Об эксперте: Максим Корниенко — коммерческий директор платформы для автоматизации рекрутмента «Юнион» (вендор НОТА, входит в ИТ-холдинг Т1).
Кто и как использует ИИ в российском найме
ИИ-инструменты в HR применяют 57% российских компаний — это как корпорации с десятками тысяч сотрудников, так и небольшие компании из регионов. Принципиальная разница не в том, используют ли ИИ вообще, а в глубине интеграции.
Крупные игроки внедряют полноценные экосистемы для скрининга тысяч резюме, аналитики поведенческих паттернов и прогнозирования эффективности найма. Например, в компании X5 цифровой рекрутер уже не ограничивается сортировкой откликов: система сама анализирует резюме, проводит первичное интервью и дает рекомендации по кандидатам. По данным компании, в пилотном подразделении нейросеть уже закрывает более 20% офисных вакансий и до 85% повышает качество отбора резюме.
Девелопер «Самолет» в начале 2026 года пошел еще дальше: компания запустила ИИ-рекрутера для проведения первичных видеоинтервью. Цифровой сотрудник не только задает вопросы, но и анализирует ответы, уверенность и общий настрой кандидата, адаптируя беседу на ходу. При этом у соискателя сохраняется выбор: пройти интервью с ИИ 24/7 или дождаться звонка живого специалиста.
Малый и средний бизнес идет по другому пути и чаще пользуется готовыми платформами с искусственным интеллектом «из коробки» — например, чат-ботами, инструментами для автоматической публикации вакансий, системами сбора и первичной сортировки откликов.
Отдельный сдвиг связан с генеративным ИИ. Если раньше автоматизация касалась преимущественно технических операций, то теперь алгоритмы создают персонализированный контент: тексты вакансий под конкретную аудиторию, письма кандидатам, вопросы для собеседования и развернутую обратную связь по его итогам. Так, в 2025 году HeadHunter запустил собственного ИИ-ассистента на базе большой языковой модели, который умеет создавать черновики вакансий, ранжировать отклики и вести первичный диалог с кандидатами.
Что происходит со спросом на HR-специалистов
Один из главных страхов заключается в том, что искусственный интеллект попросту вытеснит рекрутеров с рынка труда. Однако, по оценкам экспертов, в 2026 году ИИ остается для HR вспомогательным инструментом, который разгружает специалистов на первичных этапах подбора, но не заменяет принятие решений о найме. При этом сама HR-функция сохраняет значимость: рынок труда смещается в сторону удержания персонала, внутренней ротации и более системной работы с людьми
Под давлением ИИ оказались только ресерчеры и специалисты по массовому поиску — те, чья работа сводилась к ручному скринингу резюме и рассылке однотипных сообщений. Эти функции алгоритмы действительно берут на себя.
Но вместе с тем растет запрос на другие роли: HR-аналитиков, бизнес-партнеров с пониманием технологий, внутренних экспертов по настройке и развитию ИИ-инструментов. Происходящее правильнее описывать не как вытеснение, а как перераспределение навыков. Те, кто готов работать с данными и разбираться в логике алгоритмов, оказываются в выигрыше. Те, кто держался за рутину, попадают в зону риска. Это видно и по ожиданиям работодателей: по данным hh.ru, каждый десятый российский работодатель считает умение пользоваться ИИ одним из наиболее востребованных современных навыков.
Где алгоритмы пасуют
Однако даже самые продвинутые системы имеют четкую границу применимости. ИИ хорошо справляется с задачами, где есть структура, данные и повторяемость. Но в сценариях, в которых нужна человеческая интерпретация, он буксует.
Прежде всего это касается оценки так называемых гибких навыков: харизмы, адаптивности, истинной мотивации, культурного соответствия команде. Алгоритм может зафиксировать формальные признаки, но не уловить то, что опытный рекрутер считывает за первые десять минут разговора.
Сложные переговоры по офферу, управление эмоциональным состоянием кандидата, нестандартные ситуации при согласовании условий — все это остается в зоне человеческой компетенции. Стратегическое кадровое планирование на стыке бизнес-целей и политики компании также требует живого участия.
Даже в массовом найме, где ИИ задействован максимально активно, финальный этап остается за человеком. Руководитель подразделения или начальник смены проводит личное собеседование именно потому, что ни одна система не способна дать ответ на главный вопрос: впишется этот человек в команду или нет. Именно поэтому даже самые продвинутые кейсы автоматизации сегодня строятся по одной логике: ИИ берет на себя первичный контур подбора, а финальная оценка и решение о найме остаются за человеком.
Генеративный ИИ: глубже, чем кажется
Еще несколько лет назад генеративный ИИ в рекрутинге ассоциировался почти исключительно с написанием вакансий. Со временем стало понятно, что возможности технологии куда шире.
Современные алгоритмы резюмируют видеоинтервью в структурированные справки с выводами (например, в платформе DION), выявляют противоречия в ответах кандидатов, помогают создавать кейсовые задания на основе реальных задач команды. Параллельно система собирает персонализированные программы адаптации для новичков и готовит скрипты для рекрутеров, опираясь на накопленный опыт компании. Похожим путем идет и российский HR-tech: в 2025 году в платформу «Юнион» был интегрирован интеллектуальный ассистент Polina AI. По данным разработчиков, решение позволяет ускорить найм, повысить точность оценки кандидатов и в среднем в 8 раз снизить операционную нагрузку на HR-специалистов.
Предиктивная аналитика выгорания — еще одно перспективное направление. ИИ считывают поведенческие метрики: динамику сверхурочных в календаре, частоту коротких больничных, активность в корпоративных мессенджерах, тональность переписки с коллегами, задержки в сдаче задач. Комбинация этих сигналов позволяет заблаговременно обратить внимание на конкретного человека. При этом важно понимать, что алгоритм не выносит вердикт, а лишь подсказывает, на ком стоит сфокусироваться.
Пока такие инструменты сосредоточены преимущественно в крупных технологических компаниях, банках и e-commerce. Но с учетом того, как стремительно менялся рынок за последние два года, их распространение в средний бизнес — вопрос времени. На это указывает и практика: компании, внедрившие HR-автоматизацию, чаще ускоряют закрытие вакансий. По данным hh.ru, за последние 6−12 месяцев 33% таких работодателей стали закрывать позиции быстрее, а еще 32% смогли сохранить высокий темп найма.
Сверхспособность HR-специалиста будущего
По мере того, как ИИ забирает на себя рутинные и аналитические задачи, рекрутер перестает быть исполнителем и становится интерпретатором. Это не просто смена функций — это другая профессиональная идентичность. Эта трансформация подразумевает три ключевых навыка.
- Эмпатическая интерпретация данных. Алгоритм выдает цифры, но не объясняет, почему конкретный человек ведет себя именно так и что с этим делать. Перевести метрики в понимание ситуации и найти правильный ответ — это уже работа рекрутера, а не системы.
- Создание смыслов. Процессы, управляемые алгоритмами, легко ощущаются холодными и безличными: кандидат получает отказ от системы и не понимает почему. При таком сценарии рекрутер выступает посредником — объясняет решения, сглаживает острые углы и остается человеческим лицом процесса найма.
- Этический надзор за алгоритмами. Проверять модели на предвзятость, привносить в машинную логику человеческие ценности, следить за тем, чтобы технология работала справедливо. Именно в этом и состоит новая идентичность HR-специалиста: думать вместе с ИИ, но не растворяться в нем, задавать вопросы, которые алгоритм не умеет задавать сам себе.
Риски, о которых стоит знать
ИИ учится на исторических данных — и это его главная уязвимость. Если компания годами нанимала сотрудников с определенным профилем, алгоритм будет воспроизводить эту модель как «идеальную». Кандидаты из нестандартного бэкграунда, самоучки, люди с нелинейным карьерным путем окажутся в зоне дискриминации — не по чьему-то умыслу, а по логике статистической нормы.
Похожая проблема касается инноваторов. Прорывные таланты часто выбиваются из среднего профиля — именно это делает их ценными. Алгоритм, ориентированный на прошлое, рискует отсеять тех, кто способен изменить будущее компании.
Снизить эти риски помогают несколько практических шагов: регулярный аудит алгоритмов, разнообразие обучающих данных и отдельные каналы оценки нестандартных кандидатов через портфолио и решение реальных задач без жесткого автоматизированного скрининга. При этом принципиально важно удерживать четкую границу: ИИ формирует шорт-лист, но последнее слово всегда остается за человеком.
Таким образом, искусственный интеллект в рекрутинге не угроза, но и не панацея. Это инструмент, который серьезно меняет правила игры. Компании и специалисты, научившиеся работать с ним осознанно, получат реальное преимущество на рынке труда.
Источник: hi-tech.mail.ru