ИИ в рекрутинге не только инструмент для автоматизации рутины — он меняет саму логику найма. Он анализирует резюме быстрее, чем человек, распознаёт скрытые навыки, адаптирует коммуникацию под стиль кандидата и даже помогает писать тексты вакансий.
Однако можно ли доверять алгоритму решение о трудоустройстве? Как кандидаты воспринимают собеседование с ботом? И не теряется ли в этом процессе самое главное — человеческое понимание? В разбирались эксперты «Поток Рекрутмента».
Спасибо, что вы с нами!
Содержание:
- Что такое ИИ-рекрутинг?
- Как выглядит подбор персонала с использованием нейросети
- Плюсы использования нейросети при подборе персонала
- Минусы использования нейросети при подборе персонала
- Что думают кандидаты об нейросетях на собеседовании
- Почему стоит внедрять в рекрутинг ИИ
- Кто сегодня использует в рекрутинге ИИ
- Выводы
Что такое ИИ-рекрутинг?
Искусственный интеллект в рекрутинге — это использование технологий машинного обучения для оптимизации всех этапов подбора персонала: от поиска кандидатов до оценки их компетенций и прогнозирования успешности адаптации. Вместо того чтобы полагаться на субъективные суждения и рутинную работу, HR-специалисты получают в распоряжение мощный инструмент, способный анализировать тысячи резюме за минуты, вести диалог с кандидатами и выявлять скрытые паттерны, указывающие на потенциал сотрудника. Этот подход позволяет не только ускорить наём, но и повысить его объективность, качество и масштабируемость.
Как выглядит процесс рекрутинга с использованием ИИ
Современный рекрутинг с ИИ представляет собой многоуровневую систему, где технологии берут на себя рутинные, трудоемкие и подверженные предвзятости задачи.
Этап 1. Процесс начинается с автоматического анализа вакансии: ИИ преобразует её текст в векторное представление, выделяя ключевые требования, навыки и поведенческие характеристики. Затем система сканирует базы резюме — как активные отклики, так и кандидатов из кадрового резерва — и сопоставляет их с вакансией. В отличие от простого поиска по ключевым словам, современные системы, такие как «Поток Рекрутмент», применяют умную онтологию навыков, которая понимает, что «дружелюбный» и «клиентоориентированный» — близкие по смыслу качества, а опыт рекрутера может быть релевантен для позиции менеджера по продажам, поскольку он включает ведение переговоров, работу с возражениями и «продажу» вакансий.
Этап 2. Далее в работу включаются HR-боты, которые ведут диалог с кандидатами: уточняют интерес к вакансии, проверяют соответствие базовым требованиям, назначают собеседования и отправляют тестовые задания. На этапе интервью некоторые компании используют платформы, анализирующие видео- и аудиозаписи, оценивая не только содержание ответов, но и мимику, тон голоса и эмоциональную устойчивость.
Например, «Поток Рекрутмент» интегрирован с голосовым помощником на базе искусственного интеллекта Xenia AI. При отклике кандидата на вакансию его данные автоматически передаются в систему Xenia AI. Искусственный интеллект самостоятельно связывается с соискателем и проводит голосовое онлайн-собеседование: задаёт вопросы по заданному сценарию, ведёт диалог, отвечает на уточнения о вакансии и записывает аудио и видео. После интервью система анализирует ответы, оценивает ключевые навыки по 10-балльной шкале, выявляет попытки обмана (например, переключение вкладок или использование поиска) и формирует подробный отчёт, который автоматически загружается в «Поток». Это позволяет рекрутерам получать готовые данные для принятия решений без участия в первичном собеседовании.
Этап 3. Финальный этап — предиктивная аналитика, которая на основе исторических данных прогнозирует вероятность того, что кандидат успешно адаптируется, останется в компании и будет эффективно работать.
*Онтология – от др.-греч ontos («сущее», «то, что есть») и logos («учение», «речь», «понятие»).
На горизонте 10 лет искусственный интеллект способен когнитивно заменить HR-специалиста в большинстве задач. Однако присутствие живого человека в процессах управления персоналом будет восприниматься как знак высокой ценности со стороны работодателя. С развитием ИИ его роль в HR будет становиться качественнее и экономически эффективнее. Соответственно, стоимость автоматизированных решений будет снижаться. При этом сохранение живого взаимодействия с HR-специалистом станет признаком зрелости и клиентоориентированности компании, своего рода HR-премиумом.
Пример генерации вакансии с применением ИИ-технологий в «Поток Рекрутмент».
Плюсы использования нейросети при подборе персонала
- Сокращение времени найма: Использование ИИ позволяет сократить время подбора кандидатов минимум на 40%, а время на просмотр резюме — до 75% (исследование Manpower Group, 2023).
- Повышение объективности и снижение предвзятости: ИИ-системы анализируют кандидатов на основе навыков и опыта, исключая субъективные факторы. Некоторые платформы удаляют из резюме личные данные (имена, пол, университеты), что способствует более инклюзивному найму.
- Автоматизация рутины: ИИ берёт на себя трудоёмкие задачи — анализ резюме, планирование собеседований, ответы на типовые вопросы кандидатов, отправку тестовых заданий и оценку результатов, освобождая рекрутеров для стратегической работы.
- Расширение пула кандидатов: ИИ может находить пассивных соискателей, анализируя профили на профессиональных платформах (например, LinkedIn), и привлекать их к участию в найме, даже если они не ищут работу.
- Улучшение качества подбора: Системы на основе NLP и онтологий навыков (например, в платформе «Поток Рекрутмент») понимают смысл, а не просто ищут ключевые слова, что позволяет находить релевантных, но неочевидных кандидатов.
- Прогнозирование успеха кандидата: ИИ использует предиктивную аналитику для оценки вероятности успешной адаптации, вовлечённости и удержания сотрудника, основываясь на исторических данных.
- Снижение затрат: В 2022 году внедрение ИИ в HR-процессы в Северной Америке позволило сократить затраты на рекрутинг на 40%, в Европе — на 36%.
- Масштабируемость: ИИ позволяет эффективно проводить массовый подбор без пропорционального увеличения штата рекрутеров.
- Повышение качества кандидатского опыта: Автоматизированные уведомления, быстрая обратная связь и удобное планирование собеседований улучшают восприятие компании как работодателя.
- Поддержка удалённого найма: ИИ-инструменты (чат-боты, видеоинтервью с анализом) обеспечивают полную цифровизацию процесса, что особенно актуально для распределённых команд.
- Рост производительности HR: По данным BCG, более 10% компаний отмечают рост производительности рекрутеров на 30% после внедрения ИИ.
- Укрепление бренда работодателя: ИИ-аналитика помогает оптимизировать контент и коммуникацию, делая работодателя более привлекательным для талантов.
Минусы использования нейросети при подборе персонала
- Отсутствие человеческого понимания и эмпатии: ИИ не способен оценивать мягкие навыки, такие как эмоциональный интеллект, креативность или соответствие корпоративной культуре, что может привести к отбору технически сильных, но неподходящих по «фиту» кандидатов.
- Риск алгоритмической предвзятости: Если ИИ обучается на исторических данных, содержащих дискриминационные практики, он может воспроизводить и усиливать предвзятость по признакам пола, возраста, университета или места жительства.
- Попытки манипуляции со стороны кандидатов: Соискатели используют ИИ для оптимизации резюме под алгоритмы, вставляя ключевые слова, скрытый текст или шаблонные фразы (например, «Я лучший кандидат»), что искажает их реальные качества и снижает достоверность отбора.
- Безличный и деперсонализированный опыт: 38% респондентов считают общение с ИИ признаком неуважения к кандидату, а 22% — категорически против. Многие воспринимают автоматизированный процесс как бездушный и неэмоциональный.
- Низкая прозрачность и непонимание критериев оценки: Почти треть (28%) респондентов отмечают, что не понимают, как именно ИИ принимает решения, что вызывает недоверие к процессу и ощущение несправедливости.
- Ограниченная точность и надежность: Половина участников опроса указала, что ИИ-инструменты «полезны для быстрых решений», но не учитывают уникальные обстоятельства или нестандартный, но ценный опыт кандидатов.
- Угрозы безопасности и конфиденциальности данных: 29,2% участников обеспокоены тем, как собираются, хранятся и используются их персональные данные, включая видео- и аудиозаписи собеседований.
- Искажение поведения кандидатов: Зная, что их оценивает ИИ, соискатели могут скрывать интуитивные или эмоциональные качества, делая акцент на аналитические навыки, что приводит к искажённому представлению о личности и потенциале.
- Технологическая незрелость: Проблемы с распознаванием речи, анализом мимики и эмоций, а также адаптацией к разным языкам и акцентам снижают качество оценки на видеособеседованиях.
Что думают кандидаты об нейросетях на собеседовании
Отношение кандидатов к ИИ в найме — неоднозначное, но в целом — позитивное. Исследование HR-платформы «Юнион» и сервиса «Зарплата.ру» (2024) показало, что 75% соискателей готовы пройти собеседование с ИИ, а 15% не видят проблем в полной автоматизации процесса. Однако большинство (около половины) считают, что финальное решение должно оставаться за человеком.
При этом кандидаты больше доверяют ИИ, когда он используется на ранних этапах (скрининг, планирование), но ожидают человеческого участия на финальных стадиях (интервью, оффер), следует из исследования, проведенного с помощью платформы Prolific Academic (2021).
Отношение кандидатов к ИИ в процессе рекрутинга зависит от того, как и на каком этапе ИИ включается в процесс. При звонках реакция часто настороженная, т.к. ожидают, что сейчас будут что-то «впаривать». А вот в чатах и мессенджерах все уже привыкли, что переписка может быть с ботом, и отмечают положительные моменты: отклики обрабатываются быстрее, ответы приходят оперативно.
Также зависит от сферы и ЦА: диджитальщики и айтишники спокойно относятся к ИИ. Для «массовки» тоже уже норма. Джуны и миддлы воспринимают ИИ без проблем. А вот топ-менеджеры сначала хотят контакта с человеком, но на этапе работы с документами или рутинными задачами охотно переключаются на ИИ.
Кандидаты ценят, когда компании им честно рассказывают, где именно работает ИИ и зачем, но всё равно хотят, чтобы финальное слово оставалось за человеком, который понимает атмосферу команды и может оценить нестандартные ценные навыки.
«НеИИскуственный HR//HRTech» — телеграм-канал про человечные будни HR в ИИшном мире.
Почему стоит внедрять в рекрутинг ИИ
Компании, использующие ИИ, получают конкурентное преимущество: они быстрее закрывают вакансии, находят более релевантных кандидатов и повышают объективность отбора. Исследование PwC (2025) показало, что отрасли, наиболее подверженные влиянию ИИ, демонстрируют в 3 раза более высокий рост выручки на одного сотрудника. Это связано с тем, что ИИ особенно эффективен в маркетинговых и административных задачах — тех, что составляют основу рекрутинга.
В отчете LinkedIn 74% респондентов считают, что генеративный ИИ поможет автоматизировать повторяющиеся задачи, позволяя рекрутерам сосредоточиться на стратегии.
Кто сегодня использует ИИ в рекрутинге?
- «Поток» — российская HRTech-компания, которая интегрировала ИИ в полный цикл найма: от мэтчинга резюме с помощью NLP и онтологии навыков до автоматического проведения собеседований через Xenia AI и предиктивной аналитики по успешности кандидатов.
- Workday — внедрила ИИ-агентов для автоматизации поиска пассивных кандидатов и рекомендации лучших специалистов на вакансии. Первые внедрения увеличили производительность рекрутеров в среднем на 54%.
- Chipotle Mexican Grill — использует ИИ-помощника «Ава Кадо» для ускорения найма на 20 000 сезонных позиций. Процесс найма сократился с 12 до 4 дней, а процент обработки заявок вырос с 50% до 85%.
- FedEx, McDonald’s, Olive Garden — сотрудничают с платформой Paradox.ai, которая автоматизирует коммуникацию с кандидатами, проводит интервью и использует личностные тесты (включая нестандартные визуальные элементы) для оценки доброжелательности и эмоциональной стабильности.
- ZipRecruiter — применяет ИИ для анализа резюме, автоматического подбора кандидатов и удаления личных данных (имён, пола, университетов) с целью снижения предвзятости. Также использует ИИ как «коуча» для помощи рекрутерам в принятии решений.
- Fountain — использует ИИ-ассистента для найма сотрудников первой линии, автоматизируя интервью, оценку и коммуникацию, в том числе на родном языке кандидата.
- Canon, TikTok, DoorDash, Scale AI, Lens — лидеры по количеству вакансий в сфере ИИ; активно применяют ИИ-инструменты для массового и точечного подбора, включая анализ резюме, видеоинтервью и предиктивную аналитику.
- Meta*, Google, Netflix, Affirm, Pinterest — крупные технологические компании и стартапы, инвестирующие в ИИ-инфраструктуру и использующие искусственный интеллект для оптимизации рекрутинга, адаптации и оценки талантов.
*Meta, признанной экстремистской и запрещённой на территории РФ
Выводы
ИИ в рекрутинге — это уже не будущее, а реальность. Современные соискатели ждут цифровой удобности и прозрачности, аналогичной той, к которой они привыкли в других сферах жизни. Компании, осмысленно внедряющие ИИ, не просто автоматизируют процессы, а строят комфортную и эффективную систему взаимодействия.
Важен баланс — ИИ помощник, а не заместитель. Исследование Роттердамской школы менеджмента Университета Эразмуса показало, что использование ИИ в найме может искажать поведение кандидатов, побуждая их к манипуляциям и поверхностной оптимизации резюме под алгоритмы. Поэтому важно, чтобы ИИ брал на себя рутину, а стратегические решения и финальный отбор оставались за человеком.
Использование ИИ в рекрутинге дает преимущество в борьбе за таланты. Как показывают исследования Resume Builder и SuperJob, дефицит кадров в ближайшие годы будет только расти — и права на ошибку нет. ИИ — это не замена HR, а его усиление. И те, кто научится его правильно использовать, выйдут в лидеры рынка труда.
Текст подготовила Анна Александрова, главный редактор блога «Поток»
Материал выпущен в августе 2025 года
Предыдущая статьяСпасибо, что вы с нами!
