AI в HR — норм или стрём?

Искусственный интеллект переписывает правила игры в HR — этой теме было посвящено мероприятие AI в HR — норм или стрём? Эксперты рынка, HR-лидеры и технологические новаторы собрались, чтобы обсудить, как нейросети меняют подбор персонала, автоматизируют рутину и помогают находить топ-кандидатов. Встреча прошла 24 апреля в Москве.

Где границы технологий и останется ли человеческий фактор незаменимым? На эти и другие вопросы ответили спикеры мероприятия, а слушатели погрузились в реальные кейсы и практику.

Организаторы HR-конференции 2025 — ведущее кадровое агентство ВИЗАВИ Консалт и компания  Beyond Taylor, обучающая новым методам управления, авторы модели «Клиентократия». Мероприятие посетили представители компаний Акрон, Сибур X5, Group, Банк ПСБ, СКБ Контур, Газпромбанк, Лукойл, Норникель, МТС Банк, S7 TechLab и другие. В качестве спикеров выступили топ-менеджеры и HRD компаний Диасофт, Технологии Доверия, Beyond Taylor и CordisON. Ведущий встречи — Ольга Петрова, управляющий партнер КА ВИЗАВИ Консалт.

Как не утонуть в хайпе, а использовать AI в HR для роста эффективности уже сейчас — рассказываем в статье.

Как ИИ трансформирует HR-практики в 2025 году

«Искусственный интеллект в HR перестал быть экспериментом — сегодня это инструмент, без которого невозможно конкурировать на рынке труда», — заявила Екатерина Баталина, открывая экспертную дискуссию о цифровой трансформации HR-сферы. Она рассказала, как искусственный интеллект трансформирует подходы к управлению людьми и поделилась кейсами российских гигантов в IT, финансах и других сферах.

В основе доклада — результаты исследований на тему «ИИ в HR», которые компания «Технологии Доверия» проводит с 2023 года. В исследованиях принимали участие такие компании, как Ростелеком, Сбер, Северсталь, Авито, Дом.РФ и РЖД.

Екатерина Баталина — директор, руководитель практики по управлению персоналом, организационным дизайном и изменениями, Технологии Доверия (ex. PwC).

От теории к практике: что изменилось за два года?

Если в 2023 году бизнес только начинал оценивать потенциал ИИ, то в 2025 он активно применяется во всех отраслях. Сейчас в российских компаниях есть 3 типа решений:

• Разработки российских компаний для собственного использования;

• Российские решения, которые можно свободно купить на рынке и работать с ними;

• Зарубежные решения, адаптированные под российский рынок.

HR-тренд 2025 — автоматизация и цифровизация рутины с помощью искусственного интеллекта. Готовых инструментов для HR стало гораздо больше. ИИ перестает быть чем-то новым — теперь это то, что должно быть как минимум в основных HR-процессах.

Появилось много платформенных решений крупных компаний и стартапов: подбор, обучение и другие. ИИ-технологии становятся более доступными, поэтому скорость их проникновения в бизнес стремительно растет. 

Автоматизация в HR сокращает трудозатраты. На на фоне огромной нехватки кадров становится все больше интересных и интеллектуальных решений. Например, апскилинг, перестановка, ротация сотрудников внутри компании.

Чаще всего HR применяют ИИ для обучения персонала (26%) и рекрутинга (24%). Наиболее перспективные направления ИИ в HR по мнению респондентов — рекрутинг (62%), обучение персонала (51%), онбординг (46%) и анализы вовлеченности (44%).

ИИ в HR: кейсы, которые вдохновляют

Если раньше компании адаптировали зарубежные решения, то сейчас многие внедряют собственные разработки или готовые отечественные платформы. Бизнес активно инвестирует в развитие решений на базе ИИ. В рамках исследований компании делились примерами того, как помогают нейросети для HR.

Рекрутинг будущего

Например, Авито автоматизирует подбор с помощью AI-технологий в сервисе AmazingHiring. В планах — комплексная работа с внутренними сотрудниками через программу «Ротации».

Суть: HR сопоставляют внутренних кандидатов и вакансии компании, и находят сотрудников, которые готовы поменять род деятельности. После их обучают и развивают в нужном направлении. Сотрудники, которые давно работают в компании, уже лояльны, и гораздо проще переобучить их, чем искать внешних кандидатов.

Компания Ростелеком внедрила рекомендательную ротационную модель, которая предлагает позиции внутри компании для сотрудников. Большой акцент сделан на развитие карьерных треков.

Северсталь использует виртуального консультанта на базе искусственного интеллекта для карьерного сайта, который предоставляет посетителям информацию о компании и о вакансиях.

У Сбера более 15 ИИ-инструментов для рекрутмента в HR, и их число постоянно растет. Помимо стандартных — парсинг резюме, распознавание документов, планирование подбора и т. д., — есть и уникальные.

Один из таких — поиск подобных сотрудников среди внутренних кандидатов с помощью ИИ. Например, человек пошел на повышение и нужно найти точно такого же преемника. AI-модель анализирует профили специалистов, работающих в компании, и подбирает подходящие варианты.

Альфа-банк с помощью ИИ выстроила процесс рекрутмента. Модель составляет целевой профиль идеального сотрудника, основываясь на реальных специалистах, которые работают в компании. Затем сопоставляет с ним профили кандидатов. Пул соискателей с наибольшим процентом попадания HR и берут в дальнейшую работу. 

Еще ИИ делает прогноз прохождения испытательного срока. Решение анализирует, как человек общается с командой. В зависимости от его интеграции в среду и обрастания контактами, алгоритм оценивает вероятность прохождения испытательного срока. Чем вероятность ниже, тем больше внимания HR уделяют онбордингу и адаптации нового сотрудника.

Как сделать ИИ помощником, а не конкурентом, интересно многим.

Обучение в 3 клика

Компания Северсталь с помощью ИИ разработала программу обучения для сотрудников. На базе готовой структуры и внутренних материалов нейросеть сформировала теорию и задания (тесты, интерактивы). В рамках курса ИИ генерирует изображения и графику, озвучивает лекции, задания и обрабатывает обратную связь от обучающихся.

Ростелеком с помощью умного чат-бота проводит продуктовое обучение для продавцов — он выводит информацию о новых тарифах и открывает записи вебинаров пользователям. Еще есть ИИ-инструмент, который оценивает работы внутренних абитуриентов для зачисления на совместные с ВШЭ образовательные программы. В планах сделать цифровые аватары тренеров и генерировать с ними обучающие видео.

РЖД работает над рекомендательной моделью по обучению. В компании огромное количество сотрудников и множество внутренних обучающих материалов. Вручную их сортировать долго и неудобно, поэтому сейчас РЖД разрабатывает ИИ-сервис, который будет для каждого подбирать интересный контент. После тестирования ожидается запуск в промышленную эксплуатацию.

Сбер с помощью нейросетей проводит детальный анализ профиля человека, его род занятий, деятельность, интересы, функциональные задачи. На основании этого формируется персонифицированная лента материалов, с рекомендованным контентом для конкретного сотрудника — статьи, книги, курсы, вебинары, видео. 

Другие примеры использования искусственного интеллекта в HR — адаптация сотрудников и различные прогнозные модели. На первый план в генерации обучающего контента чаще всего выходит создание цифровых аватаров, которые активно используются для разных задач.

«Курсы с «живыми» спикерами значительно повышают вовлеченность сотрудников», — отмечает Екатерина Баталина.

Компании применяют искусственный интеллект в HR для адаптации сотрудников, создания прогнозных моделей и цифровых ассистентов. 

Основные барьеры: чем ИИ «напрягает» бизнес

Использование нейросетей несет определенные риски. Но чем больше технологии входят в нашу жизнь, тем меньше компаний медлит с их внедрением — и причины для осторожности становятся другими.

Спикер рассказала, какие барьеры останавливают компании от работы с ИИ в 2025 году.

• Информационная безопасность. Как и в 2023, так и в 2025 году этот вопрос по-прежнему на первом месте у компаний, и каждая по-своему решает его. 

«Нужно очень аккуратно использовать AI-инструменты. Желательно создавать в компании закрытую экосистему», — отметила Екатерина.

• Изменение корпоративной культуры. В 2023 их ожидали, и они действительно активно происходят сейчас. И вот почему.

При внедрении ИИ-решений важно вовлекать сотрудников в использование этих инструментов, обучать их и адаптировать к инновациям. В определенных компаниях существуют целые подразделения, которые занимаются внедрением и коммуникацией. 

• Возможные отклонения и ошибки. Скорость внедрения искусственного интеллекта молниеносна, и все же отклонения и ошибки по-прежнему возникают. Но теперь появилось больше знаний и понимания того, как с этим работать и проверять результаты.

• Трудности в расчете конкретного эффекта внедрения. Раньше оценить реальный результат ИИ было сложно — бизнес только начинал что-то пробовать и проверять. В 2025 году расчет экономического эффекта от интеграции новых решений — это приоритетная задача перед внедрением технологий.

Риски есть, но страхи уходят: скепсис сотрудников сменился запросом на обучение ИИ-инструментам.

7 ключевых этапов для успешного внедрения ИИ

1. Четко сформулировать: «Какой KPI закрывает ИИ?».

2. Перестроить процессы: оценить, какие новые роли и компетенции ввести, как поменять структуру.

3. Интегрировать ИИ в корпоративную культуру через обучение.

4. Тестировать пилоты перед масштабированием вместе с командой.

5. Обеспечить безопасность данных.

6. Продумать пошаговую стратегию внедрения.

7. Постоянно актуализировать решения.

Залог успешного внедрения ИИ — не перескакивать шаги и тщательно выполнять каждый.

ИИ в HR — это не «вау-технологии», а рабочий инструмент для решения кадровых вызовов.

«Через два года ИИ станет таким же стандартом, как Excel в отчетности. Вопрос не в том, внедрять или нет, а в том, как сделать это быстрее конкурентов», — резюмировала Екатерина Баталина.

Как подготовить компанию к эпохе ИИ

Нина Никитина поделилась неочевидным взглядом на трансформацию управления в эпоху ИИ. Вместо страхов о замене людей алгоритмами она предложила сосредоточиться на адаптивности компаний. Вот главные тезисы.

Нина Никитина — управляющий по корпоративному обучению, лидер центра научной экспертизы компании Beyond Taylor.

ИИ — не угроза, а инструмент для перехода на новый уровень

«Искусственный интеллект заменит рутину, но не способность ставить цели. Именно люди решают, куда двигаться бизнесу», — отметила Нина. По ее словам, ключевая задача HR — создать организацию, которая быстро реагирует на изменения.

Горизонт планирования в острые периоды сокращается — стратегические сессии рассчитываются не на годы, а на месяцы. Внедрение искусственного интеллекта — это одно из таких радикальных изменений, к которому можно и нужно подготовить организацию. Последовательный цикл внедрения изменения важен, но еще более верхнеуровневая задача HR — подготовить организацию к таким изменениям через систему управления.

«Клиентократия» вместо «тейлоризма»: новая парадигма управления

Традиционные системы управления ставят во главу угла прибыль. Руководство спускает планы и показатели сверху вниз. Разные отделы получают противоречивые задачи, а жесткие рамки бюджета и планов ограничивают свободу действий сотрудников. В результате зачастую производство, продажи и маркетинг начинают действовать вразнобой — возникает рассогласованность. Это мешает быстро реагировать на изменения внешней среды. Компания теряет фокус, тратит ресурсы впустую и теряет устойчивость.

Нина предложила перейти от классической модели «компания как механизм» к клиентократии — системе, где все процессы заточены под создание ценности для клиента.

В чем разница?

• Традиционный подход: прибыль — главная цель, сотрудники — «винтики», решения принимаются сверху вниз.

• Клиентократия: клиентская ценность — приоритет, команды автономны, структура гибкая.

Опыт Вкусвилла

Во время пандемии 2020 закрылась значительная часть розницы. В это же время сеть «Вкусвилл» одна из первых ввела онлайн-доставку продуктов, а уже в 2022 году компания стала лидером онлайн-ритейла.

Что сработало:

• Фокус на ценности для клиента — «полезные продукты с честным составом».

Компания открыла лаборатории на складах для проверки сырья, запретила поставщикам использовать красители. Для тщательной проработки потребностей клиентов Вкусвилл применяет ИИ. Например, анализирует пользовательские данные и делает персонализированные рассылки.

В результате клиент получает не рандомное предложение, а то, что может его заинтересовать именно сейчас. Если человек соблюдает пост, то он увидит подборку постных продуктов, а не мясную нарезку.

• Автономность команд — сотрудники сами принимают решения без согласований.

Если товар не соответствует стандартам компании — например, у него ненатуральный состав — продавец может убрать его с полок, не получая разрешения руководства.

• Отказ от жестких KPI в пользу гибких метрик.

Вместо этого команды сами определяют метрики качества и отслеживают прогресс. Например, отдел доставки измеряет не скорость, а % клиентов, которые повторно заказывают из-за удобства сервиса.

Вывод:

Внешние условия меняют запросы и ценности клиентов. Если компания оперативно адаптирует свои процессы под то, что важно людям в моменте — это повышает уровень доверия и лояльность покупателей.

Примеры использования ИИ.

Эволюционная цель: зачем заменять миссию?

Чтобы реагировать на изменения оперативно и без потерь, компании нужна объединяющая измеримая цель. При этом важно правильно понимать, куда компания движется на самом деле. Ответ на этот вопрос определяет направленность действий на всех уровнях организации.

«Миссии вроде “стать номером один” устарели. Они не вдохновляют сотрудников и не помогают в кризис», — заявила спикер. Вместо этого она предложила разрабатывать эволюционную цель — конкретный измеримый ориентир, который меняет жизнь клиентов.

Определение: Эволюционная цель (ЭЦ) – результат изменения в мире, появлению которого хочет поспособствовать компания. Главный ориентир всех действий компании. Краткая формулировка, раскрывающая смысл существования организации в долгосрочном периоде.

Зачем нужна эволюционная цель:

• Помогает фокусироваться на главном.

• Служит моральным ориентиром и инструментом оценки текущей деятельности.

• Мотивирует команды, особенно в кризисные ситуации.

• Помогает разрешать конфликты.

• Помогает командам принимать самостоятельные решения и выбирать альтернативные пути.

• Синхронизирует команды внутри компании и коммуникации вовне.

---

Часто миссия имеет процессный путь без измеримых результатов. В этом случае сотрудники и клиенты не понимают, насколько продвинулась компания к цели, как она соответствует миссии. Соответственно, они не видят пользу и ценность от работы — это невдохновляющая история.

Пример:

❌ Миссия мусороперерабатывающей компании: «Стать лидером в Московском регионе» — нет пользы для клиентов и ценностей для сотрудников

✅ Эволюционная цель: «Чтобы весь мусор в регионе перерабатывался» — вклад в заботу об экологии и здоровье людей, который можно измерить.

Как это работает:

1. Определили, что важно для клиента (экология, чистота, здоровье).

2. Сформулировали цель, которую можно измерить (% переработанного мусора).

3. Настроили процессы так, чтобы каждый сотрудник видел свой вклад.

Ценностное совпадение вдохновляет и эмоционально сплачивает коллектив. Важно, чтобы те управленческие подходы, которые применяются в организациях, позволяли сотрудникам оставаться человечными, делать что-то важное в этом мире, видеть результат своих действий.

В этом ИИ не заменит людей: он берет рутину, ускоряет работу, но не думает за нас. Технологии задают более высокую планку, но человек остается ключевым звеном.

Как работать с эволюционной целью

• Определите, кто клиент, что ему нужно, и чего он сейчас недополучает. Проведите исследование его болей.

• Сформулируйте ценности для клиента и выделите ключевую, которую компания будет давать лучше всех на рынке.

• Проведите стратегическую сессию с руководителями/лидерами команд, дающих эти ценности по разработке эволюционной цели.

«Пафосные миссии нужно сперва измерить линейкой!» — прокомментировала Нина Никитина.

3 шага для HR: с чего начать изменения?

1. Пересмотрите систему целей. Замените абстрактные миссии на конкретные задачи вроде: «Сделать наши курсы доступными для 90% сотрудников к 2025 году».

2. Дайте командам автономию. Разрешите принимать решения без многоуровневых согласований.

3. Внедрите эксперименты. Например, создайте «лабораторию» для тестирования ИИ-инструментов.

«ИИ не заменит HR, но потребует пересмотреть подходы к управлению. Сотрудники остаются, если видят смысл в работе. Ваша задача — помочь компании его найти», — резюмировала Нина Никитина.

AI в HR: как избежать штрафов и сохранить доверие сотрудников

«Загрузка резюме в ChatGPT или аналогичные сервисы — прямое нарушение 152-ФЗ», — начала выступление Ольга Чумакина.

Персональные данные (ПДН) — это информация, по которой можно идентифицировать человека. К ПДН относятся любые сведения прямого или косвенного характера, с помощью которой можно определить личность субъекта. Даже имя и фамилия кандидата — уже персональные данные.

Ольга Чумакина — HR-директор & партнер консалтинговой компании CordisON.

Если ИИ-сервис обучается и работает с персональной информацией, компания рискует получить штраф до 6 млн рублей. Это относится и к российским, и к зарубежным нейросетям.

Аналогичная ситуация с обработкой корпоративных данных. Если мы загружаем в открытую нейросеть внутреннюю информацию — статистику, стратегию и т. п. — это уже нарушение закона о коммерческой тайне.

«Обезличить ПДН технически возможно, но есть вопросы к эффективности этого обезличивания», — прокомментировала Ольга Чумакина.

Европа vs Россия: что ждет HR?

Искусственный интеллект — эффективный инструмент, однако практически все HR-задачи соприкасаются с персональными или корпоративными данными. Отказываться от него = терять продуктивность.

Поэтому необходимо контролировать то, насколько этично, корректно и полноценно сотрудники используют искусственный интеллект. В Европе уже введены жесткие требования к использованию Generative AI на рабочих местах.

Российское законодательство еще не закрепило четких требований к использованию нейросетей, но движение есть. По мнению Ольги Чумакиной, Россия пойдет тем же путем:

• Точечные запреты — например, на использование биометрии без согласия.

• Введение аналога общего регламента по защите данных (GDPR) для ИИ.

Проблема адаптации компаний к новым технологиям

Когда организация сталкивается с принципиально новой технологией, срок адаптации в среднем занимает от 9 месяцев до 3 лет. Основная сложность — инерция мышления и сопротивление переменам.

Представьте: компания только перевела бухгалтерию с бумажных носителей на цифровые системы, а ей уже предлагают внедрять ИИ.

Технологии развиваются быстрее, чем бизнес успевает адаптироваться. К моменту, когда необходимость изменений становится очевидной, у компании уже нет «запаса» в на постепенное внедрение.

Решение

Не ждать «идеального момента». Развивайте цифровую культуру сотрудников уже сейчас:

• Проводите обучающие воркшопы по основам ИИ;

• Тестируйте пилотные проекты в отдельных департаментах;

• Создайте внутренних экспертов, которые смогут наглядно демонстрировать пользу технологий.

Например, пока бухгалтерия осваивает 1С, ИТ-отдел может запустить эксперимент с нейросетью для анализа договоров. Это подготовит почву для масштабирования решений в будущем.

Советы для ускорения:

• Внедряйте цифровую грамотность через микрокурсы. Например, обучите сотрудников писать промты для нейросетей.

• Создавайте внутренних евангелистов ИИ — сотрудников, которые тестируют инструменты и делятся кейсами.

• Используйте пилоты. Например, можно запустить ИИ-чат для опроса сотрудников об отпусках.

Новая эра профессий на стыке технологий, этики и корпоративной культуры 

На стыке технологий, юридических аспектов и развития ИИ появляются специализации, в функционал которых входит организация и координация работы с нейросетями. Чаще всего они растут из уже существующих профессий, просто модифицируются под новую реальность.

Есть специалисты, которые анализируют данные и разрабатывают ИИ-алгоритмы, внедряют ИИ-продукты в системы, отвечают за этичность ИИ-сервисов и другие. Например, в Сбере есть центр по искусственному интеллекту развития решений.

Многие компании-лидеры уже вводят разноуровневые AI-специальности — как зарубежные (Dell, IBM), так и российские. Chief AI Officer (CAIO) — новая роль для компаний, внедряющих ИИ.

CAIO управляет всеми AI-инициативами, связанными с внедрением технологий в процессы деятельности компании. Его глобальная задача — создание корпоративной культуры использования ИИ, с целью информировать и адаптировать людей к этому инструменту.

Справка: 67% европейских компаний уже наняли Chief AI Officer (CAIO). Ключевые задачи CIAO: Развитие AI-стратегии; Координация и управление внедрением AI; Контроль за этичностью алгоритмов; Обучение сотрудников; Развитие аналитической культуры; Адаптация ИИ-решений под локальные законы.

Официально такой должности уровня СхО в России нет, но крупные игроки уже вводят эквивалентные роли. В перспективе ожидается появление запросов на высокоуровневых AI-специалистов.

В 2025 году одним из важных навыков для HR станет умение работать с данными и нейросетями так, чтобы не нарушать законодательство. Важно обращать внимание на основные моменты:

• Где хранятся данные — на российских серверах или за рубежом;

• Есть ли согласия сотрудников на обработку данных;

• Насколько обезличены резюме перед анализом.

«Сейчас ИИ — как интернет в 90-е: все им пользуются, но мало кто понимает риски. Ваша задача — быть на шаг впереди», — резюмировала Ольга Чумакина.

Как ИИ меняет правила игры и что делать, чтобы остаться в профессии

«Искусственный интеллект — это не джинн из лампы, а инструмент, который усиливает ваши навыки», — заявил Иван Савченко, руководитель группы подбора компании Диасофт и эксперт по цифровым HR-решениям. На примере подбора персонала он показал, как большие языковые модели (LLM/БЯМ) экономят до 80% времени на рутине.

Спикер представил HR-сообществу практическое руководство по интеграции больших языковых моделей в ежедневные процессы рекрутмента. Акцент был сделан на конкретные инструменты и кейсы, которые позволяют:

• Сократить время на рутинные задачи (составление вакансий, анализ резюме).

• Повысить качество коммуникации с кандидатами за счет персонализации.

• Минимизировать риски «выгорания» HR-специалистов через делегирование шаблонных операций ИИ.

Иван Савченко разъяснил базовые термины, связанные с ИИ: что такое Generative AI, машинное обучение, нейросети, большие генеративные модели и другие. Именно генеративные большие языковые модели (БЯМ) помогают пользователям создавать тексты, изображения, музыку и видео — о них и пошла речь далее.

Иван Савченко — руководитель группы подбора компании Диасофт.

Актуальность ИИ и цикл хайпа Gartner

Многие знакомы с концепцией «петля хайпа» от аналитической компании Gartner. На графике 2024 года, посвященном развивающимся технологиям, генеративный ИИ находится на пике завышенных ожиданий.

Это означает, что сейчас технология переживает максимальный ажиотаж. В ближайшие 2-5 лет, по прогнозам Gartner, она войдет в плато продуктивности — этап, когда инструменты станут повседневными, как интернет или Wi-Fi.

Историческая параллель: В 2012 году на аналогичном пике находились NFC-платежи, 3D-печать и дополненная реальность. Сегодня эти технологии интегрированы в бизнес-процессы, что подтверждает: за хайпом следует практическое применение.

Эволюция технологий: разбираемся в терминах

Спикер пояснил разницу между технологическими этапами:

• Автоматизация — алгоритмы полностью заменяют человека в рутинных задачах (например, парсинг резюме).

• Аугментация — расширение возможностей и ускорение процессов за счет симбиоза человека и ИИ (например, создание вакансий, скрининг и оценка кандидатов).

Аугментация позволяет сохранить человеческий фактор для стартовых задач и креативных решений, избежав полного замещения специалистов.

Пример аугментации из IT: Нейросети подсказывают фрагменты кода, которые программист может скорректировать и использовать. Это сокращает время работы, но требует экспертного контроля.

• LAM-модели — следующий эволюционный этап развития технологий. Алгоритмы доводят процессы до результата практически без участия человека. Первые разработки уже появились.

Прогнозы для рынка труда: данные Международного экономического форума

Опираясь на отчет The Future of Jobs Report 2025, Иван выделил тренды будущего рынка труда:

1. Сохранение рабочих мест:

• 91% текущих позиций останутся актуальными к 2030 году.

• 9% исчезнут из-за автоматизации, но общее число вакансий вырастет на 7% — технологии создадут новые ниши.

2. Распределение функций человек vs. технологии:

Спикер поделился статистикой того, как часто используют технологии в 2025 году, и дал прогноз на 2030 год. Основной сдвиг произойдет за счет перехода ручных операций в автоматизированные.

Категория	2025 год	2030 год
Ручной труд	47%	33%
Аугментация	30%	33%
Полная автоматизация	23%	34%

«Чтобы остаться «на плаву», важно осваивать инструменты аугментации — они усиливают специалистов, а не заменяют их», — отметил Иван Савченко.

От промтов к результату: как «разговаривать» с нейросетью

В практической части Иван сделал обзор популярных БЯМ и их возможностей. В режиме реального времени аудитория получила пошаговую инструкцию для работы с нейросетями и оценила результат (спойлер: произошел вау-эффект).

Популярные нейросети и их возможности.

Чтобы начать работу с нейросетью, в БЯМ нужно отправить техзадание — промт. Это не просто запрос, а точная инструкция для ИИ. Представьте, что вы нанимаете стажера: чем четче опишете задачу, тем лучше он ее выполнит.

Структура для описания промта называется фреймворк. Ее можно написать самостоятельно или найти в поисковых системах. Чтобы прийти к валидному результату, фреймворк для промта должен быть структурирован.

Пример фреймворка CRISP: Context / Контекст — передает необходимые вводные, Role / Роль — уточняет направление ответа, Instruction / Инструкция — отражает поставленную задачу, Style / Стиль — задает форму ожидаемого ответа, Parameters / Параметры — конкретизируют результат.

У нейросетей есть нюанс — ограниченный контекст диалога. В один чат нельзя отправить бесконечное число сообщений, в какой-то момент ИИ «забудет» начальную тему. Поэтому ключевое правило: четко и ясно формулируйте задачи с первого запроса.

Практические лайфхаки: как ИИ экономит часы рутины

В практическом блоке Иван показал, как БЯМ могут помочь HR, на примере вакансии junior-тестировщика.

1. Создание вакансий за 1 минуту

Пример промта:

«Я ищу junior-тестировщика для гибридной работы в Москве. Опиши вакансию: ключевые навыки — Postman, основы SQL; бонус — обучение за счет компании».

Результат:

• Готовая структура с требованиями и условиями;

• Возможность мгновенно править текст (пример: «Сделай тон менее формальным»).

2. Скрининг резюме

Загрузите релевантные резюме и вакансию в чат. Готовый промт:

«Ранжируй кандидатов по 7 критериям. Выведи таблицу с оценкой от 1 до 5 и рекомендациями».

Результат:

• Автоматическая оценка опыта и навыков;

• Комментарии к оценкам и рекомендации;

• ТОП кандидатов для собеседования.

3. Персонализированные приглашения

Пример промта:

«Сделай прямую ссылку на диалог в WhatsApp по номеру телефона. Составь персонализированное сообщение с приглашением рассмотреть вакансию. Ссылка должна содержать текст сообщения. Представь результаты в виде таблицы. Тон сообщения дружелюбный, вежливый».

Результат:

• Генерация WhatsApp-ссылки с готовым текстом — остается только нажать «Отправить».

4. Подготовка к собеседованиям

Пример промта:

«Создай 5 закрытых вопросов для скрининга junior-тестировщика. Акцент: опыт работы с Postman, знание типов тестирования, умение описывать баги. Без открытых формулировок».

Результат:

• Готовые вопросы для скрининга кандидатов, даже если вы никогда не подбирали людей на эту специальность.

5. Тестовые задания «под ключ»

Пример промта:

«Создай 3 задания для junior-тестировщика: проверка API, поиск бага в лендинге, работа с документацией. Время выполнения теста — 30 минут».

Результат: 

• Эталонные ответы от ИИ, с которыми можно сравнивать решения кандидата, и критерии оценки результатов тестирования.

Для HR нейросети могут выполнять и более комплексные задачи. Например, можно загрузить в чат данные о кандидатах и записи собеседований, чтобы понять — подходит специалист или нет. Модель проанализирует информацию: оценит компетенции и культурную совместимость, мотивацию, выделит сильные и слабые стороны стороны. Затем даст рекомендации и краткое заключение о кандидате. В зависимости от задачи пользователя, отчет можно представить в табличном виде, ранжировать и сравнивать кандидатов внутри одного пула.

Предостережения: где ИИ может подвести

Основываясь на личном опыте, Иван предупредил аудиторию о недостатках ИИ:

• Недостоверные данные. Модель может приписать кандидату несуществующий опыт. Решение: всегда перепроверяйте ключевые факты.

• Замедление базовых навыков. Если всегда поручать ИИ писать вакансии или разбирать резюме, эти навыки могут начать исчезать у самого HR.

«Здесь надо выбрать между собственным ростом и эффективностью — примерно так же, как вы выбираете между лифтом и лестницей», — прокомментировал спикер.

• Безопасность. Работа с персональными данными в публичных LLM — риск утечки. Совет: старайтесь использовать локальные решения.

В заключение спикер дал советы новичкам:

• Начните с бесплатных инструментов.

• Научитесь составлять промты для нейросетей или пользуйтесь библиотеками промтов.

• Следите за новостями о нейросетях.

«Через 2 года ИИ станет обычным инструментом. Ваша задача — не бояться, а учиться «дирижировать» им», — резюмировал Иван Савченко.

Заключение

К 2025 году ИИ в HR становится стандартом, а не экспериментом. Автоматизация рутины, предиктивная аналитика и цифровое обучение переформатируют конкуренцию. Это требует перестройки процессов, инвестиций в локальные IT-решения и этичной работы с данными. 

Ключевая задача HR — превратить компании в адаптивные системы, где ИИ усиливает возможности людей, сохраняя фокус на ценностях и измеримых целях. Основные вызовы — сопротивление сотрудников и оценка ROI. Успех зависит от AI-стратегии, культурной трансформации и баланса технологий с человеческим фактором.

AI в HR не заменяет людей — стратегические решения и смыслы остаются за человеком. Победители рынка — те, кто использует технологии как инструмент для достижения смыслов, а не их подмены. 

Не были на HR-мероприятии, но хотите знать больше о трендах HR и рынке труда? Читайте наш блог и подписывайтесь на соцсети — ВКонтакте и Telegram. Обещаем только полезный контент и актуальное для HR и бизнеса!

Организаторы

Кадровое агентство ВИЗАВИ Консалт — управляющая компания федеральной рекрутинговой сети «ВИЗАВИ Метрополис».

Компания Beyond Taylor, обучающая новым методам управления, авторы модели «Клиентократия».

Спикеры

Екатерина Баталина — Директор, руководитель практики по управлению персоналом, организационным дизайном и изменениями, Технологии Доверия (ex. PwC).

Нина Никитина — Управляющий по корпоративному обучению, лидер центра научной экспертизы компании Beyond Taylor.

Ольга Чумакина — HR-директор & партнер консалтинговой компании CordisON.

Иван Савченко — Руководитель группы подбора компании Диасофт.

Партнеры

Lerna — Корпоративное обучение в одном личном кабинете. 36 школ, 1500+ курсов, 19 направлений. Решаем задачи бизнеса вместе!

Personik — Умный чат-бот для автоматизации HR-процессов. Работает на основе цифровой платформы, позволяющей управлять адаптацией, обучением, опросами, базой знаний, HR-сервисами и другими задачами через мессенджеры сотрудников.

Hello Foody — Кулинарные киоски и микромаркеты с полезной и вкусной едой. ГК «Мир Вендинга» — развивающаяся сеть, представленная более чем в 80 городах России.

FortWine — Виноторговая компания ФОРТ. Надежный импортер алкоголя с более чем 30-летним опытом работы на рынке. Символ комфорта, стабильности и непревзойденного качества.

Русские Пироги — Традиционные русские пироги прямо из печи. Доставка по Москве и области.

Кондитерская фабрика «Волшебница» — российский производитель шоколадной продукции с 1997 года.

Третьяковская галерея — федеральный государственный художественный музей русского искусства.

Гости

Яндекс, Норникель Спутник, YADRO, ЕВРАЗ, Билайн, Софтлайн, АШАН, Wildberries, Банк Синара, Газпромнефть-Терминал, ГК Союз, Смартавиа, Балтийский Лизинг, МПО им. И. Румянцева, Самолет, X5 Tech, Высочайший, Нацпроектстрой и многие другие.