Обсудили в редакции тему ИИ в рекрутинге – и решили покрутить ее с разных сторон: куда все движется на глобальном HR-рынке, как преломляется в России, какие цифры доступны. Кто чего опасается, кто кому доверяет. А заодно поговорили с представителями индустрии о будущем.

1/2

Тенденции

Мировой рынок ИИ в подборе персонала в 2025 году оценивается в 1,35 млрд долларов, а к 2030-му достигнет 3,16 млрд – это данные The Business Research Company. Более широкая категория ИИ в HR в целом будет расти примерно таким же темпом и к концу десятилетия составит 16,83 млрд долларов.

Основные драйверы прозрачны: высокая стоимость найма и спрос на его ускорение, неэффективность ручных процессов и растущий объем заявок.

По подсчетам hh.ru, 57% российских компаний уже внедрили ИИ в найм (+26 п.п. по сравнению с 2024-м). Практика пока далека от системной: только 4% компаний применяют искусственный интеллект в кадровых процессах повсеместно, 27% подключают инструменты время от времени без четкой стратегии.

Согласно исследованию «Сколково», 54% HR-специалистов готовы делегировать ИИ задачи подбора персонала, но менее 30% умеют с ним работать и в основном используют неспециализированные LLM вместо HR-решений. Рынок находится в фазе эксперимента.

«На мой взгляд, главное, что изменится в процессе найма в ближайшие 3-5 лет, – это то, что использовать искусственный интеллект в своей работе будут все 100% специалистов по подбору персонала», – говорит Retail Today Никита Худов, заместитель генерального директора Альянса в сфере искусственного интеллекта, экс-исполнительный директор центра ИИ-трансформации «Сбера». Его аналогия проста: использование ИИ-технологий на таком горизонте будет равно использованию компьютера.

Кейсы и их характер

Одна из основных функций ИИ, если верить кейсам компаний, – это снижение затрат времени в массовом найме и операционной нагрузки на команды. Например:

– «Ашан Ритейл Россия» и Aisha: -90% времени на оценку резюме (4 часа в месяц вместо 40 с лишним). Раньше «27% времени рекрутеры тратили на просмотр откликов и холодный поиск кандидатов»;

– «Сбер» и «ГигаРекрутер»: -87% времени от отклика кандидата до завершения первичного интервью и оценки (23 часа вместо 3-х). Решение «позволяет быстрее возвращаться к кандидатам, повышая качество их опыта и управляемость найма в масштабе всей компании».

– «Лемана ПРО» и неназванный чат-бот, интегрированный с ATS: сокращение времени отклика на вакансию с 1-2 суток до 30 секунд, рост скорости подбора персонала на 60%.

В исследовании «Сколково» сокращение времени найма называют приоритетом на 2026-й большинство (почти 70%) опрошенных HR-специалистов. Вплотную рядом – оптимизация расходов на найм (порядка 67%).

Что еще важно: «Ашан» фиксирует экономию бюджета в 2,5 раза и точность отбора 92%, X5 – рост качества найма до 85%.

Если рынок зреет, то что с ИИ как с отраслевым стандартом? Никита Худов говорит: «Мой ответ – не про технологии. Технологии готовы уже сегодня. Есть много решений, которые можно брать и применять, чтобы сделать процесс эффективнее. Скорее не хватает рыночного давления и давления со стороны бизнеса. Но оно неизбежно нарастает и будет только усиливаться.

Приведу пример. Сегодня в крупной корпорации процесс найма какой-нибудь роли (программиста, продакта) может занимать две-три недели. Если HR-департамент сокращает срок найма с 15 дней до 13, это считается большой победой – все довольны, и HR доволен, и бизнес. Это как раз то, что я называю низким давлением.

Какое давление нужно? Постановка целей по сокращению срока найма с 14 дней до двух дней, может быть, до одного дня. Вот это то давление, которое приведёт к более активному использованию ИИ, потому что без него эту задачу выполнить невозможно.

Такое давление со стороны бизнеса и рынка будет нарастать. Именно это неизбежно сделает ИИ отраслевым стандартом – другого варианта просто не будет».

Продолжение – здесь.

@retailtoday