Искусственный интеллект (ИИ) является одним из важнейших технологических прорывов последнего столетия. Каждая современная успешная организация, заинтересованная в своем развитии, стремится внедрить цифровые решения, которые оказали бы положительное влияние на ее эффективность, конкурентоспособность и привели к сокращению затрат. В первую очередь это относится системе управления персоналом, т. к. люди — главная ценность и ресурс любой компании.

На сегодняшний день такой подход предполагает широкое применение ИИ в самых разных HR-процессах: от генерации описания вакансий, подбора релевантных резюме, помощи в проведении опросов и их графическом отображении, до автоматизации процесса адаптации, на которые рекрутер тратит большую часть своего рабочего времени.

Однако несмотря на то, что искусственный интеллект сегодня — это инструмент, без которого невозможно успешно конкурировать на рынке труда, а также ресурс, способный значительно упростить работу HR-отдела, использование ИИ сопряжено с рисками и ограничениями, которые многие компании пока недооценивают.

Рассмотрим основные направления, где были выявлены ошибки, а также проанализируем риски, наиболее часто встречающиеся при работе с ИИ в 2025 году.

Инновации ради инноваций. Компании внедряют ИИ решения, вкладывают ресурсы без учета специфики своей отрасли, не понимая, в каких процессах внедрение ИИ целесообразно и принесет бизнесу наибольший эффект.

Завышенные ожидания. Доля реально успешно реализованных решений при внедрении ИИ невелика — более 80 % проектов терпят неудачу [1]. Главная причина — отсутствие готовности бизнеса и сотрудников к изменениям. Сюда можно отнести неподготовленные, перегруженные процессы, неполные, устаревшие данные для обучения алгоритмов, слабое вовлечение сотрудников, отсутствие нужных компетенций у персонала.

Кроме того, искусственный интеллект не обладает «настоящей» интуицией и эмоциональным интеллектом, полностью опирается на данные, на которых обучена та или иная модель. На текущий момент своего развития ИИ не способен распознать нюансы, которые часто определяют релевантность кандидата для конкретной вакансии. Он не считывает невербальные сигналы — тон голоса, энергетику, эмоциональный настрой, глубинную мотивацию, а значит, не способен правильно интерпретировать ее или предсказать, насколько гармонично новый сотрудник впишется в коллектив, освоит корпоративную культуру, как это сделал бы опытный рекрутер [2].

При анализе резюме часто наблюдается похожая ситуация: ИИ верит всему, что написано в документе. Наличие орфографических и пунктуационных ошибок, опечаток, неструктурированное оформление резюме, некорректно выбранная фотография — для HR-специалиста это «тревожный сигнал», который чаще всего заставляет отказаться от назначения собеседования с данным кандидатом, но ИИ скорее всего порекомендует его к рассмотрению, ведь для него фраза, написанная с десятью ошибками, но содержащая нужные ключевые слова, будет так же ценна, как и грамотно написанная.

Стоит помнить, что ИИ — идеальный «сортировщик», но плохой «оценщик». Его роль — быстро отсеять заявки, которые точно не подходят по формальным критериям. В связи с этим, для качественной оценки резюме, одного запроса недостаточно. Необходимо провести серию уточняющих вопросов, с целью учесть максимальное количество факторов.

Алгоритмическая предвзятость. Неправильная настройка или некачественные данные ведут к неверным выводам и рекомендациям. Если ИИ обучался на данных, где уже были ошибки и стереотипы, система начнет воспроизводить их снова, поэтому полученная выборка может не содержать резюме соискательниц женского пола, людей определённого возраста или кандидатов без диплома определенных учебных заведений.

Отсутствие компетенций. AI-грамотность — это способность понимать, использовать, контролировать и критически осмысливать информацию, сгенерированную искусственным интеллектом. По мнению первого заместителя председателя правления Сбера Александра Ведяхина, AI-грамотность — одна из основных компетенций современного руководителя, так как без понимания возможностей и ограничений ИИ невозможно ставить корректные задачи и принимать обоснованные решения [3].

Однако многие компании не готовы тратить средства на обучение HR-специалистов работе с ИИ-инструментами и повышать уровень AI-грамотности рекрутеров. Как результат, сотрудники не умеют правильно составлять запросы, интерпретировать ответы и вовремя замечать странности в решениях алгоритмов. Ключевой навык при работе с ИИ: умение формулировать запросы, то есть поставить задачу так, чтобы искусственный интеллект понял, что именно от него требуется. Большинство людей общаются с ИИ как с поисковиком: задают общий вопрос. Для качественной работы HR-специалист должен уметь разбивать сложную задачу на простые шаги, повышать точность запроса, а также быть готовым к тому, что редко когда первый же запрос дает идеальный результат. Эффективное взаимодействие — это процесс уточнений, живой диалог для получения исчерпывающего результата.

Избыточное доверие к ИИ. Некоторые пользователи неоправданно легко полагаются на «экспертное» мнение ИИ, а не на свое собственное. Отдельного внимания заслуживает непрозрачность логики работы ИИ. Для многих алгоритмов сохраняется проблема «черного ящика» — они дают результат, но объяснить, как они пришли к этому выводу, не может даже команда разработчиков. Следует избегать и вовремя отслеживать ситуации, когда критически важные решения принимаются только на слепом доверии к алгоритму.

Фрустрация кандидатов. Согласно опросу SuperJob, в 2025 году каждый девятый рекрутер использует ИИ, а у каждого пятого есть чат-боты [4]. Роботизированное общение умножает стрессовую ситуацию у кандидата и вызывает недоверие к компании. Замечено, что чем более квалифицированы кадры — тем больше отказов от собеседования поступает со стороны соискателей, если в качестве первичного знакомства с компаний выступает чат-бот. Обратная ситуация наблюдается у кандидатов на рабочие специальности с ежедневной оплатой и низкими требования к компании.

Осознание этой разницы должно кардинально изменить подход к подбору для разных категорий сотрудников, как и выбор соответствующих «умных» инструментов для взаимодействия.

Идеальная маскировка. Составляя резюме, кандидаты стали часто прибегать к использованию нейросетевых «карьерных консультантов», которые быстро создают оптимальное резюме, пишут сопроводительное письмо под каждую вакансию и даже автоматизируют отклики. Для подобных «идеальных» резюме стажировка кандидата превращается в реальный опыт работы, увеличивается стаж, появляются несуществующие курсы и дипломы. Однако документ проходит через фильтры алгоритмов, не вызывая подозрение ИИ, и попадает работодателю.

Также на первый план выходит проблема выполнения тестовых заданий кандидатом с помощью ИИ, что в совокупности приводит к дополнительным этапам собеседования и усложняет процесс принятия решений. В этом случае не стоит пытаться полностью «победить» или запретить использовании ИИ. Современный рекрутер должен перестроить процесс так, чтобы оценивать не просто результат, а мышление, подход, коммуникативные навыки и умение кандидата использовать передовые технологии.

Молодые специалисты остаются без работы. ИИ выполняет рутинные задачи (в разных компаниях рекрутеры тратят от 60 % до 80 % своего времени на первичный просмотр резюме, составление описания вакансий, выбор ключевых слов для поиска кандидатов, переписку с кандидатом), но на выполнении подобных операций учатся молодые специалисты, отрабатывая навыки, понимание процессов и делая свои первые шаги в профессию. В 2024 году спрос на специалистов начального уровня сократился в среднем на 20 % именно в тех сферах, где ИИ быстрее всего забрал простые задачи, и продолжает падать [5], что в ближайшем будущем серьезно нарушит механизм выращивания специалистов, так как пройти путь от ученика до профессионала становится невозможным.

Универсальный кандидат. Современные компании все чаще ищут универсальных кандидатов: людей, которые организуют подбор, презентуют отчеты, разберутся в бизнес-процессах и бюджете отдела, проведут одновременно обучение и адаптацию новых сотрудников. Сегодняшние вакансии описывают гибридных специалистов, способных не только генерировать идеи, но и тут же реализовывать их, без долгих обсуждений и многоуровневых проектных команд. Это заставляет человека все чаще обращаться за готовыми решениями к ИИ, снижает его критическое и творческое мышление, ведет к профессиональному выгоранию.

Правовое регулирование. Законодательство в области использования искусственного интеллекта находится в стадии формирования. В России это Федеральный закон «О персональных данных» (152-ФЗ): регулирует сбор, хранение и обработку персональной информации, включая использование ИИ, и Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (149-ФЗ): регулирует использование информационных технологий, включая ИИ, и обязывает обеспечивать безопасность информации. В будущем ожидается появление более специфического законодательства, регулирующего применение ИИ в различных сферах, включая HR. Современным компаниям стоит быть готовыми адаптировать свои системы к новым требованиям.

Парадокс эффективности. Ситуация, когда рекрутер тратит больше времени на задачу, используя ИИ, чем если бы он работал самостоятельно — не редкость, особенно на этапе внедрения технологии. Это связано с излишним недоверием и повторными проверками кандидатов, которых отсеял алгоритм, сложностями с формулированием запросов, низкой адаптивностью рекрутера к изменениям.

Галлюцинации и пограничные случаи. ИИ способен генерировать правдоподобную, но вымышленную информацию о кандидатах (несуществующий опыт, навыки). Чтобы этого избежать — стоит намеренно загружать в систему заведомо сложные или нестандартные резюме, чтобы проверить, как ИИ справляется с исключениями, а не только с типичными случаями. Это помогает выявить скрытую предвзятость и склонность к галлюцинациям.

Безопасность данных. В 2025 году ИИ стал основным каналом утечки данных, обогнав традиционные риски [6]. Это происходит из-за того, что сотрудники копируют конфиденциальную информацию в публичные ИИ-чаты, используют личные, а не корпоративные аккаунты (67 % активности), загружают в ИИ-инструменты файлы, которые содержат персональные данные или платёжные реквизиты.

Традиционные меры защиты информации не справляются с новыми каналами утечки, доминирующими в современных рабочих процессах, поэтому безопасность работы с ИИ необходимо рассматривать как отдельную приоритетную категорию, которая требует пересмотра и расширения мер по кибербезопасности и «цифровой гигиене».

Вывод.

Искусственный интеллект открывает значительные возможности для HR-специалистов: автоматизация процессов подбора, расширение аналитики, улучшение качества решений. Однако человеческое участие и контроль при любом использовании ИИ остается обязательным. Не стоит позволять ИИ решать за человека. Алгоритм может помогать, но не имеет права ставить окончательную точку (исследование Юнион и «Зарплата.ру» показало, что 75 % соискателей готовы пройти интервью с ИИ, но почти все добавляют одно «но»: финальное решение должно оставаться за человеком [7]). Поэтому технологии нужно использовать с пониманием их возможностей и с проверкой данных на входе и результата на выходе. Постепенное внедрение, обучение команды и осознанный подход — залог успеха компании.

Безусловно ИИ ускоряет найм и упрощает многие этапы, но именно человек придаёт ему смысл: использует опыт, учитывает контекст и замечает то, что пока недоступно алгоритмам. Современный рекрутер — это специалист, который умело сочетает возможности технологий с человеческим подходом, создавая качественный, персонализированный и комфортный процесс подбора для всех сторон. Именно это станет главным конкурентным преимуществом HR-отделов нового поколения.

Литература:

1. Искусственный интеллект (мировой рынок). [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусственный_интеллект_(мировой_рынок) Дата обращения [20.11.2025].
2. ИИ в рекрутинге: как нейросети меняют подбор персонала. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://secrets.tbank.ru/blogi-kompanij/kak-nejroseti-menyayut-podbor-personala/?utm_referrer=https %3A %2F %2Fyandex.ru %2F&internal_source=copypaste/ Дата обращения [18.11.2025].
3. В Сбере назвали ключевые компетенции современного руководителя. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.gazeta.ru/business/news/2025/10/28/27051560.shtml/ Дата обращения [28.10.2025].
4. Нейросети в подборе персонала уже применяет каждый девятый рекрутер. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.superjob.ru/pro/6125/ Дата обращения [22.11.2025].
5. Молодым здесь не место: как ИИ углубляет разрыв между сотрудниками. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.forbes.ru/mneniya/542058-molodym-zdes-ne-mesto-kak-ii-uglublaet-razryv-mezdu-sotrudnikami/ Дата обращения [20.11.2025].
6. ИИ стал главным каналом утечки данных в компаниях в 2025 году. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.ixbt.com/news/2025/10/08/ii-stal-glavnym-kanalom-utechki-dannyh-v-kompanijah-v-2025-godu.html/ Дата обращения [23.11.2025].
7. Подавляющее большинство россиян готовы к собеседованию с ИИ при трудоустройстве. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.gazeta.ru/tech/news/2025/05/27/25878212.shtml?utm_auth=false/ Дата обращения [23.11.2025].