: скорость закрытия, насколько быстро рекрутер закрывает позицию и насколько качественно он это делает. А как он это сделает — через ИИ или своими скиллами — неважно. Может, он правильно рекламу настраивать умеет. Поэтому эти навыки останутся». ## Что ждёт HR через два года Участники дискуссии практически единодушны в одном: рынок неизбежно пройдёт стадию ажиотажа. Сегодня многие компании внедряют ИИ потому, что это модно. Через несколько лет на первый план выйдут проверенные практики и понятные бизнес-кейсы. Скорее всего, мы увидим: - снижение уровня хайпа вокруг темы; - появление отраслевых стандартов использования ИИ; - рост предиктивной аналитики; - распространение ИИ на другие HR-функции помимо рекрутмента; - развитие цифровых HR-ассистентов и ИИ-агентов. При этом главный вывод дискуссии звучит достаточно неожиданно. Речь уже давно не идёт о замене рекрутера. Речь идёт о том, чтобы освободить его от механической работы и дать возможность заниматься тем, что пока остаётся недоступным для алгоритмов: понимать людей, строить отношения и принимать сложные кадровые решения в контексте бизнеса. Именно в этом направлении, похоже, и будет развиваться HR в ближайшие годы. ## 5 практических рекомендаций HR-командам по внедрению ИИ Дискуссия показала, что большинство ошибок при внедрении искусственного интеллекта связаны с ожиданиями компаний. На основе опыта участников можно выделить пять рекомендаций для HR-команд, которые только начинают этот путь. **Начинайте не с технологии, а с бизнес-проблемы** Одна из самых распространённых ошибок — искать применение ИИ просто потому, что это тренд. Перед запуском любого пилота важно ответить на три вопроса: - Какую проблему мы решаем? - Кто внутренний заказчик? - Как мы поймём, что результат стал лучше? Если ответа на эти вопросы нет, проект рискует остаться дорогим экспериментом без измеримого эффекта. **Сначала автоматизируйте рутину** Наиболее успешные кейсы сегодня связаны не с полной заменой рекрутера, а с автоматизацией повторяющихся задач: - подготовка вакансий; - персонализация писем; - обработка откликов; - транскрибация интервью; - подготовка аналитики и отчётности. Чем проще и понятнее процесс, тем выше вероятность быстро получить результат и поддержку бизнеса. **Инвестируйте в обучение сотрудников** Технологии работают только тогда, когда люди понимают, как ими пользоваться: многие опасения возникают из-за незнания возможностей и ограничений ИИ. Поэтому внедрение стоит начинать с обучения: - что такое генеративный ИИ; - как формулировать запросы; - какие задачи ему можно доверять; - где необходим контроль человека. Особенно важно готовить не только HR-команду, но и руководителей подразделений, которые будут участвовать в найме. **Не принимайте кадровые решения только на основе алгоритма** Даже самые современные модели продолжают ошибаться. Поэтому ИИ должен оставаться помощником при принятии решений, а не единственным арбитром. Хорошая практика — использовать алгоритмы для рекомендаций, предварительной оценки и анализа данных, оставляя финальное решение человеку. **Измеряйте не сокращения, а качество процессов** Один из главных выводов дискуссии — эффективность ИИ не выражается в сокращении штата. Гораздо важнее отслеживать показатели качества: - скорость закрытия вакансий; - удовлетворённость кандидатов; - качество найма; - уровень конверсии между этапами; - снижение операционной нагрузки на рекрутеров. В долгосрочной перспективе именно эти показатели позволяют оценить реальную ценность внедрения, а не количество сэкономленных человеко-часов. Пожалуй, главный совет, который прозвучал между строк всей дискуссии, можно сформулировать так: не стоит внедрять искусственный интеллект ради самого искусственного интеллекта. Гораздо важнее понять, какие задачи действительно мешают HR-команде создавать ценность для бизнеса, и только после этого искать подходящий инструмент для их решения.
