Сначала процессы, потом ИИ. Что действительно стоит автоматизировать в рекрутинге?

Искусственный интеллект уже умеет анализировать резюме, общаться с кандидатами, готовить тексты и собирать данные для отчетов. Но означает ли это, что рекрутеру можно передать алгоритмам значительную часть своей работы? И где проходит граница между полезной и бесполезной автоматизацией?

Ксения Макарова — HR Business Partner, эксперт по автоматизации подбора, адаптации, обучения и оценки персонала с опытом в HR 9+ лет в таких компаниях, как Мираторг, Агротек, NOVAROLL.

Мы поговорили с Ксенией о том, какие операции уже можно автоматизировать без потери качества, почему нельзя начинать внедрение с выбора системы и какую роль в этом процессе играют регламенты, обучение и готовность команды к изменениям.

Содержание

Что действительно стоит автоматизировать

Где заканчиваются возможности алгоритмов

Когда процесс готов к автоматизации

Почему внедрение зависит не только от технологий

Кто должен отвечать за автоматизацию

Какую роль ИИ должен играть в подборе

Не автоматизировать хаос

Что действительно стоит автоматизировать

— Какие задачи рекрутинга сегодня можно безболезненно отдать на автоматизацию?

— В первую очередь это разбор откликов, первичный скрининг резюме и отсев кандидатов по базовым критериям. Если на вакансию приходит 200 и более откликов, рекрутер физически не может качественно обработать каждый вручную. Поэтому логично автоматизировать именно начальные этапы: поиск ключевых параметров в резюме, уточняющие вопросы кандидатам и первичную фильтрацию. В результате из нескольких сотен откликов остается несколько десятков действительно релевантных кандидатов, на которых рекрутер уже может сосредоточить свое время.

Автоматизацию стоит рассматривать как инструмент помощи, а не как замену профессиональной оценке.

— Какие риски есть у такого подхода?

— Риски есть всегда. Система может что-то пропустить или неверно интерпретировать данные. Например, если ключевое слово написано с ошибкой, алгоритм может его не распознать. Полностью исключить такие ситуации невозможно, поэтому автоматизацию стоит рассматривать как инструмент помощи, а не как замену профессиональной оценке.

— Можно ли доверять выводам ИИ в аналитике и отчетности?

— Я бы не воспринимала такие выводы как истину в последней инстанции. Любой результат необходимо проверять. Сейчас многие показатели можно быстро собрать с помощью HR-систем, Excel, BI-инструментов и дашбордов. Иногда объяснить системе, какой результат нужен, оказывается сложнее и дольше, чем получить его самостоятельно.

Где заканчиваются возможности алгоритмов

— Можно ли передать искусственному интеллекту проведение интервью?

— Пока я отношусь к этому осторожно. Когда много лет занимаешься подбором, начинаешь замечать детали поведения кандидата: как он отвечает на вопросы, насколько уверен в себе, как реагирует на сложные темы. Такие нюансы часто влияют на итоговую оценку. На сегодняшний день человеку все еще проще считывать подобные сигналы, чем алгоритму.

— Может ли ИИ полностью заменить рекрутера?

— На данном этапе я в это не верю. Искусственный интеллект помогает ускорять процессы и снижать объем рутины, но ответственность за итоговые решения остается за человеком. Любой результат работы ИИ нужно проверять.

Когда процесс готов к автоматизации

— По каким критериям можно понять, что процесс готов к автоматизации?

— Главный критерий — процесс уже должен стабильно работать вручную. Если разные рекрутеры выполняют одну и ту же задачу по-разному, автоматизация только усилит существующие проблемы. Сначала нужны регламенты, единые правила и понятная последовательность действий, а уже потом технологии.

— Можете привести пример такого процесса?

— В NOVAROLL был полностью отработан путь кандидата от отклика до выхода на работу. После этого часть операций удалось передать HRM-боту. Кандидат получал вопросы сразу после отклика, система автоматически меняла статусы, направляла отказ либо передавала кандидата рекрутеру. Благодаря этому мы существенно сократили объем ручной работы и получили заметный экономический эффект.

Если разные рекрутеры выполняют одну и ту же задачу по-разному, автоматизация только усилит существующие проблемы.

— Как был устроен этот сценарий автоматизации?

— HRM-бот был интегрирован с e-staff через API. После отклика кандидат автоматически получал сообщение с вопросами. В зависимости от ответов система либо переводила его дальше по процессу, либо отправляла отказ и фиксировала статус. При этом все данные сохранялись в базе, а рекрутер работал только с подходящими кандидатами.

Почему внедрение зависит не только от технологий

— Как HR-команды обычно реагируют на автоматизацию?

— Практически всегда возникает сопротивление. Поэтому большое значение имеют коммуникация, обучение и демонстрация практической пользы. Нужно показывать, сколько времени экономится, какие результаты получает команда и как меняется работа после внедрения новых инструментов.

— Как проходило внедрение e-staff в вашей компании?

— Когда я пришла в компанию NOVAROLL, решение о покупке уже было принято. Мы заранее сообщили сотрудникам о переходе, провели обучение для рекрутеров и нанимающих менеджеров, подготовили инструкции, видеоуроки и постепенно перевели процессы в новую систему. Важно было сразу показать, что это не эксперимент, а новый стандарт работы.

— Кто обычно сопротивляется изменениям сильнее всего?

— Чаще всего это нанимающие менеджеры и руководители, особенно если они привыкли работать по старым схемам. В нашем случае помогли обучение, понятные инструкции и закрепление новых процессов через внутренние регламенты и приказы.

Кто должен отвечать за автоматизацию

— Каким должен быть руководитель проекта по автоматизации подбора?

— Такой специалист должен хорошо понимать HR-процессы, быть организованным и самостоятельным. Важно постоянно следить за новыми технологиями, обновлениями систем и изменениями рынка. Кроме того, нужно быть готовым самостоятельно разбираться в новых инструментах и оценивать их практическую ценность для бизнеса.

На первом месте всегда процессы. Если они не выстроены, никакая технология не даст ожидаемого эффекта.

— Как сделать так, чтобы система не зависела от одного человека?

— Оптимальный вариант — когда автоматизацией занимается не один специалист, а команда. Обычно это связка HR и IT. Если вся экспертиза сосредоточена в одном человеке, его уход становится серьезным риском для проекта.

Кто должен отвечать за автоматизацию

— Какую роль ИИ должен играть в подборе?

— Я вижу его прежде всего как помощника. Он может брать на себя рутинные операции: скрининг резюме, уведомления кандидатам, напоминания, подготовку текстов и другие повторяющиеся задачи. Но ключевые решения по-прежнему должен принимать человек.

— Что важнее для успешного внедрения ИИ: система, процессы или люди?

— На первом месте всегда процессы. Если они не выстроены, никакая технология не даст ожидаемого эффекта. Затем идут люди и работа с изменениями. И только после этого — выбор конкретной системы и инструментов автоматизации.

Не автоматизировать хаос

Из опыта Ксении следует простой, но важный вывод: начинать внедрение ИИ стоит не с поиска новой технологии. Сначала компании необходимо понять, как именно должен работать процесс, закрепить единые правила и устранить разночтения в действиях рекрутеров.

Только после этого можно выбирать операции, которые отнимают много времени, но выполняются по понятному и повторяемому сценарию. Например, первичный скрининг откликов, коммуникацию с кандидатами, изменение статусов или отправку уведомлений.

При правильном подходе ИИ не подменяет рекрутера и не принимает за него кадровые решения. Он освобождает специалиста от части рутины, чтобы тот мог сосредоточиться на задачах, где по-прежнему необходимы опыт, профессиональная оценка и живое общение.

29 июля 2026