Автоматизировать нельзя оставить: где ИИ помогает HR, а где решает человек

«Автоматизировать нельзя оставить» — так звучала тема вебинара, и запятую в ней намеренно не поставили. Как в «Казнить нельзя помиловать», всё решает, где она окажется: какие HR-задачи отдать искусственному интеллекту, а где решение оставить за человеком.

В понедельник, 19 октября, OSNOVA Business вместе с ACA Uzbekistan провела открытый вебинар «ИИ в HR: что уже можно автоматизировать, а где человек незаменим». Спикер — Анна Акулян, Head of HR, Intelinair. У Анны более 10 лет опыта в построении people-стратегии в IT, нефтегазовой отрасли, ритейле и производстве. Она проводит практические AI-воркшопы для HR-специалистов.

Как Анна подружилась с ИИ

Анна начала пользоваться ИИ в прошлом году — в основном для текстов и изображений. С января–февраля стала разбираться глубже, и началась паника: казалось, что весь мир уже всё автоматизировал, а она отстала от времени.

Первым делом Анна автоматизировала ежемесячные отчёты для головного офиса, а потом создала для своей компании небольшой внутренний HR-портал с материалами для сотрудников и HR-данными. И это в небольшой IT-компании — около 40 человек, сфера умного сельского хозяйства. Её вывод: не бойтесь экспериментировать.

Важный совет Анна получила от коллег-программистов: задача «внедрить ИИ, потому что весь мир это делает» поставлена неправильно. Посмотрите, что вы делаете каждый день, неделю, месяц, и найдите повторяющуюся работу, где ваше участие нужно не на каждом этапе. С неё и начинайте.

Можно — не значит нужно

ИИ умеет больше, чем писать тексты, а в связке с другими системами автоматизирует части процессов. Но технически можно автоматизировать многое, а организационно оправданно не всё.

ИИ за секунды напишет корректный отказ кандидату. Теперь представьте человека, который прошёл 3–4 этапа, потратил несколько недель, познакомился с командой — и получил стандартное сухое автоматическое письмо. Формально задача закрыта. Но каким оказался кандидатский опыт?

Цель — не автоматизировать как можно больше, хотя поначалу Анне самой хотелось именно этого, а осознанно выбрать то, что принесёт пользу.

Карта: где ИИ помогает в HR

Подбор — должностные инструкции, требования к роли, вопросы для интервью, оценочные формы.
Онбординг — планы адаптации, напоминания, ответы на типовые вопросы.
Обучение — материалы, кейсы, адаптация контента.
HR-аналитика — сводки, поиск закономерностей, материалы для руководства.

В подборе Анна предложила различать помощь и автоматизацию. ИИ помогает с требованиями, поисковыми запросами, разбором резюме, вопросами для интервью и сообщениями кандидатам. А уведомления о новых кандидатах, перенос данных в ATS, назначение встреч, напоминания и статусные уведомления можно автоматизировать — при корректных настройках, разрешённых интеграциях и контроле данных.

Подбор: сначала вопросы, потом вакансия

Представьте, что руководитель просит: «Нам срочно нужен HR Business Partner. Сильный, проактивный, с отличной коммуникацией, желательно из международной компании». Можно сразу попросить ИИ написать красивую вакансию. Но поняли ли мы, кого ищем?

Полезнее сначала попросить ИИ выделить пробелы в требованиях и подготовить вопросы руководителю. В демонстрации ИИ предложил уточнить:

какие 3 приоритетные задачи должен решить HR Business Partner;
в каких ситуациях он должен проявлять инициативу сам;
что именно мы понимаем под международным опытом;
какие навыки и конкретный опыт нужны.

Ценность ИИ не только в скорости: хорошо сформулированный запрос помогает сделать задачу правильнее. Рекрутмент начинается не с красивой вакансии и списка бенефитов, а с понимания потребностей бизнеса, и с этими вопросами HR идёт к нанимающему руководителю.

Онбординг: рутину — системе, внимание — людям

Другой пример: в понедельник выходят сразу 5 новых сотрудников, у каждого своя должность, руководитель и задачи. Приветственные письма, инструкции, планы адаптации, встречи, напоминания руководителям — многое повторяется, и это можно автоматизировать.

Если HR-системы нет, подойдёт даже Excel-файл со списком новичков: после добавления человека можно автоматически создавать чек-листы для IT, HR и руководителя, а ИИ подготовит индивидуальный план адаптации на 30, 60 и 90 дней. Пригодятся и FAQ по внутренним политикам, сбор обратной связи на 7-й, 30-й и 90-й день, напоминания ответственным.

Можно автоматизировать процессы, но нельзя автоматизировать ощущение, что человеку действительно рады в команде.

Освобождённое от рутины время и нужно, чтобы это ощущение создать.

Обучение: основа курса за минуты и строгий тренер

Если на внешние тренинги нет ресурсов, программы создают сами, и больше всего времени уходит на структуру, материалы, кейсы и тесты. ИИ подготовит основу курса за считанные минуты и поможет персонализировать обучение, а напоминания и отслеживание прохождения можно автоматизировать.

ИИ может быть и личным тренером. Анна готовится к сертификации и говорит ИИ: «У меня есть 15 минут в день, давай работать. Будь строгим тренером, чтобы я не расслаблялась». По её словам, это работает: даже 15–20 минут в день помогают подготовиться к экзамену или сертификации.

Анна привела и пример LinkedIn: в пилотной программе ИИ играл роль сотрудника, а менеджеры тренировались проводить сложные разговоры и давать конструктивную, не всегда приятную обратную связь. По словам Анны, 92% участников пилота дали положительный отзыв.

HR-аналитика: контекст меняет выводы

Численность, найм, увольнения, текучесть, отсутствия — данных у HR много, и здесь ИИ особенно полезен: рассчитает показатели, найдёт закономерности, подготовит гипотезы.

Задача для демонстрации: вечером руководитель просит к утру рассказать, что происходит с HR-показателями. Ещё один дашборд ему не нужен — нужно понять, что действительно важно. Анна загрузила в ChatGPT Excel-файл с данными 6 отделов и задала роль HR-аналитика: так ответ получается более направленным. Запрос — выделить 3 показателя, которые требуют наибольшего внимания, потенциальные проблемы по подразделениям и действия для HR и руководства.

Первый вывод ИИ: общая численность почти не изменилась, но команда продаж сократилась с 45 до 39 человек — 12 уходов и открытые вакансии. В Operations наняли 5 человек, а ушли 9, и там высокий уровень отсутствий — 6,4%. Все цифры — пример данных из демонстрации.

Затем появляется контекст: директор продаж сообщает, что часть увольнений связана с запланированной реорганизацией. По собственному желанию ушли 4 человека, ещё 2 — по инициативе работодателя. ИИ пересмотрел выводы: 6 из 12 уходов связаны с плановой реорганизацией, поэтому считать все 12 проблемой удержания нельзя. Открытыми остаются причины 4 добровольных уходов и детали 2 других увольнений. Вот почему контекст меняет выводы.

Что автоматизировать, что проверять, что оставить человеку

Автоматизировать по утверждённым правилам: назначение интервью, напоминания, сбор обратной связи, обновление статусов.
ИИ готовит, HR проверяет: анализ резюме, вопросы для интервью, персонализированные сообщения.
Решение остаётся за человеком: оценка кандидата, решение о найме, сложная обратная связь.

Чем сильнее действие влияет на судьбу человека, тем важнее человеческое суждение.

Ближе к концу Анна вернулась к вопросу из начала вебинара и предложила участникам самим поставить запятую. Попробуйте и вы: краткое резюме HR-отчёта, анализ 200 комментариев сотрудников, напоминания об интервью, вопросы для интервью, сложный разговор с сотрудником. Куда вы отнесёте каждую задачу?

Риски: уверенные ошибки, предвзятость и данные

ИИ может ошибаться очень убедительно. Уверенный тон ответа не означает, что факты верны.

ИИ может неверно интерпретировать цифры, придумать факты и заполнить пробелы правдоподобными предположениями. Поэтому каждый раз спрашивайте себя: могу ли я проверить этот результат?

Второй риск — предвзятость. Запрос «Найди кандидатов, похожих на наших пяти лучших сотрудников» кажется логичным. Но кто эти 5 человек, по каким критериям их выбрали и кого такой подход может несправедливо исключить? ИИ не устраняет предвзятость автоматически, а иногда и усиливает её.

Третий — персональные данные. Прежде чем загружать резюме, зарплаты, оценки эффективности, медицинские сведения или жалобы сотрудников, ответьте на 4 вопроса:

Разрешено ли использовать этот инструмент?
Нужны ли здесь персональные данные?
Можно ли обезличить или агрегировать информацию?
Кто проверит результат и будет отвечать за дальнейшие действия?

Удобство инструмента не отменяет обязанности защищать данные людей.

Как меняется роль HR

Когда ИИ берёт на себя документы, сбор информации и повторяющуюся административную работу, у HR появляется больше времени на главное: понимать бизнес, повышать качество решений, строить доверие, развивать людей и команды.

Будущая ценность HR не в скорости написания текста, а в умении поставить задачу, проверить результат и принять ответственное решение.

С чего начать без большого бюджета

Не начинайте с вопроса «Как внедрить ИИ во все HR-процессы?». Лучше спросите себя: «Какая одна задача могла бы занимать у меня в два раза меньше времени?»

Дальше — цикл: выберите задачу, попробуйте решение, проверьте результат, улучшите, повторите и только потом автоматизируйте. Большой проект не нужен: иногда достаточно улучшить один процесс уже на следующей неделе.

Вопросы и обсуждение

После основной части обсуждали AI-агентов, и Анна показала внутреннее HR-решение для кадровых процессов и данных сотрудников — его создали с помощью AI-инструментов, без непосредственного участия программистов. В чате участники делились сценариями в подборе — от скрининга резюме до карты поиска для точечного подбора — и называли инструменты: GPT, Claude, Gemini, NotebookLM.

Запятую ставите вы

Завершила Анна той же фразой, что и начинала, но с продолжением: «Автоматизировать нельзя оставить — запятую ставите вы». Автоматизируйте повторяющуюся работу, используйте ИИ для подготовки и анализа, но сохраняйте человеческое суждение там, где решения влияют на людей.

Спасибо Анне Акулян за практичный разговор и живую демонстрацию, ACA Uzbekistan — за совместный вебинар, участникам — за вопросы. Организаторы пообещали отправить участникам презентацию и промпты из демонстрации. А в завершение объявили бонусы: скидку 20% на курсы ACA Uzbekistan, в том числе по ИИ, созданию ботов и AI-агентов, и доступ к Edra — AI-конструктору курсов OSNOVA.

Анонсы следующих встреч — на странице мероприятий OSNOVA Business и в нашем Telegram.

Как Edra собирает курс из документов компании, рассказываем на странице Edra.

#osnova_events