Спасибо, что вы с нами!
Высокая стоимость найма вынуждает компании трансформироваться и оптимизировать внутренние процессы. Главным помощником в этой автоматизации становится искусственный интеллект. Однако важно понимать, что инструменты ИИ бывают разными: эти технологии прошли огромный путь развития. Чтобы эффективно распределять бюджет и ресурсы, HR-специалистам необходимо понимать разницу между поколениями ИИ-агентов и четко знать, какие бизнес-задачи они способны закрывать уже сегодня.
Кто такие ИИ-агенты?
ИИ-агент — это система, которая получает задачу от пользователя и самостоятельно выполняет действия для её решения, не требуя пошагового контроля на каждом этапе. Насколько широкой может быть эта задача — от простой операции до комплексной цели с множеством шагов — зависит от уровня развития самого агента. Именно этот путь развития мы и рассмотрим дальше.
Раньше: агенты для автоматизации точечных операций
На ранних этапах своего развития ИИ-агенты работали как встроенные решения, которые могли решать только одну заранее определённую задачу внутри конкретных программ и приложений. Их функционал сводился к выполнению изолированных операций, что ускоряло отдельные этапы работы и снимало часть рутинной нагрузки с человека.
Например, в таких сценариях рекрутер задавал требования к вакансии, а агент автоматически находил подходящие резюме на джоб-бордах и сортировал их по соответствию критериям. Алгоритмы позволяли анализировать опыт, навыки и образование соискателей, отбирая релевантные резюме на этапе первичного поиска без прямого контакта с кандидатами.
Кроме того, такие простые агенты умели сортировать данные, помогая в аналитике. Также они могли за пару минут сгенерировать текст вакансии и автоматически создать персональное письмо кандидату с учётом информации из его резюме. При этом агенты не принимали решений и не строили стратегий, а лишь выполняли конкретную команду внутри процесса — итоговое решение всегда оставалось за пользователем.
Сейчас: комплексные автоматизации и работа в связках
Сегодня ИИ-агенты вышли на новый уровень: сами алгоритмы стали значительно умнее, а главное — они научились работать в связках. Теперь это автономные системы, которые получают глобальную цель и самостоятельно выполняют цепочку связанных действий для её достижения. Пользователь лишь задаёт финальный результат, а агент сам планирует шаги, выполняет их, проверяет промежуточные итоги и корректирует свои действия. Благодаря возможности взаимодействовать с внешними сервисами — почтой, календарями, поисковиками и документами — агенты теперь способны реализовывать сложнейшие автоматизации.
За счёт того, что агенты поумнели, они взяли на себя функции глубокого анализа. В HR-сфере они быстро обрабатывают гигантские объёмы информации и находят скрытые закономерности.
Например, в «Поток Вовлеченности» вместо долгого изучения таблиц с результатами опросов агент может проанализировать анонимные комментарии всех сотрудников, определить их тональность, сгруппировать по тематикам и сформировать готовый сводный отчёт с рекомендациями. Агент также определяет сильные стороны и точки роста сотрудника, после чего мгновенно формирует индивидуальный план развития (ИПР) в соответствии с корпоративной методологией обучения.
В рекрутинге эволюционировавшие ИИ-агенты используются для полной автоматизации первичного взаимодействия с кандидатами. В «Поток Рекрутменте», в формате чат-ботов для скрининга, эйчар задаёт критерии вакансии, а агент автономно выполняет всю цепочку коммуникации: связывается с кандидатами, уточняет их статус и интерес к предложению, проводит первичный опрос, анализирует ответы и передаёт рекрутеру только релевантных соискателей.
Наглядное сравнение того, как эволюционировали ИИ-агенты:
Автоматизация HR-процессов с помощью современных ИИ-агентов помогает убрать рутину, освободить время специалистов и сохранить фокус на стратегических задачах, где действительно важно участие человека.
Текст подготовлен командой экспертов HRTech-компании «Поток»
Статья выпущена в июле 2026 года
