Искусственный интеллект уже сейчас оказывает влияние на рынок найма и в ближайшие годы трансформирует его еще сильнее. Подобные технологии входят в число ключевых технологических драйверов, которые изменят бизнес-процессы более чем в 60% компаний. Особенно ярко это будет проявляться в автоматизации рутинных функций, что приведет к сокращению младших позиций — стажеров, помощников, операторов данных. Однако ИИ не просто вытесняет роли — он создает спрос на новые профессии, такие как инженеры по ИИ, специалисты по машинному обучению, аналитики больших данных и архитекторы цифровых решений.
Нейросети в поисках персонала: как компании используют искусственный интеллект в рекрутинге уже сейчас
Сложно спорить с тем, что искусственный интеллект серьезно меняет специфику рынка найма. Согласно исследованию Boston Consulting Group, если фирма внедряет нейросети, то в 70% случаев это касается именно отдела HR и особенно в вопросах найма и подбора персонала. Эти цифры – результат работы западных аналитиков. А что происходит в России?
Freepik
Редакция Techinsider.ru попросила экспертов технологичных компаний поделиться своим опытом и рассказать, как российский рекрутинг использует нейросети, и действительно ли ИИ из Поднебесной лучше западных аналогов.
Рынок труда сегодня
Для HR-стратегий это означает необходимость перестроить найм: уйти от фокуса на опыт и должности в сторону оценки цифровых и адаптивных навыков. Работодатели будут все чаще нанимать людей с потенциалом к переобучению и включать «обучение в процессе работы» как часть адаптации.
Важным вызовом становится и снижение эффективности передачи знаний между поколениями сотрудников, особенно в условиях, когда ИИ заменяет базовые функции, лишая младших специалистов шанса учиться «на практике». Поэтому усиление роли middle/senior-сегмента идет параллельно с задачей сохранения и масштабирования экспертного опыта внутри компаний.
Однако меняет искусственный интеллект и сам механизм найма. В рекрутинге уже ничего не будет как прежде. И реальные кейсы это доказывают.
Кейсы из России: как рекрутеры используют нейросети
Применение искусственного интеллекта меняет подходы HR-отделов по всему миру — от стратегий подбора и адаптации сотрудников до организации обучения и развития. Несмотря на то, что в России только 5% компаний применяют ИИ в подборе персонала, за рубежом этот показатель уже достигает 30%. Особенно активно технологии внедряются в США и Великобритании, где ИИ помогает формировать вакансии, оценивать резюме, автоматизировать интервью и даже разрабатывать карьерные траектории сотрудников. Благодаря этому HR-специалисты могут экономить время, снижать затраты и сосредотачиваться на стратегических задачах.
- В компании «Страховые брокеры "АСТ"» нейросети используются для того, чтобы составлять вакансии: ИИ помогает «подсветить», как сделать их интереснее и привлекательнее для кандидатов. Кроме того, с помощью нейросетей в организации анализируют резюме соискателей, составляют офферы и закрывают задачи внутренних коммуникаций. Что касается последнего, умные алгоритмы помогают анализировать запросы на обучение, создавать и исследовать опросы, а также подводить итоги программ обучения — оценивать их эффективность и степень удовлетворенности участников.
«Работа с нейросетями помогает экономить время на выполнение задач вдвое. Если перевести задачи в денежный эквивалент, получится средняя заработная плата как минимум одного, а то и двух сотрудников отдела HR», — говорит Елена Галуза, руководитель направления обучения в ООО «Страховые брокеры "АСТ"».
- «Кворум», разработчик решений для автоматизации в банковской сфере, внедрил нейросети в рабочий процесс на начальном этапе. Однако даже так ИИ позволил HR-подразделению компании анализировать планы на подбор и должностные инструкции, составлять регламенты работы отдела, изменять тексты вакансий. ИИ используется и для адаптации: с его помощью изменяют маршрут под каждого нового кандидата, что позволяет точечно подбирать сотрудников на места.
Как закрывать вакансии с единственным HR-специалистом
В «Зерокодере» работает только один HR-специалист, который закрывает менеджерские и технические вакансии. Это становится возможным благодаря использованию нейросетей — в частности, специально обученным моделям GPT-4o и DeepSeek R1, которые хорошо справляются с первичным потоком резюме. С их помощью происходит обработка голосового брифа от заказчика — на его основе искусственный интеллект генерирует полноценную вакансию, которая затем публикуется на платформах для поиска работы. Это занимает всего 10-15 минут, тогда как вручную на подобную обработку уходит несколько часов.
«ИИ максимально полезен на старте — при обработке "цунами" резюме, — объясняет Кирилл Пшинник, со-основатель и CEO онлайн-университета "Зерокодер". — Представьте: на вакансию в джоб-борд откликаются 500 человек. Нейросеть за минуты отфильтрует кандидатов по ключевым параметрам, а чат-боты проведут первичный скрининг, как это делает, например, китайский DeepSeek R1. Этот сервис, доступный в России, анализирует не только опыт, но и прогнозирует карьерный потенциал, выявляя "алмазы" среди шаблонных анкет».
С помощью нейросетей происходит и обработка откликов от соискателей. Причем ИИ сейчас достаточно разумен, чтобы правильно интерпретировать не только ключевые слова в резюме, но и контекст. Происходит автоматический анализ резюме и сопроводительного письма, на основе которых нейросеть дает рекомендации о соответствии кандидата вакансии.
Непосредственно интервью проводят люди. Оно записывается, и на его основе нейросеть генерирует транскрипт, анализирует сильные и слабые стороны кандидата, дает рекомендации по его соответствию должности.
HR-специалисту нет необходимости просматривать резюме и интервью вручную — он может сразу оценить краткую сводку от ИИ.
В среднем, время на поиск кандидата и закрытие вакансии в компании сократилось на 40% — то есть, почти вдвое. HR-менеджер «разгрузился»: он может заниматься той стороной рекрутинга, которую искусственный интеллект пока выполнить не в состоянии.
«По данным Glassdoor, средний цикл закрытия вакансии — 28 дней, а адаптация сотрудника обходится компании в 1–3 месяца. Нейросети сокращают эти сроки вдвое. Например, подписка на ИИ-сервис за 2000 рублей в месяц окупается уже после первого найма — экономия на зарплате рекрутера достигает десятков тысяч рублей», — объясняет Кирилл.
Важно и то, что нейросеть обучается. Чем больше соискателей через нее проходят, тем умнее она становится, а значит улучшается и результат ее работы.
Китайские нейросети в рекрутинге
Все больше российских рекрутеров предпочитают западным нейросетям китайские. Это подтверждают кейсы изпользования DeepSeek и Qwen экспертами HR-рынка. Они лучше справляются с Excel и предлагаются пользователям совершенно бесплатно, в отличие от платного ChatGPT.
Именно китайские нейросети активно используются в EdTech-направлении, и на это есть несколько причин:
- DeepSeek создает объявления с отличной структурой — четкие требования, убедительные преимущества, правильные CTА. Но главное — он умеет адаптировать текст под специфику аудитории: для топ-менеджеров — солидно, для IT-специалистов — с техническими деталями, для креативных профессий — с ноткой неформальности.
- В отличие от западных аналогов, китайские нейросети действительно вникают в суть запроса. Просите добавить в текст вакансии нотку юмора? Получаете остроумные формулировки. Нужен профессиональный сленг для нишевой специальности? Без проблем. Это не просто исполнение команд, а осмысленная работа.
- Где ChatGPT порой выдает шаблонные вопросы, DeepSeek создает многоуровневые кейсы. Нужно проверить не только знания, но и креативность, аналитическое мышление, стрессоустойчивость? Китайский ИИ предложит неожиданные, но релевантные сценарии.
- Благодаря доступу к колоссальным массивам информации — а китайские технологические гиганты собирают их в промышленных масштабах, — DeepSeek превращает хаотичные данные в четкие таблицы, наглядные диаграммы и содержательные отчеты за считанные секунды.
- При работе с международными вакансиями китайские нейросети ведут себя гибко. Они учитывают культурные особенности коммуникации, местные трудовые традиции и даже законодательные нюансы разных стран.
- DeepSeek не просто обрабатывает запросы, а предлагает стратегические решения. На основе анализа рынка труда он может спрогнозировать оптимальные сроки закрытия вакансии, рекомендовать каналы поиска и даже предсказать потенциальные риски найма конкретного кандидата.
«Мой переход с ChatGPT на DeepSeek напоминает историю про черно-белый телевизор и современный 4K-экран. Да, старый вариант работал, но новый — это совершенно иной уровень четкости, глубины и возможностей. Для HR-специалиста, который хочет не просто автоматизировать рутину, а вывести подбор персонала на принципиально новый уровень, китайские нейросети — это не будущее, а уже настоящее», — делится опытом Полина Шебаршова, HR-лид онлайн-университета «Зерокодер».
Сможет ли ИИ заменить рекрутера
Важно понимать, что на данном этапе не всю работу можно переложить на плечи нейросети. Например, все еще невозможно делегировать ей проведение интервью и подбор кандидатов — здесь требуются особые знания и навыки профессионалов. Кроме того, нейросеть пока не способна корректно говорить с человеком, а ее ответы требуют супервизии и корректировки.
В зоне ответственности человека также остается оценка soft skills: при выборе из двух кандидатов зачастую только человеческая эмпатия позволяет распознать лидерский потенциал или скрытые мотиваторы.
Рекрутер будущего, по мнению экспертов, будет не контролером, а наставником, использующим нейросети как цифрового ассистента. Он снимет со специалиста рутинные задачи, которые просто автоматизировать, и оставит те, где без человеческой экспертизы не обойтись: формирование корпоративной культуры, управление талантами, профилактика выгорания.
Нейросети уже сегодня становятся незаменимыми помощниками в рекрутинге, позволяя кардинально ускорять и улучшать процессы поиска и подбора персонала. Китайские решения, такие как DeepSeek и Qwen, на российском рынке демонстрируют не только высокую эффективность, но и гибкость, недоступную многим западным аналогам. Но для достижения максимального результата требуется грамотная интеграция ИИ в работу HR-отделов — с пониманием его сильных и слабых сторон.
Главная задача рекрутера будущего — научиться работать в тандеме с нейросетями, усиливая их аналитические возможности своим опытом, эмпатией и стратегическим мышлением. Побеждать будут те команды, которые не противопоставляют технологии и человека, а строят между ними союз, в котором ИИ освобождает время для действительно ценной работы — той, где незаменимы живые эмоции, интуиция и глубокое понимание людей.