TechRec AI&HR 2025: как ИИ управляет кадрами
5 июня 2025 года в Москве состоялась конференция TechRec AI&HR 2025, посвященная применению искусственного интеллекта в области управления персоналом. Специалисты обсудили, как умные технологии автоматизируют подбор и найм сотрудников, способствуют их удержанию и прогнозируют эффективность работы.
AI в рекрутменте
Большой блок выступлений был посвящен рассмотрению ИИ в качестве важного инструмента для оптимизации процесса поиска и отбора кандидатов.
IT Recruitment Team Lead в T-банк Максим Миронов и Stream Lead найма ML и Python в Т-банк Дмитрий Демченко описали портрет рекрутера будущего. Нейросети забирают часть обязанностей себе и оставляют людям время для размышления и планирования стратегии.
«То есть рекрутер становится уже стратегическим партнером для бизнеса. Он не просто нанимает, он решает и закрывает потребности бизнеса», — рассказали спикеры.
ИИ все чаще выполняет поиск, первичный отбор, скоринг резюме, коммуникацию с кандидатами и интервью. Генеративный ИИ уже сейчас заменяет функции команды: от найма до эмоциональной поддержки. По прогнозу экспертов, среди HR-специалистов выживут те, кто освоит искусственный интеллект и выйдет за рамки HR, получив навыки в аналитике, маркетинге, digital-инструментах, сторителлинге.
«Рекрутер будущего — это навигатор в мире технологий. Он не боится AI, умеет его использовать, знает ограничения», — пояснили спикеры.
Recruitment Lead «Яндекса» Дмитрий Долидзе в своем докладе рассказал, что за счет автоматизации рутинных процессов (поиска, скрининга, администрирования) у рекрутера освобождается 3,5 часа для более ценных задач: общения с бизнесом, сложных интервью, анализа рынка. ИИ активно используется для составления профиля, скрининга резюме и онбординга. Можно также применять его для поиска и привлечения кандидатов, однако возможны такие риски как спам, шаблонность и «утомленный рынок». Однако эксперт предупредил, что для понимания потребностей, интервьюирования, оценки и принятия решения ИИ пока применять не стоит — здесь ключевую роль продолжает играть человек.
5 самых популярных решений для внедрения ИИ в подбор сотрудников назвал СРО HR Tech стрима «Найм и онбординг» МТС Александр Жариков. Среди них AI для скрининга резюме, описание вакансий, AI-помощник в WhatsApp/Telegram, ранжирование резюме по соответствию вакансии, автогенерация отказов/приглашений. Но несмотря на популярность инструментов, существуют и подводные камни, такие как платный доступ к технологиям, увеличение воронки из-за ошибочных отклонений, а также необходимость тратить время на проверку и корректировку AI.
Эксперт рассказал о другом подходе к применению ИИ в рекрутменте, который основан на том, что люди «нанимают» продукт или услугу для выполнения определенной работы. JTBD (jobs to be done) используют для описания сценариев, которые нужно перенести в ИИ. Инструмент не дает решений проблемы, он описывает контекст ситуации, мотивы и желания участника процесса, а также ожидаемый результат.
ИИ-помощников проанализировала и эксперт R&D HR Tech в «Северсталь Инфоком» Виктория Измайлова. По ее словам, есть 4 типа помощников для всех кейсов в управлении персоналом:
◉ интервьюер (задает сценарные вопросы);
◉ первая линия поддержки (классический RAG-бот);
◉ аналитик (анализирует, формирует выводы);
◉ консультант («персональный тренер» для сотрудника).
Виктория поделилась, что внедрение искусственного интеллекта в компанию позволяет экономить как деньги за счет отсутствия командировок, выполнения алгоритмами работы интервьюеров и аналитиков, так и время (21,5 тыс. чел/ч в год) за счет автоматизированного проведения интервью, обработки данных, заполнения отчетности.
Ирина Плешкова, заместитель руководителя отдела подбора персонала в «Ланит», рассказала, что ИИ в рекрутменте должен был решить несколько конкретных задач: сделать базу резюме более полезной, расширить воронку кандидатов, ускорить процесс найма и освободить время рекрутеров для более важных дел. Компания создала три инструмента на основе новых технологий:
1) Умный подбор резюме под вакансию позволяет быстро по заданным параметрам подобрать наиболее релевантное резюме из базы компании по описанию вакансии.
2) Генерация эссе по кандидату автоматически превращает заметки и комментарии рекрутера в четкое эссе, учитывая описание вакансии и резюме кандидата.
3) Оценка рисков по резюме помогает найти в резюме «красные флаги», на которое рекрутеру следует обратить внимание (частую смену работы, «наложение» нескольких мест работ, кардинальная смена сферы деятельности и т.д.).
«Важно помнить при использовании любого инструмента, что он не самоцель, а он должен быть только инструментом и закрывать какие-то более конкретные задачи», — напомнила эксперт.
AI в проверке кандидатов и развитии сотрудников
На TechRec25 выступили и создатели собственных ИИ-решений для HR-сферы. Они рассказали об особенностях своих разработок, а также предпосылках и истории их внедрения.
Александр Сельдемиров, CEO ITQuick, является основателем платформы Jumse, которая позволяет объективно оценить технические навыки IT-специалистов. По словам спикера, исследование на базе 35 технологических компаний показало, что 70% из них сталкиваются с дефицитом техэкспертов на скрининг (первый этап оценки кандидата) и 80% признают субъективность технических интервью. Поэтому встал вопрос об объективном ИИ-инструменте — помощнике HR-специалиста.
«У нас в основе технического скрининга лежит очень понятный код для любого разработчика. И способность разработчика работать с этим кодом, находить причинно-следственные связи, выявлять ошибки в этом коде — через это, по определенной методологии, мы выявляем его уровень знаний и компетенции в конкретном стеке», — пояснил эксперт.
На сегодняшний день платформа Jumse проверяет порядка 25 стеков. Александр Сельдемиров сообщил, что в конце июня выходит релиз, который позволит добавлять за месяц примерно 20-25 новых стеков на основании уже существующей базы данных.
Об ИИ в обучении рассказал CEO MainHero Роман Тетюркин. Он представил PeopleOps платформу MainHero для улучшения опыта работы сотрудников.
По данным Gallup на 2023 год, 85% сотрудников не вовлечены и не достигают целей компании. MainHero предоставляет личное сопровождение коуч-трекера, цифровой план задач и внутренние модули ИИ, среди которых «Оракул» (персонализированные рекомендации сотруднику по текущим задачам и карьерным целям), ReD (сигналы и обратная связь коучу о продуктивности и рисках сотрудника), HRом (отчеты для HR и руководителей о прогрессе сотрудников и управленческих решениях). Таким образом, платформа включает в себя «ИИ-помощника коуча», «ИИ-наставника» и «умные задачи» от искусственного интеллекта, направленные на повышение качества рабочего опыта.
AI в HR-бренде и удержании сотрудников
На конференции также были представлены выступления на тему интеграция ИИ в HR-бренд и процесс удержания сотрудников.
Руководитель направления по стратегическим партнерствам «Профессионалы 4.0» («Газпром нефть») Екатерина Неделина представила Wendy — ИИ-рекрутера, который формирует воронку кандидатов, проводит оценку по опыту и компетенциям, составляет рейтинг с развернутой аргументацией и выводами. По словам спикера, он работает в 60 раз быстрее сотрудника с точностью оценки 87%. Помимо Wendy, в команде П4.0 также работают e-mail-маркетолог Печкин, ресерчер Robinzon, продакт-менеджер Люмьер, аналитик Диана и T&D-специалист Нестор. ИИ-помощники позволяют экономить 50-70% времени сотрудников, выполнять рутинные операции в один клик.
Румия Синельникова, специалист по науке о данных «Лемана Тех», подняла проблему текучести сотрудников, которая может привести к потери ключевых компетенций, снижению эффективности работы, перегрузке оставшихся сотрудников и падению индекса лояльности клиентов (NPS) и конверсий. Текучесть необходимо прогнозировать — для этого компания использует модели мультирегресии и регресии.
Модель мультирегресии прогнозирует увольнения от текущего месяца на год вперед. Она анализирует исторические данные, имеет хорошую обобщающую способность и позволяет достоверно прогнозировать сезонность. Однако потеря части данных приводит к плохому реагированию на текущее изменение признаков. Модель регресии прогнозирует увольнения от текущего месяца к следующему для каждого подразделения отдельно. В этой модели более тонкая настройка под особенности подразделений, нет разрыва данных — актуальные события влияют на прогноз. Однако усложняется пайплайн и увеличивается время обучения.
По словам спикера, ИИ способен предвосхищать «красные зоны» текучести, моделировать целевое количество штата под конец года, оптимизировать внутренние переходы и перераспределение ресурсов, планировать бюджеты на удержание и рекрутинг. ML с точностью 81-86% способно спрогнозировать динамику текучести с учетом ее факторов (сезонность, зарплата, баланс нагрузки).
Коммерческий директор направления HR Tech платформы «Юнион» Максим Корниенко озвучил результаты исследования команды «Юнион» и «Зарплата.ру»: 75% соискателей готовы к собеседованию с ИИ. Кандидаты выделяют такие преимущества: быструю обратную связь (46%), оперативную обратную связь (37%), снижение стресса при общении с ботом (35%).
Эксперт добавил, что в HR ассистент может быть рекрутером (создание писем кандидатам, описания вакансий, интеллектуальный поиск резюме), HR-аналитиком (разработка шаблонов оценки эффективности, анализ HR-метрик, анализ конкурентов), HR бизнес-партнером (управление талантами, производительностью, ценностями компании) и HR-директором (составление стратегий найма, работы с HR-брендом, сценарного плана с руководителем отдела).
Он также представил ИИ-помощника по подбору персонала, который сокращает время на подбор в 8 раз. Polina AI автоматически собирает отклики, использует «живой» скоринг, активирует чат-бот в WhatsApp. ИИ-решение за 1 час подбирает и оценивает 300 кандидатов, тем самым сокращая время, которое тратят HR-специалисты на рутинные процессы с 6 часов до 1 часа.
Дискуссия «ИИ в HR: революция или утопия?»
В рамках TechRec AI&HR 2025 была проведена панельная дискуссия «ИИ в HR: революция или утопия?» В ней приняли участие IT-recruitment Lead Auchan Tech Анастасия Сафьянова, CPO HRtech «Потока» Максим Королев, руководитель развития HR-бренда в AI Research «Сбера» Оксана Янукович и директор направления EdTech ИТ-кластера Сколково Наталья Царевская. Модератором выступила основатель и СЕО сервиса рекомендательного рекрутмента iRecommendWork Элина Куэста.
Эксперты обсудили влияние искусственного интеллекта на рынок труда и его применение в HR-аналитике, а также ответили на вопрос «Что останется у человека в эпоху машин?»
Анастасия Сафьянова считает, что роботы заберут рутину в самом широком смысле и оставят человеку креатив, разговор с людьми, глубинные интервью и принятие решений на основании данных и тех результатов, которые нам дают наши ИИ-помощники.
По мнению Натальи Царевской за человеком останется область принятия критических решений, анализа ошибок. «Наверное, появится какой-то срез функций, умений и навыков, который отдельно не подвластен ИИ», — уточнила спикер.
Максим Королев описал роль людей в будущем как «престиж». По его мнению, люди будут признаком того, что кандидаты достаточно ценны для компании, чтобы их не скидывали на роботов.
Виктория РОДИЧЕВА
Фото: предоставлены оргкомитетом TechRec AI&HR 2025
Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!
