Риски и возможности в сфере HR с развитием искусственного интеллекта

Искусственный интеллект уже здесь, и нет смысла закрывать глаза, делая вид, что жизнь не изменилась. Уже изменилась и будет меняться в дальнейшем. И выиграют те, кто поставит себе на службу новые инструменты и научится эффективно с ними взаимодействовать. Давайте посмотрим, какие возможности и риски несет в себе развитие искусственного интеллекта для HR-специалистов и HR-рынка.

Начнем с возможностей.

Первая, самая очевидная — это автоматизация рутинных задач. Согласно исследованию McKinsey (2023), генеративный ИИ способен автоматизировать 60–70% рабочих задач, включая подбор персонала, адаптацию и управление производительностью. В список попадает все, что связано с кадровым делопроизводством, рекрутингом, построением траектории обучения сотрудников, оценкой, проведением опросов и интерпретацией их результатов. Эти функции будут переходить к искусственному интеллекту и, соответственно, внутри HR-департамента будет требоваться гораздо меньше ресурсов. Это не значит, что рекрутеры и специалисты по КДП исчезнут вовсе, но их будет требоваться меньше. А задачами будут управление работой искусственного интеллекта, его обучение и валидация данных.

Вторая возможность — это новый уровень аналитики и прогнозирования.

В «Ростелекоме» внедрение модели на основе машинного обучения для прогнозирования увольнений позволило снизить уровень текучести кадров на 20% (2024). В «IBS» построили предиктивную модель, которая анализирует комплекс метрик работы сотрудников организации. Эффективность работы, результаты оценок, прохождение опросов и другие метрики анализируют в корреляции с тем, какой у сотрудника срок работы в компании, что помогает предсказывать высокую вероятность увольнения за 2 месяца до предполагаемого события.

ИИ-модели помогают предсказать текучку с высокой точностью, что позволяет HR-командам принимать превентивные меры. Предиктивная аналитика выходит на принципиально новый уровень — обучая искусственный интеллект на внутренней информации, мы можем получить прогнозы того, что случится с сотрудниками в ближайшем будущем. Важный момент: модели должны обучаться именно на внутренних данных. А значит, если вы их еще не собираете — время начать это делать.

Следующая возможность — это упрощение процессов подбора персонала как на внешнем рынке, так и внутри организации из кадрового резерва. 

Согласно исследованию HR-Tech-компании «Поток» (2024), 47% российских кадровых специалистов считают самым эффективным применением ИИ для описание вакансий и должностных инструкций.

Рутинные задачи «сравнить 50 резюме по ряду параметров и сделать какой-то вывод» уходят в прошлое. Теперь мы сможем задать ролевую модель сотрудника, которого хотели бы нанять, обучить AI на исторических данных о тех сотрудниках, которые уже являются ролевыми моделями, и озадачить его поиском максимально похожих по складу характера, компетенции и другим параметрам сотрудников. 

Конечно, человеческий фактор отсюда не уходит. Обязательно должен быть человек, который принимает окончательные решения. Но так или иначе, рекомендации искусственного интеллекта будут упрощать наши управленческие решения.

Еще одна возможность — это новый уровень обучения и развития сотрудников, те самые интеллектуальные траектории профессионального и карьерного развития. Мы сможем строить их автоматически, опираясь на цели и задачи организации и каждого конкретного сотрудника, того, куда профессионал хочет вырасти из текущей точки, и опций по обучению и росту, которые компания предлагает.

Согласно исследованию сообщества «Digital Learning» (2024), 40% российских компаний используют ИИ для обучения сотрудников, формируя персональные образовательные траектории, что повышает эффективность программ (для сравнения — в 2023 году таких компаний было только 13%). Но опять же, для того, чтобы ИИ качественно выстроил эти учебные траектории, опираться нужно на реальные, имеющиеся в компании данные.

Теперь давайте посмотрим на другую сторону медали. Какие риски несет развитие искусственного интеллекта для специалистов по управлению персоналом?

Первое — это предвзятость алгоритмов. Например, «Amazon» отказалась от использования ИИ в найме, потому что алгоритм был обучен на данных, где большинство успешных кандидатов — мужчины; а исследование «Bloomberg» показало, что автоматизированные системы отбора персонала с ИИ могут дискриминировать кандидатов на основе их имен, особенно тех, которые ассоциируются с афроамериканцами. Мы не можем полностью доверять советам и решениям искусственного интеллекта, потому что он обучается на определенном массиве данных, делает какие-то свои выводы, и эти выводы могут содержать, например, гендерные или возрастные предубеждения. Если в процессе обучения модели мы допустим ошибку — это может привести к несправедливым решениям при подборе персонала, оценке сотрудников, карьерном продвижении. 
Поэтому HR-специалистам необходимо тщательно проверять и корректировать алгоритмы, чтобы минимизировать эту предвзятость. И обязательно проводить регулярный аудит и дообучение системы.

Отсюда же вытекает риск непрозрачности и неаргументированности решений. 

Сейчас искусственный интеллект для нас — это черный ящик, в который мы загружаем какой-то массив данных, задаем задачу и на выходе получаем решение. И то, по каким принципам эта задача решается остается секретом. Соответственно, решения подкрепленные советами искусственного интеллекта вызывают недоверие как со стороны кандидатов и сотрудников, так и со стороны руководства, которому мы эти решения предлагаем. А значит, человеческий фактор здесь полностью не уходит с арены. HR-специалистам нужно будет подбирать инструменты, которые обеспечивают прозрачность, и умеют объяснять, на основе каких данных предлагаются решения. 

Так, например, у нейросети DeepSeek есть специальный режим — DeepThink. Когда мы включаем его при формулировании задачи, нейронка пишет алгоритм размышлений — как подбирает информацию, на основе каких данных, делает выводы и предлагает нам конечное решение. Вот эта прозрачность размышлений для HR будет крайне важна.

Следующий риск — это конфиденциальность, защита информации и этика, связанная с наблюдением и сбором данных о сотрудниках. 

AI платформы могут обработать большие объемы информации о людях, но эти данные должны быть деперсонифицированы. В систему не должны загружаться ФИО, паспортные данные и прочая чувствительная информация (хотя для предиктивных моделей, предсказывающих увольнение сотрудника, нужен как раз анализ вполне конкретных персон и их поведения, такой вот парадокс). Особенно, если вы используете внешние модели, необходимо обезличивать те данные, которые в модель загружаются, для того, чтобы этика и конфиденциальность были соблюдены (тем более, что наиболее популярные внешние модели — зарубежные, и передача им персональных данных будет прямым нарушением ФЗ-152).

В части этики также необходимо учитывать вопросы какие данные о сотрудниках мы анализируем, например, анализируем ли мы результаты оценки, которую сотрудники прошли, результаты работы по итогам отчетного периода, время, проведенное за компьютером, или время нахождения в офисе.

Еще одна сторона этического вопроса: знают ли наши сотрудники о том, что мы мониторим в реал-тайм их поведение и на основе этого поведения делаем выводы. Пару лет назад в HR-среде широко муссировался скандал, когда в одной IT-компании уволили энное количество сотрудников на основании рекомендаций искусственного интеллекта. AI проанализировал множество факторов по активности и продуктивности и сделал вывод о том, что сотрудники неэффективны и их необходимо уволить.

Скандал был достаточно громкий, и многие были не согласны с таким подходом, особенно с подачей информацией об увольнении пострадавшим сотрудникам. Но с развитием ИИ такие ситуации будут встречаться все чаще и чаще,  что требует внутри компаний проработки вопросов этики взаимоотношений с сотрудниками при масштабном использовании ИИ.

Еще один этический риск — это использование виртуальных агентов внутри организации, виртуальных сотрудников с ИИ, которых мы обучили выполнять определенные операции. 
Чем дальше, тем более умными будут эти агенты, тем плотнее они будут взаимодействовать с сотрудниками людьми. Мы имеем перспективу гибридных команд, где гибридом будет не работа в офисе или на удаленке, а будет сама сущность, человек это или искусственный интеллект. Отсюда возникает вопрос коммуникации и выстраивания культурных связей между людьми и AI. Сейчас это звучит странно, но вопрос возникнет и будет требовать решения. Пока он еще не проявил себя в должной мере, но готовиться к этому уже необходимо.

Также стоит учитывать этичность самих агентов. Сейчас многие языковые модели не обсуждают чувствительные темы, такие как политика, религия, расовая принадлежность. Но тем не менее, модели множатся, дорабатываются и вероятна ситуация, что внутрикорпоративный искусственный интеллект будет нарушать правила внутреннего взаимодействия, коммуникации, культуры. Это будет приводить к конфликтам между виртуальным агентом и реальным человеком.

Ну и, конечно, риск, который наиболее беспокоит всех, кто трудится в найме. Влияние на рабочие места. 
Насколько они будут сокращаться, насколько искусственный интеллект займет наши рабочие места и что сделать, чтобы этого не происходило. Этот вопрос касается как рабочих мест самих HR-специалистов, так и рабочих мест специалистов других профессий. И ответ здесь один: приобретайте те цифровые навыки, которые требуются для управления искусственным интеллектом, чтобы он не начал управлять вами. 
В любом случае будут такие ситуации, когда компании будут сокращать человеческий персонал и автоматизировать те или иные функции. Это потребует корректного подхода с точки зрения этики, человеческих отношений и законодательства. Допускаю, что компании юридически обяжут предоставлять новые возможности для сотрудников — по переобучению или переквалификации, чтобы снизить риск потери работы и социальных гарантий в связи с замещением должностей искусственным интеллектом.

Теперь давайте посмотрим, какие новые профессии непосредственно в HR принесет нам развитие искусственного интеллекта.

Во-первых, это HR Data Scientist — человек, который будет работать с большими объемами данных, формулировать задачи, взаимодействовать с искусственным интеллектом с точки зрения его обучения и валидации тех рекомендаций и советов, которые выдает нейросеть. Это тот обязательный человеческий фактор, который проверяет и утверждает то, что искусственный интеллект выдает в качестве результата.

Специалист по этике и применении искусственного интеллекта в HR. 

Ожидаем в скором времени появления такой профессии. Мы глубже взаимодействуем с искусственным интеллектом, а значит необходимо выработать некие стандарты коммуникации и постановки задач. И особенно, стандарты, по которым используются рекомендации, предложенные искусственным интеллектом, в том числе ответственность за эти решения. 
Это тоже один из этических рисков и вопросов. Если нейронка предложила выбрать одного сотрудника из 100 предложенных резюме, то кто ответственен за это решение — AI или нанимающий менеджер, который принимает конечное решение? Мы не вправе накладывать на искусственный интеллект 100% ответственности, потому что все равно последствия решений будем разгребать мы — люди.

HR-киберпсихолог. 

Уже сейчас в компаниях популярны услуги психологов для сотрудников. С широким распространением искусственного интеллекта сотрудники окажутся в новой для них среде коммуникации и взаимодействия. Будут появляться новые страхи, ожидания, новые факторы будут триггерить тревожность.  А значит должен быть специалист, к которому сотрудники могут обратиться именно в этом контексте. Этот человек должен хорошо понимать то, как работают нейросети, уметь объяснить это сотрудникам и снизить их уровень тревожности, например, от перспектив возможного увольнения. Эти специалисты будут доносить принципы работы искусственного интеллекта, стратегию развития организации и информацию о тех навыках, которые нужно освоить сотруднику, чтобы остаться «в седле».

Высокая вероятность появления специалистов по трудовому праву на стыке HR и искусственного интеллекта.

Сейчас Трудового кодекса может не хватить для того, чтобы объяснить те или иные ситуации и вынести справедливые решения, в зоне связанной с применением искусственного интеллекта.

Если сейчас можно обвинить компанию в предвзятости при выборе сотрудников по половому признаку, то можно ли обвинить в этом искусственный интеллект, который принял решение? Или все-таки решение принял нанимающий менеджер, а искусственный интеллект только подсказывал? В общем, в юридической сфере тоже будет много интересного. Кстати, симпатичная иллюстрацию в тему юристов «по правам ИИ» — отечественный сериал «Оливье и роботы», один из сюжетов которого как раз описывает ситуацию, когда домашние гаджеты подали в суд на своих хозяев за несоблюдение гигиены труда — работу 24/7, отсутствие вознаграждения и прочее подобное. Очень рекомендую посмотреть (спойлер — гаджеты выиграли иск).

Ну и, конечно, специалисты, которые будут обучать самих сотрудников работе с искусственным интеллектом. Начиная от базовых навыков по написанию промтов, по автоматизации своих рутинных задач и заканчивая дата-сайенсом — работой с большими объемами данных, настройкой предиктивной аналитики и принятием управленческих решений.
Сейчас много информации и инструментов, но не каждый из них можно использовать в контуре компании и не каждую информацию можно загрузить в нейросеть. Это тоже важный аспект обучения. Сотрудники должны знать правила цифровой безопасности при взаимодействии с ИИ и понимать, какая информация может использоваться, а какую загружать категорически запрещено. И очевидно, что обучение этим цифровым навыкам ляжет тоже на плечи HR-специалистов.

В качестве резюме три рекомендации HR-специалистам для того, чтобы оставаться профессионалом и соответствовать актуальным требованиям рынка.

Во-первых, прокачивать цифровые навыки, изучать аналитику, работу с ИИ-инструментами. Учитесь писать промпты, делать и валидировать те выводы, которые предлагают нам нейросети.

Второе, рекомендация, которая, в сущности, вытекает из первой — будьте открыты к переходам в смежные роли. Например, из кадрового делопроизводства в управление цифровыми HR-системами. Важно быть готовым оставить привычное насиженное место и перейти в  принципиально новую роль.

И третье — это фокусируйтесь на soft skills. Развивайте коучинг, навыки медиации, эмоциональный интеллект — то, что искусственный интеллект на данном этапе своего развития не заменит.

Вместо отмирания профессии в HR произойдет их эволюция. McKinsey (2025) утверждают, что 65% их респондентов регулярно используют генеративный AI в рабочих процессах. А в оценках Gartner (2024) говорится, что к 2028 году 40% крупнейших зарубежных предприятий будут использовать ИИ для оценки и управления настроением и поведением сотрудников в целях получения прибыли. И чем быстрее HR-специалисты адаптируются к технологиям, тем больше шансов оставаться востребованными в новой реальности.