Российские компании активно трансформируют HR-функции, внедряя цифровые решения и автоматизацию. Однако вместе с усложнением процессов усиливается и ключевой парадокс: чем технологичнее становится HR, тем дальше он уходит от работы с людьми. Дашборды, KPI и отчетность вытесняют живую коммуникацию, заставляя бизнес снова говорить о необходимости возврата к people-first подходу. О том, как искусственный интеллект и другие HR-технологии на практике помогают снять операционную нагрузку и вернуться к работе с людьми в рамках концепции HR-zero, рассказала Sostav Лиана Расулова, руководитель Kokoc.Recruitment (входит в 
Kokoc Group ).
За последние пять лет HR-процессы стали настолько сложными и перегруженными, что HR стали юристами, админами, психологами и бюрократами в одном лице. А уж когда появляется задача «оптимизировать процессы», HR превращается в поставщика отчетности, что заметно по структуре современной цифровой трансформации: она давит дашбордами, интеграциями и KPI.
И здесь на сцену выходит искусственный интеллект, только не как хайп, и не «мечта о роботах», а как практичные инструменты и сервисы, которые помогают HR заниматься настоящей работой — живыми людьми.
Сегодня в HR работает целый спектр технологических решений, и многие из них стали доступнее, чем когда-либо.
Вот что мы реально применяем в индустрии — и что вижу лично я. Сразу отмечу, что больше всего решений с ИИ я вижу в сфере найма и подбора персонала, каждую неделю релизится хотя бы один новый продукт на рынке.
1. AI-ассистенты
Один из первых этапов, где ИИ стал реальным спасением, — фиксация информации и договоренностей.
Сервисы автоматически подключаются к встречам, фиксируют обязательства, структурируют обсуждения, а затем присылают идеальный follow-up. И HR больше не тратит драгоценное время на переписывание тезисов или сбор согласований, или фиксацию интервью.
Такой класс инструментов автоматизирует:
- создание резюме-протоколов;
- извлечение ключевых требований заказчика;
- создание таймлайнов;
- ведение базы знаний по вакансиям.
2. Генерация контента (вакансий)
Раньше написать хорошее описание вакансии — это потратить приличное количество времени. Сейчас же сервисы умеют:
- обрабатывать требования;
- подбирать tone of voice;
- формировать ценностные предложения;
- адаптировать текст под сайты и соцсети;
- анализировать лучшие практики в отрасли.
Достаточно дать основные вводные, и сервис вложится в написание с полнейшим креативом и точностью, нужно будет слегка откорректировать. В результате больше времени на анализ профиля и стратегию поиска кандидатов. Прощай, копирайтерский марафон.
3. Поиск, скрининг кандидатов
Обычно на этом этапе рекрутер тонет в однотипных действиях.
Сейчас сервисы проводят:
- Автоматический поиск резюме.
Мониторят job-boards, соцсети, профессиональные базы и находят подходящих кандидатов. И это не просто «поиск по словам», а полноценное сопоставление навыков и опыта с требованиями вакансии.
- AI-скоринг релевантности.
Алгоритмы ранжируют кандидатов по степени соответствия:
- навыки
- опыт
- ключевые слова
- отраслевая специфика
- потенциальная успешность в роли
- Анализ резюме
Сами читают резюме и формируют shortlist. HR получает не 200 резюме на проверку, а 10−15 релевантных профилей.
4. Коммуникации с кандидатами
- Голосовые боты.
Проводят первичный опрос, задают стандартные вопросы, уточняют условия, фиксируют ответы.
- Чат-боты.
Работают в мессенджерах, отвечают кандидатам 24/7, снимают типичные вопросы, помогают ориентироваться в процессе.
- Персонализированные сообщения.
Инструменты формируют:
- e-mail приглашения;
- уточняющие сообщения;
- follow-ups;
- предложения о зарплате;
- объяснения этапов.
Составляются не просто шаблонные письма, персонализированные. ИИ анализирует профиль кандидата, его опыт, сформулированные ценности вакансии, стиль коммуникации.
5. Автоматизированные интервью
ИИ помогает:
- задавать одинаковые вопросы всем кандидатам;
- фиксировать ответы;
- анализировать речь;
- оценивать soft skills;
- сопоставлять данные с профилем вакансии.
ИИ не принимает финальных решений — но дает HR гораздо более качественный массив данных, чтобы это решение принять.
6. Аналитика рынка и зарплат
Сервисы собирают данные из открытых источников, корпоративных систем, пользовательских отзывов, рыночной статистики и формируют отчеты:
- актуальный диапазон зарплат;
- прогнозы роста;
- позиционирование компании;
- сравнение компенсаций по регионам.
Теперь HR может аргументировать позицию бизнеса и предлагать рынку честные условия, а не опираться на догадки или устаревшие таблицы
7. Внутренние процессы: от адаптации до обучения
- Onboarding-боты.
Отвечают новичкам, подсказывают, куда зайти, к кому обратиться, что изучить.
- AI в обучении.
ИИ формирует персонализированные треки развития на основе компетенций, KPI и задач сотрудника. Он подсказывает, какие навыки развивать, какие курсы подходят, какие симуляции пройти, и помогает менеджеру вести диалог развития на новом уровне.
- Оценка 360 с поддержкой ИИ.
Сбор отзывов автоматизирован, результаты визуализируются, формируются рекомендации. Это упрощает системную работу с компетенциями и повышает качество обратной связи.
8. Фиджитал, IoT, блокчейн: технологии, которые пока не везде, но уже меняют картину
Не вдаваясь в долгие технические объяснения, перечислю ключевые направления, которые HR-рынок уже затрагивает:
- VR/AR — виртуальные туры по офису, иммерсивные тренажеры, симуляции для обучения.
- IoT — сенсоры, данные активности, управление потоками сотрудников, повышение безопасности.
- Блокчейн — защита данных, цифровые идентичности, автоматизация расчетов и документов.
- No-code + AI — HR самостоятельно собирает чат-ботов, автоматизации, базы знаний, не привлекая разработчиков.
Эти технологии еще формируются, но потенциал огромный: от экономии времени до прозрачности процессов, которую невозможно достичь классическими инструментами.
В моей практике: что дают ИИ-инструменты HR прямо сейчас
Кейсы разные, отрасли разные, но эффект — похожий:
- скорость обработки информации возрастает кратно;
- качество отбора становится выше, потому что ИИ умеет эффективно сопоставлять данные;
- коммуникация с кандидатами и сотрудниками становится персонализированной и своевременной.
HR становится менее «оператором процессов» и больше — аналитиком, фасилитатором и партнёром для сотрудников и бизнеса.
ИИ не заменяет HR — он убирает все то, от чего чаще всего перегорает HR. Конечно же, у ИИ есть ограничения: ИИ не понимает мотивации, не чувствует нюансов корпоративной культуры, не умеет управлять конфликтами, не принимает этических решений за человека. И это закономерно: эти зоны — глубоко человеческие. Это не недостатки технологий, а аргументы в пользу того, что HR не исчезает.
Исходя из моей практики и из структур, которые мы внедряли, я рекомендую HR подготовиться к внедрению ИИ следующим образом:
1. Определить задачи, а не инструменты.
Искать не «куда бы встроить ИИ», а «где у вас теряется время, качество или прозрачность».
2. Провести небольшой пилот.
ИИ не внедряют сразу на весь HR. Начинают с 1−2 процессов:
- скрининг;
- коммуникации;
- диагностики, обучение.
3. Работать в связке HR + IT+бизнес.
Важно понимать базовую архитектуру данных, логику моделей и правила этики — и формировать единый governance-подход.
4. Встроить человека в «петлю принятия решений».
Даже самая умная модель требует финального решения HR-специалиста. Это критический элемент ответственного использования ИИ.
5. Оценивать эффективность не «по ощущениям», а по метрикам.
Например:
- качество найма;
- удовлетворенность сотрудников;
- снижение текучести.
Заключительная часть
Кажется, что всем нам пора вернуться к концепции, где HR снова становится человеческой профессией, а технологии делают то, что должны, — освобождают время и повышают качество решений. И если смотреть на рынок честно, то выигрывать будут не те HR, кто «боится быть замененным», а те, кто готовы стать архитекторами опыта взаимодействия сотрудников с ИИ в своих компаниях, и те, кто готовы будут к другим своим новым ролям.