Искусственный интеллект меняет рынок систем для управления персоналом: что покупать, а что уже выгоднее делать под себя

Раньше выбор был между готовой системой и собственной разработкой. Но заказная разработка была дорогой и рискованной, поэтому во многих задачах побеждали готовые решения. Сейчас AI меняет экономику: для крупных компаний собрать часть HR-процессов под себя может оказаться дешевле, чем годами платить за лицензии.

Это не только ощущение с проектов. На уровне рынка уже видно давление на классическую модель софта.

По данным материалов Reuters за апрель 2026, индекс компаний в сфере ПО и сервисов в составе S&P 500 просел примерно на 16–17% с начала года. В комментариях инвесторов, включая Bridgewater Associates, прямо звучит тезис: AI становится фактором, который может менять экономику классических программных продуктов и их модель монетизации.

Параллельно консалтинг вроде McKinsey & Company фиксирует рост эффективности разработки за счёт AI: не «в разы дешевле», но ощутимо быстрее и проще запускать прикладные решения. Это важно — барьер входа в собственную разработку снижается.

Если сервис продаёт типовую оболочку вокруг типового процесса — заявки, согласования, справочники, напоминания, простые отчёты, личные кабинеты, — у клиента всё чаще будет возникать вопрос: почему мы должны регулярно платить за каждого пользователя, если можем собрать это под себя?

Особенно если в компании тысячи сотрудников.

Крупные платформы вроде Workday или 1С не исчезнут. У них другая роль: данные, расчёты, права доступа, безопасность, интеграции, устойчивость. Это уже не «удобный интерфейс», а критичная часть HR-инфраструктуры.

А вот узкие сервисы и прикладные решения окажутся под давлением. Пример около HR — Tilda. Долгое время это был быстрый способ сделать сайт без разработки, многие HR использовали для адаптационных лендингов или карьерных сайтов. Сейчас AI уже может собрать структуру, текст, дизайн и рабочий вариант достаточно хорошо, повторить сайт можно за пару дней.

В HR системах будет похожий сдвиг.

Часть задач останется в промышленных системах. Часть уйдёт во внутренние AI-решения. А часть вендоров будет вынуждена пересматривать цены и модель продаж, особенно для крупных клиентов.

Потому что, если лицензии стоят дороже, чем разработать и поддерживать своё решение, разговор с клиентом меняется.
Теперь перед внедрением HR-системы звучит вопрос: что действительно нужно покупать, а что уже выгоднее собрать под свои процессы с помощью AI?

На практике это упирается не в выбор продукта, а в разбор процессов и архитектуры: где вам нужна система, а где достаточно более простого решения. В этом месте чаще всего и допускаются ошибки — либо переплата за платформу, либо попытка собрать своё там, где нужно готовое решение.

Я регулярно разбираю такие ситуации: где компания теряет деньги на лицензиях, где система не даёт эффекта, а где действительно есть смысл собрать решение под себя. Если это про вашу текущую задачу — пишите, посмотрим вместе, куда лучше двигаться.