ПРИМЕНЕНИЕ ИИ - ТЕХНОЛОГИЙ В УПРАВЛЕНИИ КАДРАМИ В ОРГАНИЗАЦИЯХ

В современных условиях искусственный интеллект стремительно внедряется в различные сферы нашей жизни. Технологии ИИ не обошли стороной управление персоналом, они активно применяются, и перспективы дальнейшего развития значительны. В 2024 году более половины опрошенных работодателей обозначили автоматизацию HR-процессов, как ключевой тренд года [5]. Все это подкреплялось наблюдаемым на рынке дефицитом кадров, что только сильнее стимулировало компании активно прибегать к помощи сервисов и платформ на основе ИИ. Искусственный интеллект стал инструментом, способным помочь значительно повысить эффективность HR-процессов в компании, однако такие перспективы вызывают страх у HR-специалистов и тех, кто непосредственно занимается управлением кадрами. Работники опасаются, что человеческие ресурсы полностью заменят за счет технологий, а это в дальнейшем повлечет за собой массовые сокращения и потерю работы. Цель данной статьи рассмотреть возможные направления применения ИИ в HR-процессах, а также разобрать выгоду и возможные угрозы таких изменений.

Постепенно искусственный интеллект становится одним из ключевых составляющих всех этапов управления персоналом: начиная с рекрутинга и заканчивая удержанием сотрудников. В некоторых вопросах применение ИИ действительно является рациональным, оно позволяет сбавить нагрузку за счет делегирования рутинных процессов, которые могут быть автоматизированы, и, соответственно, предоставляет возможность специалистам HR направления сосредоточиться на более важных вопросах (например, развитии корпоративной культуры, стратегическом планировании, удержании талантливых сотрудников и повышении степени вовлеченности кадров [4]), это будет способствовать развитию специалистов и HR-политики в компании.

В первую очередь, технологии искусственного интеллекта становятся отличным подспорьем на этапе рекрутинга. Уже существуют платформы, позволяющие за минуты сгенерировать описание вакансии, которую дальше можно оптимизировать под конкретную должность, добавить важные аспекты компании, а после разместить сразу на нескольких платформах по поиску работы. Например, “Поток Рекрутмент” на базе YandexGPT оперативно подготовит вакансию на основе указанных требований, параллельно поработает над тем, чтобы сама вакансия выглядела привлекательно для потенциального соискателя [6]. Искусственный интеллект позволяет проводить просмотр откликов, анализ поступающих резюме и сопроводительных писем, поиск подходящих кандидатов в разных рекрутинговых системах, организацию первичных собеседований и рассылку ответов кандидатам. Все это может быть делегировано чат-ботам или сервисам, что в свою очередь снижает загруженность специалистов отдела подбора персонала до 80%, а соискатели получают ответы оперативно, общение происходит в любой момент дня. Так, российский сервис Xenia AI («Ксения») проводить автоматизированные собеседования, задаёт вопросы соискателям, анализирует ответы и присваивает каждому кандидату соответствующий рейтинг, а рекрутер за счет этого достигает своих KPI в 2 раза быстрее. Подобным образом работает сервис TalAiro, применяемый в TARGET, BEST BUY, JCPPenney и иных зарубежных компаниях, он так же нацелен на оптимизацию процессов найма и снижение затрат на них.  Платформа HireVue не просто автоматизирует собеседования, но и способна анализировать жесты и поведение соискателя во время звонка, платформе доверяют зарубежные компании Walmart, Nestle, Delta и другие.

Следующее направление применения ИИ — автоматизация предиктивной HR-аналитики. Существует метод анализа данных, который позволяет прогнозировать кадровые тренды, оптимизировать управление персоналом и принимать обоснованные решения [8]. Благодаря данному виду аналитики в компании можно спрогнозировать текучесть кадров, проанализировав опыт прошлых лет и выявив тренд; на основе анализа тестовых заданий, интервью и оценок можно более точно подбирать тех кандидатов, которые в будущем точно покажут высокие результаты своей работы; анализировать вовлеченность сотрудников, отслеживать те моменты, которые требуют улучшения по результатам опросов. Однако в процессе должен учитываться большой ряд факторов, чтобы прогноз был наиболее точным. Технологии ИИ смогут не только быстрее производить анализ большого объема данных, но и подсветят те не очевидные закономерности, которые сложно будет обнаружить человеку. Искусственный интеллект мог бы анализировать настроение сотрудников, состояние и удовлетворенность, а на основе этих данных выдавать прогноз возможного увольнения сотрудников. Существующая HR-платформа «Пульс», созданная и реализованная в Сбере, уже проводит такой анализ, прогнозирует и подсказывает руководителю, какой сотрудник потенциально может уйти в ближайшие 3 месяца, а также обозначает возможную причину. По результатам опроса руководителей, точность данной модели составляет 60-70% [7].

ИИ можно эффективно применять в обучении в компании, в 2024 году уже около 40% опрошенных российских организаций стали использовать искусственный интеллект в корпоративном обучении для разработки индивидуальных образовательных маршрутов, создания курсов и тестов, а также для персонализации процесса обучения сотрудников [9]. Его способности можно использовать для предложения концепций и идей содержания общего курса, когда время на разработку ограничено, а собственные идеи специалистов оказываются тривиальными, таким образом искусственный интеллект применяется в Альфа-Лизинге. ИИ может стать тем самым наставником, который доступен круглосуточно. С ним можно в любой момент разобрать любой интересующий вопрос и не ждать слишком долго ответа. Так, например, на образовательной платформе Яндекс Практикума при изучении курса можно попросить ИИ - ассистента подготовить краткий конспект по теме занятия для запоминания, а также, если выделить непонятный термин или фрагмент образовательного контента, ИИ понятно и доступно объяснит этот момент для лучшего усвоения материала.

Искусственный интеллект может стать персональным наставником и тренером. Под каждого отдельного сотрудника, на основе его предпочтений, компетенций, желаемого формата, темпа обучения и содержания строится индивидуальный план. ИИ может первоначально проанализировать текущие навыки специалиста, составить карту компетенций, обозначить, что именно нужно подтянуть и развить, а после уже прописать персональный список рекомендаций по дальнейшему развитию [2]. Благодаря этому в готовой программе обучения или курсе можно будет опустить те блоки, которые уже усвоены на должном уровне, и сделать упор на осваивании новых навыков и умений, не тратя времени на прохождение уже известного. Обучение не только помогает росту потенциала человеческих ресурсов, но и прививает работникам ценности фирмы, делает их долей огромного механизма и задает грамотную установку на труд [1].

Однако, у применения искусственного интеллекта можно выделить ряд сложностей, которые как раз могут останавливать, а также вызывать напряжение и у работодателей, и у соискателей. Первым останавливающим фактором для работодателей выступает стоимость внедрения таких систем. Количество предложений различных платформ и решений сейчас достаточно велико, но при этом их стоимость все так же остается запредельно высокой для компании. При этом объем затрат на внедрение инструментов зависит от количества вводимых платформ и решений. Дополнительно в стоимость входит интеграция новых платформ в уже существующую систему, а также затраты на обучение персонала по работе с новым программным обеспечением.

Следующая сложность заключается в том, что даже с учетом того уровня развития, на котором находятся сейчас технологии искусственного интеллекта, ИИ все еще может допускать ошибки. Есть возможность почти полностью делегировать ИИ некоторые простые задачи, но при этом необходимость присутствия человека в процессе не отменяется. Помимо ошибок, анализ данных, проводимый искусственным интеллектом, может быть недостаточно глубоким. Так, например, при проведении первичных собеседований с применением платформы на основе ИИ, могут не учитываться те тонкие нюансы, которые может заметить опытный интервьюер. Однако, эти аспекты могут всплыть на дальнейших этапах собеседования, которые проводятся непосредственно с рекрутером и руководителем, а первичную проверку почти полностью передать ИИ. Есть и иная угроза — искусственный интеллект может быть предвзятым, его решения могут быть несправедливыми и дискриминационными. Так, например, когда компания Amazon попробовала внедрить технологию ИИ для автоматизации некоторых HR - процессов, система при проверке резюме соискателей, рассматриваемых на должности в технические отделы, практически сразу отказывала женщинам, отдавая предпочтение мужчинам [10]. Здесь так же возникает необходимость присутствия человека, который будет отслеживать и вовремя реагировать на подобные моменты, чтобы не допускать дискриминации [3].

Сложности могут наблюдаться и с другой стороны взаимодействия. Соискатели отмечают, что не всем комфортно при поиске работы разговаривать с искусственным интеллектом-рекрутером. Кто-то имеет негативный опыт взаимодействия с роботами при обращении в другие учреждения, например, банки, кому-то важно непосредственное взаимодействие с человеком, потому что так можно легче продемонстрировать и свои навыки, и харизму, и умение вести переговоры.

Как видно из функционала, который передается искусственному интеллекту, сейчас применение ИИ переходит от простых примитивных задач к углублению и усложнению взаимодействия. Усложняется и роль HR-специалиста, теперь он не исполнитель задач, а тот, кто управляет и выстраивает процесс, ключевой составляющей которого является система ИИ. Но не все специалисты спокойно принимают автоматизацию HR-процессов, у некоторых эти процессы вызывают опасения за свое карьерное будущее, что вызвано угрозой замещения человеческих ресурсов на ИИ. Однако, искусственный интеллект и платформы, созданные на его основе, могут помочь вывести компанию на качественно новый уровень. Автоматизация части задач HR-специалистов приведет к сокращению на них нагрузки однотипных задач и даст возможность заниматься более серьезными и важными вопросами, произойдет смещение приоритетов на долгосрочное стратегическое планирование и проработку системы удержания и повышения вовлеченности специалистов. При этом важно отметить, что автоматизация HR-процессов не исключает необходимости участия людей в данных процессах, так как ИИ все так же может выдавать ошибки или учитывать не все факторы при анализе данных.

Список литературы:

1. Громова, Н. В. Роль обучения персонала в современной системе HR-менеджмента // Передовое развитие современной науки: опыт, проблемы, прогнозы, 2020. – С. 57-62;
2. Пшеничная С.С. Роль искусственного интеллекта в оптимизации процессов обучения и развития сотрудников // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. 2025. №2;
3. Bankins, S. The ethical use of artificial intelligence in human resource management: a decision-making framework. Ethics Inf Technol 23, 841–854 (2021);
4. Sarvesh Komajwar Artificial Intelligence in Human Resources: Transforming Talent Management and Workforce Efficiency International Journal for Multidisciplinary Research, Volume 7, Issue 2, с. 1-11, 2025;
5. Дефицит кадров ускорил автоматизацию HR-процессов в российских компаниях [Электронный ресурс] URL: https://www.vedomosti.ru/ideas/technologies/articles/2024/11/25/1077147-defitsit-kadrov-uskoril;
6. Информационный сайт о системе автоматизации HR-процессов Поток [Электронный ресурс] URL: https://potok.io/;
7. Искусственный интеллект в HR. Кейсы российского рынка. Совместное исследование «Технологий Доверия» и Knomary. [Электронный ресурс] URL: https://data.tedo.ru/publications/ai-in-hr.pdf;
8. Как работает предиктивная HR-аналитика и зачем она нужна [Электронный ресурс] URL: https://huntflow.media/prediktivnaya-analitika-v-hr-chto-eto-i-kak-ispolzovat-v-rabote-s-personalom/;
9. Как нейросеть помогает при обучении сотрудников [Электронный ресурс] URL: https://companies.rbc.ru/news/4aMcujUdFF/kak-nejroset-pomogaet-pri-obuchenii-sotrudnikov/;
10.  Amazon ditched AI recruiting tool that favored men for technical jobs [Электронный ресурс] URL: https://www.theguardian.com/technology/2018/oct/10/amazon-hiring-ai-gender-bias-recruiting-engine.