Как ИИ меняет HR

Данила Трухин

Как ИИ меняет HR

Эта книга написана не профессиональным писателем, а практиком, который много лет работает в HR. За плечами – опыт классического HR, позиция HR Business Partner и роль специалиста по автоматизации HR-процессов. Именно поэтому здесь нет литературных украшательств ради украшательств – только наблюдения, выводы и идеи, рожденные в работе.

Главная цель книги – показать, как сегодня меняется HR под влиянием искусственного интеллекта и автоматизации, какие перспективы и риски открываются перед специалистами, и что нас может ждать завтра. Это не учебник и не сборник готовых рецептов, а взгляд практикующего специалиста на технологии, которые постепенно становятся частью повседневности.

Здесь вы найдете размышления о ИИ в HR, о трансформации привычных процессов, прогнозы на будущее и предложения, как можно пробовать новые инструменты в реальной работе. Но главное – акцент сделан на профессиональном подходе: не останавливаться на уровне «игры с промптами», а думать глубже – о системах, агентах и полноценной автоматизации.

Автоматизация

Прежде чем обсуждать влияние искусственного интеллекта на HR, давайте разберемся, что такое автоматизация. Возможно, этот вопрос не кажется вам особенно важным, и вы хотите сразу перейти к сути. Однако стоит уделить ему внимание, чтобы лучше понять содержание и конструктивно оценить его.

Простыми словами, автоматизация – это использование технологий и программ для выполнения рутинных и повторяющихся задач. Она позволяет человеку сосредоточиться на более сложных, творческих и стратегических этапах работы. Простыми словами уйти от операционки.

Долгое время автоматизация воспринималась не как замена, а скорее как инструмент, который делает труд человека легче. Машины брали на себя физический, монотонный труд, но не могли выполнять аналитические или творческие задачи.

ИИ – это не просто следующий шаг в эволюции, это настоящая революция. Он способен не только выполнять рутину, но и анализировать данные, принимать решения и даже создавать контент. Здесь он в чём то соперничает с человеком. В некоторых случаях ИИ может взять на себя целые бизнес-процессы, что кардинально меняет подход к работе.

Для многих слово «автоматизация» по-прежнему звучит пугающе, так как ассоциируется с одним – сокращениями.

Вспомните промышленную революцию, когда на смену ручному труду пришли паровые двигатели и станки. Многие рабочие места исчезли, но на их месте появились новые: инженеры, дизайнеры, менеджеры. Улучшились условия труда, а у людей появилось больше времени на досуг и развитие.

С искусственным интеллектом происходит нечто подобное. Он может заменить некоторые бюрократические и рутинные должности, но это не значит, что людям не останется места. Напротив, ИИ создаёт новые возможности и направления, где ценится человеческий опыт, креативность и способность к адаптации.

Но так-же искусственный интеллект – не панацея. У него есть свои ограничения, особенно когда речь идёт о больших языковых моделях (технически – LLM), которые сейчас принято называть «искусственным интеллектом» хотя это всего лишь одна из итераций подобного.

LLM, такие как ChatGPT или Llama – это всего лишь инструменты, которые работают на основе вероятностей и данных, на которых их обучили, это "таблицы". Они не обладают сознанием, критическим мышлением или пониманием реального мира. Именно поэтому у них есть серьёзные недостатки, которые особенно заметны в профессиональной среде.

Один из главных проблем— «галлюцинации», когда модель выдаёт абсолютно ложную информацию, но делает это с полной уверенностью.

По данным исследования Gartner, до 30% ответов, сгенерированных LLM, могут содержать неточности или быть полностью вымышленными.

Связанно это всё с данными на которых "модель" (что то вроде версии) обучали.

Такое поведение особенно опасно в сферах, где цена ошибки высока, например, при составлении юридических документов или анализе финансовых отчётов.

Ещё одна проблема – предвзятость данных. Она зависит от набора данных, на которых обучалась ИИ, содержащих стереотипы или дискриминацию (например, по полу или расе), то и модель будет воспроизводить эти предубеждения.

Исследование MIT показало, что некоторые модели ИИ при анализе резюме склонны отдавать предпочтение кандидатам с «мужскими» именами.

В целом, если говорить об этих проблемах, их можно сравнить с человеческим фактором, который иногда может стать куда более серьёзной проблемой, чем «галлюцинации» ИИ. Однако, это не отменяет необходимости учитывать и оценивать риски, связанные с использованием искусственного интеллекта.

Агенты

ИИ-агенты – это программы или логические элементы, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, процесса, такие как планирование, решение проблем, восприятие и обучение. Они используют алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для взаимодействия с окружающей средой и задачей.

Как встраиваются в процесс:

ИИ-агенты встраиваются в процессы путём интеграции с существующими системами и приложениями. Они могут быть разработаны как отдельные модули или сервисы, которые взаимодействуют с другими компонентами системы через интеграции (API). Для предоставления персонализированных услуг для решения задач.

Почему решают проблему галлюцинаций и предвзятости данных ИИ-моделей:

● Галлюцинации в контексте ИИ – агенты могут быть обучены на более разнообразных и качественных данных, что помогает снизить вероятность галлюцинаций. Также разрабатываются методы и алгоритмы для проверки и коррекции выходных данных моделей.

● Предвзятость данных агенты могут решить, используя техники для обнаружения и устранения предвзятости, такие как балансировка данных, перевзвешивание и регуляризация. Кроме того, разработчики ИИ-агентов могут внедрять алгоритмы, которые учитывают разнообразие и справедливость при принятии решений.

Давайте адаптируем эти идеи к сфере HR.

Например, анализ резюме с помощью ИИ-чата может быть полезен, но если этот чат обучен на примерах ваших кандидатов или аналогичных (анонимных) данных, то вероятность точной оценки резюме значительно возрастает. Поэтому для каждого процесса лучше использовать ИИ-агента, который уже подготовлен для конкретной задачи.

Аналогично, для проверки документов кандидата лучше использовать модель, обученную на локальных данных. Она должна учитывать особенности заполнения документов в вашей стране или регионе. Такой агент будет выступать как дополнение к ИИ и поможет избежать ошибок, связанных с различиями в требованиях.

Однако стоит подчеркнуть: попытка решать сложные бизнес-задачи исключительно с помощью «промптов» в обычном чате ИИ – это не лучшая идея. Один и тот же промпт нельзя без потерь использовать на потоке задач – каждое обращение остаётся ручной работой, а значит, процесс не автоматизируется.

Поэтому в профессиональной среде всё чаще делают ставку не на «промптинг», а на готовые ИИ-инструменты и специализированных агентов. Эти решения проходят дообучение на доменной задаче и умеют учитывать специфику процессов.

Но если вы всё же решили работать через промпты, есть несколько правил, которые помогут снизить количество ошибок.

1. Формулируйте запрос максимально конкретно, сразу задавайте контекст – кто вы, какую задачу решаете и какие ограничения есть. Используйте короткие и ясные формулировки, разбивайте большие задачи на шаги и проверяйте результаты на каждом этапе. Сохраняйте удачные промпты и шаблоны, чтобы потом не изобретать заново.

2. Для работы лучше использовать платные версии GPT – они стабильнее, точнее и лучше справляются с профессиональными запросами. Если платформа поддерживает «проекты» или аналогичные режимы, используйте их, чтобы минимально дообучать чат под свою задачу и сохранять контекст. Это не полноценный агент, но уже шаг к адаптации под конкретные потребности.

3. Важно и то, как вы локализуете работу модели: задавайте региональные особенности (например, трудовое право, формат резюме или документы в вашей стране) и адаптируйте промпты под специфику отрасли. Для IT и ритейла будут разные термины, разные ожидания и даже разная логика процессов – всё это нужно явно обозначать в запросах.

ИИ это двигатель?

Чтобы оценить масштаб перемен, которые приносит искусственный интеллект, можно сравнить его с появлением двигателя. Это не просто следующий шаг в развитии технологий, а настоящий толчок, соизмеримый по своей значимости с индустриальной революцией. ИИ обладает аналитическими, прогностическими и контентными преимуществами, что делает его потенциально даже более мощным инструментом.

Уже сейчас появляются компании которые с помощью ИИ изучают медицину, позволяя ускорять развитие этой отрасли многократно.

Не так давно мы стали свидетелями протестов работников медиасферы, выступающих против использования ИИ в кинематографе. Эта ситуация поднимает важный вопрос:

Является ли скептицизм по отношению к ИИ сопротивлением прогрессу?

Любой технологический скачок нашей цивилизации всегда приносил развитие не только в культуру и комфорт, но и в медицину. Заводы, автоматизированные благодаря двигателям, стали производить больше лекарств. Ускоренная логистика и манипуляторы на складах позволили быстрее доставлять медикаменты туда, где они нужнее всего. ИИ способен многократно ускорить этот процесс, например, в разработке новых лекарств. Использование ИИ в медицине помогает спасать жизни, и в этом контексте его противники выглядят как люди, выступающие против облегчения страданий.

Мы конечно можем обсуждать экономические системы или этические проблемы связанные с ИИ, однако, это темы для других книг. Моя цель – показать вам возможности и помочь взглянуть на ИИ оптимистично, а не со страхом. Безопасность и этика – это предмет культуры каждого человека, работающего с ИИ и разрабатывающего его.

Теперь, когда мы закрыли эту важную часть книги и подготовились к конструктивному восприятию, можем перейти к роли ИИ в HR.

HR

Что изменилось: от отдела кадров до People & Culture

Когда-то «отдел кадров» был тихим уголком, где проверяли трудовые книжки, считали отпуска и выдавали справки. О людях говорили как о «штатных единицах», а о найме – как о «закрытии вакансий». Туда заходили с фразой: «Мне бы копию приказа…» – и уходили, не задерживаясь. Главная задача – учёт и соблюдение правил.

Мир бизнеса стал быстрым, непредсказуемым, а конкуренция – жёстче. Компании поняли, люди – это не просто «единицы» в таблице, а ключевой ресурс, который определяет, выживешь ты или закроешься.

И это уже не про «бумажки», а про стратегию. Так появился новый подход —People & Culture. Это про вовлечённость, обучение, карьерные траектории и психологический комфорт.

People– потому что HR теперь отвечает не только за то, чтобы человек подписал трудовой договор, но и за то, чтобы он хотел в этой компании работать, развиваться и вкладываться в результат.

Culture– потому что в быстро меняющемся мире культура внутри компании становится конкурентным преимуществом. Атмосфера, ценности, стиль общения, поддержка идей – всё это влияет на скорость работы, инновации и удержание талантов.

И да, теперь вместо архивов с папками в шкафах у нас есть аналитика, ИИ, HRM-платформы и целые команды, которые проектируют опыт сотрудников так же тщательно, как дизайнеры проектируют опыт клиента.Он работает не «где-то в бэк-офисе», а в самой сердцевине бизнеса, потому что именно через людей компания способна быть гибкой, креативной и сильной. Сегодня HR – это не просто «документы и отпуска». Это архитектор корпоративной среды, стратег по управлению талантами и проводник изменений.

От отдела кадров до People & Culture – это не просто смена названия. Это переход от учёта людей к работе для людей.

Это смещение фокуса меняет и сам взгляд на сотрудника. Если раньше он воспринимался как «исполнитель обязанностей», то теперь – как партнёр в создании ценности. Отсюда и новые практики: открытая обратная связь, совместное проектирование карьерных треков, вовлечение людей в обсуждение будущего компании.

Почему ИИ уже рядом, даже если вы его не видите

Помните, как в детстве мы думали, что интернет – это только браузер с динозавриком? А потом оказалось, что он вообще везде: в телефоне, в часах, в телевизоре, в холодильнике, а сейчас даже в чайнике.

Вы можете считать, что «у нас в компании никакого ИИ нет и не будет» (возможно, из-за ограниченного бюджета или отсутствия специалистов). Но при этом ваш телефон уже подсказывает вам дорогу, почта автоматически фильтрует спам, а чат-бот в банке отвечает на вопросы быстрее, чем коллега из вашего отдела который забыл про ваш день рождение.