Forwarded from HR-аналитика
Рекрутинг в 2026: проблема не в кризисе
Или не в только в нем одном. Этот пост в продолжение серии постов о трендах, см.
HR-приоритеты 2026
Управление эффективностью персонала ≠ оптимизация
Обучение (L&D) в 2026: почему это больше не «поддержка», а инфраструктура трансформации
Рекрутинг (речь не про массовку, простите) с безусловного лидера рейтингов скатился на 10-е – рядом с корпкультурой.
Кризис, вакансий мало, бюджеты режут, всем тяжело. Это правда — и в этом нет ничего нового.Но если остановиться на этом объяснении, мы просто не увидим других персонажей драмы.
Кризис — это фон. А вот сама логика рекрутинга в 2025–2026 ломается по другой причине.
1️⃣Рекрутинг впервые попал под удар сразу трёх сил
Мы имеем уникальную конфигурацию рынка:
🔹вакансий объективно мало,
🔹кандидатов много,
🔹но это совсем не те кандидаты, которых ждёт бизнес.
Каждый из этих факторов по отдельности рынок уже переживал.
Все три одновременно — почти никогда. И именно это делает текущую ситуацию нестандартной.
2️⃣ИИ разрушает сигналы качества
Ещё пару лет назад резюме было сигналом. Плохим, искажённым, но сигналом. Сегодня ИИ сделал идеальные резюме массовыми.
В результате:
🔹внешний профиль кандидата перестал быть маркером качества,
🔹рынок переполнен «хорошо упакованными» несоответствиями,
🔹стоимость ошибки найма резко выросла.
Рекрутинг перестал быть задачей фильтрации — он стал задачей распознавания искажений.
3️⃣Разрыв навыков стал структурной проблемой
Параллельно с этим компании окончательно осознали: на рынке не просто мало людей, а мало нужных скилов.
Даже крупные платформы всё чаще фиксируют не дефицит кандидатов, а разрыв между наличными и требуемыми компетенциями.
Модель «разместили вакансию → пришли подходящие» больше не работает. Не потому, что рынок плохой. А потому, что ожидания бизнеса и реальность разъехались.
4️⃣Корреляции подтверждают сдвиг
В наших данных это видно напрямую:
🔹Адаптация — 0.25
🔹Отбор — 0.20
Это не про «важность HR-функций». Это про то, где бизнес начинает компенсировать сбои рекрутинга. Когда выбор на входе становится ненадёжным, ключевая нагрузка смещается внутрь организации.
5️⃣Адаптация становится точкой контроля ущерба
В 2026 адаптация — это уже не «помочь освоиться». Это ранняя диагностика не fit.
Звучит жёстко, но это взрослая позиция: если мы признаём право на ошибку в найме, то ключевая задача адаптации — выявить эту ошибку как можно раньше.
Наставник больше не просто поддерживает. Он одновременно:
🔹адаптирует,
🔹оценивает,
🔹и принимает решение.
Если сотрудник ушёл через год с ощущением «мы не жалеем» — это неудача системы. Не потому, что его наняли. А потому, что его не отсеяли в первые три месяца.
6️⃣Рекрутинг больше не про привлечение
В текущей конфигурации рынка рекрутинг — это не про поток, бренд и охваты. Это про выбор. Про скорость распознавания ошибок. Про снижение стоимости неверных решений. И именно здесь начинается пересборка всей HR-модели.
В следующих сериях продолжим разбирать тренды. Не переключайте канал, продолжение следует.
Телеграм канал HR-аналитики
Или не в только в нем одном. Этот пост в продолжение серии постов о трендах, см.
HR-приоритеты 2026
Управление эффективностью персонала ≠ оптимизация
Обучение (L&D) в 2026: почему это больше не «поддержка», а инфраструктура трансформации
Рекрутинг (речь не про массовку, простите) с безусловного лидера рейтингов скатился на 10-е – рядом с корпкультурой.
Кризис, вакансий мало, бюджеты режут, всем тяжело. Это правда — и в этом нет ничего нового.Но если остановиться на этом объяснении, мы просто не увидим других персонажей драмы.
Кризис — это фон. А вот сама логика рекрутинга в 2025–2026 ломается по другой причине.
1️⃣Рекрутинг впервые попал под удар сразу трёх сил
Мы имеем уникальную конфигурацию рынка:
🔹вакансий объективно мало,
🔹кандидатов много,
🔹но это совсем не те кандидаты, которых ждёт бизнес.
Каждый из этих факторов по отдельности рынок уже переживал.
Все три одновременно — почти никогда. И именно это делает текущую ситуацию нестандартной.
2️⃣ИИ разрушает сигналы качества
Ещё пару лет назад резюме было сигналом. Плохим, искажённым, но сигналом. Сегодня ИИ сделал идеальные резюме массовыми.
В результате:
🔹внешний профиль кандидата перестал быть маркером качества,
🔹рынок переполнен «хорошо упакованными» несоответствиями,
🔹стоимость ошибки найма резко выросла.
Рекрутинг перестал быть задачей фильтрации — он стал задачей распознавания искажений.
3️⃣Разрыв навыков стал структурной проблемой
Параллельно с этим компании окончательно осознали: на рынке не просто мало людей, а мало нужных скилов.
Даже крупные платформы всё чаще фиксируют не дефицит кандидатов, а разрыв между наличными и требуемыми компетенциями.
Модель «разместили вакансию → пришли подходящие» больше не работает. Не потому, что рынок плохой. А потому, что ожидания бизнеса и реальность разъехались.
4️⃣Корреляции подтверждают сдвиг
В наших данных это видно напрямую:
🔹Адаптация — 0.25
🔹Отбор — 0.20
Это не про «важность HR-функций». Это про то, где бизнес начинает компенсировать сбои рекрутинга. Когда выбор на входе становится ненадёжным, ключевая нагрузка смещается внутрь организации.
5️⃣Адаптация становится точкой контроля ущерба
В 2026 адаптация — это уже не «помочь освоиться». Это ранняя диагностика не fit.
Звучит жёстко, но это взрослая позиция: если мы признаём право на ошибку в найме, то ключевая задача адаптации — выявить эту ошибку как можно раньше.
Наставник больше не просто поддерживает. Он одновременно:
🔹адаптирует,
🔹оценивает,
🔹и принимает решение.
Если сотрудник ушёл через год с ощущением «мы не жалеем» — это неудача системы. Не потому, что его наняли. А потому, что его не отсеяли в первые три месяца.
6️⃣Рекрутинг больше не про привлечение
В текущей конфигурации рынка рекрутинг — это не про поток, бренд и охваты. Это про выбор. Про скорость распознавания ошибок. Про снижение стоимости неверных решений. И именно здесь начинается пересборка всей HR-модели.
В нашей ВК группе одно из последних ярких обсуждений: в одной СЕО предложил ввести для кандидатов двухнедельный тестовый период без оплаты. Коллеги HR взорвались, один я обрадовался: этот кейс как подтверждение тренда – бизнес ищет решение. Пусть не корректно, но ищет. А решение в итоге за нами, HR
В следующих сериях продолжим разбирать тренды. Не переключайте канал, продолжение следует.
Телеграм канал HR-аналитики
👍3
Безопасность как бенефит
Feeling Unsafe Getting to Work: проблему благополучия сотрудников больше нельзя игнорировать
Tesco предоставила 300 000 своих сотрудников в Великобритании бесплатный доступ к приложению персональной безопасности, которое помогает чувствовать себя защищённее по дороге на работу и обратно. Поводом стали обращения работников: многие признались, что испытывают тревогу во время поездок, особенно в поздние часы или в незнакомых районах.
Приложение позволяет заранее задать маршрут и способ передвижения, автоматически проверяет состояние пользователя и отправляет сигнал SOS в экстренных ситуациях. Если человек не отвечает, оператор связывается с ним и при необходимости подключает службы помощи.
Инициатива отражает более широкий тренд. По данным исследований, около 60% людей чувствуют себя небезопасно во время ежедневных поездок, а более половины сталкивались с ситуациями, вызывавшими страх или тревогу. Особенно остро проблему ощущают женщины.
Для работодателей это становится фактором реального риска. Тревожность по дороге на работу усиливает стресс и усталость, снижает вовлечённость и продуктивность, а также влияет на удержание сотрудников. Всё больше компаний понимают, что забота о благополучии начинается не в офисе, а в момент выхода человека из дома.
Безопасность вне рабочего места постепенно превращается в новый стандарт корпоративной заботы и конкурентное преимущество на рынке труда.
Как вам такой бенефит для сотрудников?
Телеграм канал HRTech
Feeling Unsafe Getting to Work: проблему благополучия сотрудников больше нельзя игнорировать
Tesco предоставила 300 000 своих сотрудников в Великобритании бесплатный доступ к приложению персональной безопасности, которое помогает чувствовать себя защищённее по дороге на работу и обратно. Поводом стали обращения работников: многие признались, что испытывают тревогу во время поездок, особенно в поздние часы или в незнакомых районах.
Приложение позволяет заранее задать маршрут и способ передвижения, автоматически проверяет состояние пользователя и отправляет сигнал SOS в экстренных ситуациях. Если человек не отвечает, оператор связывается с ним и при необходимости подключает службы помощи.
Инициатива отражает более широкий тренд. По данным исследований, около 60% людей чувствуют себя небезопасно во время ежедневных поездок, а более половины сталкивались с ситуациями, вызывавшими страх или тревогу. Особенно остро проблему ощущают женщины.
Для работодателей это становится фактором реального риска. Тревожность по дороге на работу усиливает стресс и усталость, снижает вовлечённость и продуктивность, а также влияет на удержание сотрудников. Всё больше компаний понимают, что забота о благополучии начинается не в офисе, а в момент выхода человека из дома.
Безопасность вне рабочего места постепенно превращается в новый стандарт корпоративной заботы и конкурентное преимущество на рынке труда.
Как вам такой бенефит для сотрудников?
Телеграм канал HRTech
🤔3
Forwarded from Рынок труда
WEF: четыре будущих рынка труда к 2030 году (AI & Talent)
Всемирный экономический форум (World Economic Forum, ВЭФ) — та самая организация, которая делает Давос и ежегодные глобальные отчёты про экономику, технологии и общество. Это не прогнозы в стиле «так точно будет», а сценарные модели: способ подумать о будущем системно, без иллюзий и хайпа.
В новом отчёте (pdf файл по ссылке) Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030 ВЭФ пытается ответить на простой, но неприятный вопрос:
Ключевая идея отчёта:
будущее определяется не только тем, насколько быстро развивается ИИ, но и тем, насколько быстро люди и институты учатся с ним жить.
Пересечение двух осей — уровень развития ИИ и готовность рабочей силы — даёт четыре возможных сценария.
1️⃣Supercharged Progress
Экспоненциальный ИИ + высокая готовность людей
ИИ делает скачок, близкий к AGI. Производительность и инновации взрываются. Экономика становится агентной: люди больше не «работают», они управляют портфелями ИИ-агентов.
Что происходит:
🔹Массовое исчезновение профессий, но столь же массовое появление новых.
🔹Человек → архитектор и оркестратор машин.
🔹ИИ — базовая инфраструктура уровня электричества.
🔹ВВП и прибыли компаний растут очень быстро.
Обратная сторона:
🔹социальные институты не успевают;
🔹регуляция и этика постоянно запаздывают;
🔹неравенство растёт, переговорная сила работников падает.
Смысл: технологическая утопия с очень дорогой социальной ценой.
2️⃣The Age of Displacement
Экспоненциальный ИИ + низкая готовность людей
ИИ ускоряется, но общество не успевает переучиться. Бизнес автоматизирует всё, что может, потому что это дешевле и проще, чем развивать людей.
Что происходит:
🔹50–90% задач выполняются машинами.
🔹Массовая безработица, исчезновение карьерных траекторий.
🔹Новые профессии есть, но людей под них нет.
🔹Несколько платформ контролируют вычисления, данные и экономику.
Экономика:
🔹Формально высокая производительность.
🔹Фактически — падение потребления, кризис доверия, политическая нестабильность.
Смысл: технологический прогресс без социальной адаптации превращается в системный кризис.
3️⃣Co-Pilot Economy
Постепенный ИИ + высокая готовность людей
Самый «здоровый» сценарий. ИИ не заменяет человека, а усиливает его. Массовой автоматизации нет, но есть массовая аугментация.
Что происходит:
🔹Human + AI команды становятся нормой.
🔹Рутинные задачи исчезают.
🔹Растёт спрос на:
мышление, коммуникацию, управление, креатив.
🔹К 2030 году обновляется около 40% навыков.
Экономика:
🔹Умеренный, устойчивый рост.
🔹Выравнивание возможностей между регионами.
🔹Инновации через накопление, а не через шок.
Смысл: эволюция вместо революции. ИИ как ко-пилот, а не как замена человека.
4️⃣Stalled Progress
Постепенный ИИ + низкая готовность людей
ИИ есть, но не трансформирует экономику. Нет ни скачка производительности, ни массовой адаптации.
Что происходит:
🔹Автоматизация просто затыкает кадровые дыры.
🔹Большинство профессий «выхолощены», но не исчезли.
🔹Люди уходят в сервисы, платформы, нестабильную занятость.
🔹Растёт ценность ручных и ремесленных профессий.
Экономика:
🔹Фрагментированный рост.
🔹Рост неравенства.
🔹Разочарование в идее «ИИ как источника прогресса».
Смысл: самый опасный сценарий — ожидания были, трансформации нет.
📊Главный вывод отчёта
Будущее рынка труда зависит не от самого ИИ, а от того, как быстро люди, бизнес и государства научатся с ним работать.
ИИ — это множитель. Человеческая готовность — это знак перед числом.
Телеграм канал Рынок труда
Всемирный экономический форум (World Economic Forum, ВЭФ) — та самая организация, которая делает Давос и ежегодные глобальные отчёты про экономику, технологии и общество. Это не прогнозы в стиле «так точно будет», а сценарные модели: способ подумать о будущем системно, без иллюзий и хайпа.
В новом отчёте (pdf файл по ссылке) Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030 ВЭФ пытается ответить на простой, но неприятный вопрос:
что реально произойдёт с работой и профессиями в мире ИИ?
Ключевая идея отчёта:
будущее определяется не только тем, насколько быстро развивается ИИ, но и тем, насколько быстро люди и институты учатся с ним жить.
Пересечение двух осей — уровень развития ИИ и готовность рабочей силы — даёт четыре возможных сценария.
1️⃣Supercharged Progress
Экспоненциальный ИИ + высокая готовность людей
ИИ делает скачок, близкий к AGI. Производительность и инновации взрываются. Экономика становится агентной: люди больше не «работают», они управляют портфелями ИИ-агентов.
Что происходит:
🔹Массовое исчезновение профессий, но столь же массовое появление новых.
🔹Человек → архитектор и оркестратор машин.
🔹ИИ — базовая инфраструктура уровня электричества.
🔹ВВП и прибыли компаний растут очень быстро.
Обратная сторона:
🔹социальные институты не успевают;
🔹регуляция и этика постоянно запаздывают;
🔹неравенство растёт, переговорная сила работников падает.
Смысл: технологическая утопия с очень дорогой социальной ценой.
2️⃣The Age of Displacement
Экспоненциальный ИИ + низкая готовность людей
ИИ ускоряется, но общество не успевает переучиться. Бизнес автоматизирует всё, что может, потому что это дешевле и проще, чем развивать людей.
Что происходит:
🔹50–90% задач выполняются машинами.
🔹Массовая безработица, исчезновение карьерных траекторий.
🔹Новые профессии есть, но людей под них нет.
🔹Несколько платформ контролируют вычисления, данные и экономику.
Экономика:
🔹Формально высокая производительность.
🔹Фактически — падение потребления, кризис доверия, политическая нестабильность.
Смысл: технологический прогресс без социальной адаптации превращается в системный кризис.
3️⃣Co-Pilot Economy
Постепенный ИИ + высокая готовность людей
Самый «здоровый» сценарий. ИИ не заменяет человека, а усиливает его. Массовой автоматизации нет, но есть массовая аугментация.
Что происходит:
🔹Human + AI команды становятся нормой.
🔹Рутинные задачи исчезают.
🔹Растёт спрос на:
мышление, коммуникацию, управление, креатив.
🔹К 2030 году обновляется около 40% навыков.
Экономика:
🔹Умеренный, устойчивый рост.
🔹Выравнивание возможностей между регионами.
🔹Инновации через накопление, а не через шок.
Смысл: эволюция вместо революции. ИИ как ко-пилот, а не как замена человека.
4️⃣Stalled Progress
Постепенный ИИ + низкая готовность людей
ИИ есть, но не трансформирует экономику. Нет ни скачка производительности, ни массовой адаптации.
Что происходит:
🔹Автоматизация просто затыкает кадровые дыры.
🔹Большинство профессий «выхолощены», но не исчезли.
🔹Люди уходят в сервисы, платформы, нестабильную занятость.
🔹Растёт ценность ручных и ремесленных профессий.
Экономика:
🔹Фрагментированный рост.
🔹Рост неравенства.
🔹Разочарование в идее «ИИ как источника прогресса».
Смысл: самый опасный сценарий — ожидания были, трансформации нет.
📊Главный вывод отчёта
Будущее рынка труда зависит не от самого ИИ, а от того, как быстро люди, бизнес и государства научатся с ним работать.
ИИ — это множитель. Человеческая готовность — это знак перед числом.
Телеграм канал Рынок труда
👍5
HR-компетенции 2030: что нужно, чтобы создавать влияние
Статья от команды Эрика ван Вулпен.
HR всё больше работает на стыке бизнеса, технологий и опыта сотрудников. Мир труда меняется стремительно: глобальная нехватка навыков, демографические сдвиги, ИИ и переосмысление работы требуют новых компетенций. AIHR предлагает T-Shaped HR Competency Model — модель, которая показывает, что нужно знать и уметь HR-профессионалу, чтобы быть успешным в будущем.
✅Основные HR-компетенции (Core Competencies / Базовые компетенции) – навыки для всех HR:
🔹Business Acumen (Деловая проницательность) – понимание бизнеса и стратегическое мышление. Умение интерпретировать внешние тренды, понимать финансовые показатели, работать с клиентами (сотрудниками) и участвовать в создании стратегии.
🔹Data Literacy (Грамотность в работе с данными) – работа с данными для принятия решений. Сюда входит сбор, анализ, перевод данных в понятные инсайты, этичное использование информации и доказательная практика.
🔹Digital Agility (Цифровая гибкость) – владение инструментами, понимание цифровых трендов, защита данных, сотрудничество через цифровые платформы и развитие организационной готовности к цифровой трансформации.
🔹AI Fluency (Свободное владение ИИ) – грамотная работа с искусственным интеллектом. Использование AI для улучшения HR-процессов, ответственное применение, интеграция ИИ в работу и поддержка коллег в освоении технологий.
🔹People Advocacy (Защита интересов людей / человеческий центризм) – забота о людях и культуре. Формирование инклюзивной и продуктивной культуры, поддержка изменений, этика, устойчивость и социальное воздействие.
🔹Execution Excellence (Исключительное выполнение / результативность) – умение реализовывать инициативы. Гибкость и скорость реакции, критическое мышление, сотрудничество, системное понимание бизнеса и фокус на результат.
✅Специализированные HR-компетенции (Specialist Competencies / Специализированные компетенции) – углубленные навыки по роли и контексту:
🔹Awareness and Attraction (Осведомленность и привлечение) – формирование сильного HR-бренда и привлечение талантов.
🔹Business Transformation (Бизнес-трансформация) – организационная эффективность, адаптация структуры и процессов под стратегические приоритеты.
🔹HR Technology & Analytics (Технологии и аналитика в HR) – цифровизация, аналитика, автоматизация и улучшение процессов через технологии.
🔹People Experience & Culture (Опыт сотрудников и культура) – создание вовлекающей и высокопродуктивной культуры, улучшение опыта сотрудников.
🔹People Operations (HR-операции / обеспечение процессов) – надежные, прозрачные и соответствующие закону HR-процессы.
🔹Talent Growth (Развитие талантов) – развитие сотрудников через обучение, карьерное и лидерское развитие.
✅Лидерские компетенции (Leadership Competencies / Лидерские компетенции) – навыки для HR-лидеров:
🔹Strategic Impact (Стратегическое влияние) – определение направления HR, создание измеримой ценности.
🔹Sound Judgment (Обоснованное суждение / здравый смысл) – принятие этичных и обоснованных решений.
🔹Credibility and Trust (Авторитет и доверие) – заслуживание доверия через надежность и последовательность.
🔹Talent Empowerment (Раскрытие потенциала команды) – развитие потенциала команды и вовлеченности сотрудников.
🔹Change Leadership (Лидерство в изменениях) – управление трансформациями с ясностью и гибкостью.
🔹Self-Mastery (Самообладание / личная зрелость) – самосознание, дисциплина и устойчивость для лидерства с аутентичностью.
Для развития этих компетенций HR-профессионалу важно оценить текущие навыки, выбрать приоритетные области через карьерную карту и непрерывно совершенствоваться. HR-команды могут выстраивать обучение целенаправленно, исходя из стратегических целей организации.
Итог: будущее HR – за T-shaped профессионалами, которые объединяют базовые, специализированные и лидерские компетенции, чтобы создавать реальный эффект для сотрудников, бизнеса и общества.
Телеграм канал HRTech
Статья от команды Эрика ван Вулпен.
HR всё больше работает на стыке бизнеса, технологий и опыта сотрудников. Мир труда меняется стремительно: глобальная нехватка навыков, демографические сдвиги, ИИ и переосмысление работы требуют новых компетенций. AIHR предлагает T-Shaped HR Competency Model — модель, которая показывает, что нужно знать и уметь HR-профессионалу, чтобы быть успешным в будущем.
✅Основные HR-компетенции (Core Competencies / Базовые компетенции) – навыки для всех HR:
🔹Business Acumen (Деловая проницательность) – понимание бизнеса и стратегическое мышление. Умение интерпретировать внешние тренды, понимать финансовые показатели, работать с клиентами (сотрудниками) и участвовать в создании стратегии.
🔹Data Literacy (Грамотность в работе с данными) – работа с данными для принятия решений. Сюда входит сбор, анализ, перевод данных в понятные инсайты, этичное использование информации и доказательная практика.
🔹Digital Agility (Цифровая гибкость) – владение инструментами, понимание цифровых трендов, защита данных, сотрудничество через цифровые платформы и развитие организационной готовности к цифровой трансформации.
🔹AI Fluency (Свободное владение ИИ) – грамотная работа с искусственным интеллектом. Использование AI для улучшения HR-процессов, ответственное применение, интеграция ИИ в работу и поддержка коллег в освоении технологий.
🔹People Advocacy (Защита интересов людей / человеческий центризм) – забота о людях и культуре. Формирование инклюзивной и продуктивной культуры, поддержка изменений, этика, устойчивость и социальное воздействие.
🔹Execution Excellence (Исключительное выполнение / результативность) – умение реализовывать инициативы. Гибкость и скорость реакции, критическое мышление, сотрудничество, системное понимание бизнеса и фокус на результат.
✅Специализированные HR-компетенции (Specialist Competencies / Специализированные компетенции) – углубленные навыки по роли и контексту:
🔹Awareness and Attraction (Осведомленность и привлечение) – формирование сильного HR-бренда и привлечение талантов.
🔹Business Transformation (Бизнес-трансформация) – организационная эффективность, адаптация структуры и процессов под стратегические приоритеты.
🔹HR Technology & Analytics (Технологии и аналитика в HR) – цифровизация, аналитика, автоматизация и улучшение процессов через технологии.
🔹People Experience & Culture (Опыт сотрудников и культура) – создание вовлекающей и высокопродуктивной культуры, улучшение опыта сотрудников.
🔹People Operations (HR-операции / обеспечение процессов) – надежные, прозрачные и соответствующие закону HR-процессы.
🔹Talent Growth (Развитие талантов) – развитие сотрудников через обучение, карьерное и лидерское развитие.
✅Лидерские компетенции (Leadership Competencies / Лидерские компетенции) – навыки для HR-лидеров:
🔹Strategic Impact (Стратегическое влияние) – определение направления HR, создание измеримой ценности.
🔹Sound Judgment (Обоснованное суждение / здравый смысл) – принятие этичных и обоснованных решений.
🔹Credibility and Trust (Авторитет и доверие) – заслуживание доверия через надежность и последовательность.
🔹Talent Empowerment (Раскрытие потенциала команды) – развитие потенциала команды и вовлеченности сотрудников.
🔹Change Leadership (Лидерство в изменениях) – управление трансформациями с ясностью и гибкостью.
🔹Self-Mastery (Самообладание / личная зрелость) – самосознание, дисциплина и устойчивость для лидерства с аутентичностью.
Для развития этих компетенций HR-профессионалу важно оценить текущие навыки, выбрать приоритетные области через карьерную карту и непрерывно совершенствоваться. HR-команды могут выстраивать обучение целенаправленно, исходя из стратегических целей организации.
Итог: будущее HR – за T-shaped профессионалами, которые объединяют базовые, специализированные и лидерские компетенции, чтобы создавать реальный эффект для сотрудников, бизнеса и общества.
Телеграм канал HRTech
❤4
People Analytics может считать ROI — проверенными бизнес-методами
Статья Макса Блумберга, в России он известен меньше Берзина, но в рейтингах чаще выше Джоша.
Два вопроса:
✅Почему не считают ROI, как вы считаете?
✅Можно ли в принципе считать ROI в HR?
В People Analytics до сих пор принято утверждать, что ROI человеческого капитала измерить невозможно. Это ложное убеждение. Маркетинг, финансы, IT и R&D работают с активами не менее сложными и неопределёнными — и при этом считают отдачу, принимая инвестиционные решения. Проблема PA не в отсутствии методов, а в дефиците бизнес-грамотности.
Ниже — пять подходов, которые уже десятилетиями используются в других функциях и полностью применимы в People Analytics.
1️⃣Marketing Mix Modeling — для удержания персонала
Метод позволяет оценивать вклад инициатив при множестве одновременных факторов.
Как это работает:
анализируются временные ряды текучести с учётом зарплат, рынка, смены руководителей, внутренних программ и сезонности.
Пример:
2️⃣Сценарный анализ — для качества найма
Финансы никогда не считают ROI одной цифрой — и PA не должен.
Как это работает:
строятся базовый, позитивный и негативный сценарии с вероятностями и чувствительностью к ключевым допущениям.
Пример:
3️⃣Total Cost of Ownership — для HR-технологий
IT давно считает не «цену системы», а стоимость владения.
Как это работает:
учитываются лицензии, внедрение, время сотрудников, падение продуктивности и упущенные возможности.
Пример:
4️⃣Портфельный подход — для обучения и развития
R&D давно принял, что не все инвестиции окупаются.
Как это работает:
бюджет делится на поддерживающие, операционные и стратегические инициативы, оценивается портфель в целом.
Пример:
5️⃣Throughput Accounting — для поиска узких мест
Операционный менеджмент инвестирует только туда, где ограничен рост.
Как это работает:
ROI считается не от HR-активности, а от разблокированной выручки.
Пример:
🎯Главное
People Analytics не нужен идеальный эксперимент.
Нужны понимание бизнес-модели, экономики продуктивности и ограничений роста.
Пока PA требует доказательств уровня научной лаборатории, бизнес принимает решения на основе направленных оценок.
Методы есть. Примеры есть.
Не хватает только одного — умения считать людей как бизнес-актив.
Телеграм канал HRTech
Статья Макса Блумберга, в России он известен меньше Берзина, но в рейтингах чаще выше Джоша.
Два вопроса:
✅Почему не считают ROI, как вы считаете?
✅Можно ли в принципе считать ROI в HR?
В People Analytics до сих пор принято утверждать, что ROI человеческого капитала измерить невозможно. Это ложное убеждение. Маркетинг, финансы, IT и R&D работают с активами не менее сложными и неопределёнными — и при этом считают отдачу, принимая инвестиционные решения. Проблема PA не в отсутствии методов, а в дефиците бизнес-грамотности.
Ниже — пять подходов, которые уже десятилетиями используются в других функциях и полностью применимы в People Analytics.
1️⃣Marketing Mix Modeling — для удержания персонала
Метод позволяет оценивать вклад инициатив при множестве одновременных факторов.
Как это работает:
анализируются временные ряды текучести с учётом зарплат, рынка, смены руководителей, внутренних программ и сезонности.
Пример:
В течение трёх лет в разных подразделениях запускались коучинг для руководителей, корректировки компенсаций и программы карьерного развития — иногда по отдельности, иногда вместе.
Модель показывает: коучинг снизил уход высокопроизводительных сотрудников на 3 п.п., рост зарплат — на 1,7 п.п., рынок труда объяснил колебания ещё на 0,5 п.п.
ROI считается через сохранённую продуктивность и снижение стоимости замещения ключевых ролей.
2️⃣Сценарный анализ — для качества найма
Финансы никогда не считают ROI одной цифрой — и PA не должен.
Как это работает:
строятся базовый, позитивный и негативный сценарии с вероятностями и чувствительностью к ключевым допущениям.
Пример:
Компания обсуждает внедрение углублённой оценки инженеров.
Base-сценарий: снижение time-to-productivity на 20% даёт +$45 000 маржи на сотрудника.
Upside: снижение текучести новичков на 15% и рост производительности на 30%.
Downside: эффект всего 10% и замедление найма.
Даже в негативном сценарии проект остаётся положительным, ожидаемая ценность — $4–5 млн в год.
3️⃣Total Cost of Ownership — для HR-технологий
IT давно считает не «цену системы», а стоимость владения.
Как это работает:
учитываются лицензии, внедрение, время сотрудников, падение продуктивности и упущенные возможности.
Пример:
Новая платформа управления талантами стоит $2 млн внедрения и $800 тыс. лицензий в год.
Дополнительно:
— 4 000 часов HR и менеджеров на миграцию данных
— два месяца снижения продуктивности рекрутинга
— задержка закрытия вакансий и потеря выручки
Пятилетний TCO — почти $10 млн. Любой разговор про ROI возможен только после этого расчёта.
4️⃣Портфельный подход — для обучения и развития
R&D давно принял, что не все инвестиции окупаются.
Как это работает:
бюджет делится на поддерживающие, операционные и стратегические инициативы, оценивается портфель в целом.
Пример:
70% бюджета уходит на обязательные навыки, 20% — на технический апскиллинг, 10% — на лидерские программы.
Две инициативы не дали эффекта, одна изменила управляемость команд и масштабируемость бизнеса. Портфель в плюсе — даже если часть программ «не выстрелила».
5️⃣Throughput Accounting — для поиска узких мест
Операционный менеджмент инвестирует только туда, где ограничен рост.
Как это работает:
ROI считается не от HR-активности, а от разблокированной выручки.
Пример:
SaaS-компания упирается не в спрос, а в скорость разработки.
Найм 10 senior-инженеров за $2 млн увеличивает продуктовую скорость на 40% и позволяет реализовать $15 млн выручки, которую продажи уже могли принести.
ROI — кратный, хотя формально это «затраты на персонал».
🎯Главное
People Analytics не нужен идеальный эксперимент.
Нужны понимание бизнес-модели, экономики продуктивности и ограничений роста.
Пока PA требует доказательств уровня научной лаборатории, бизнес принимает решения на основе направленных оценок.
Методы есть. Примеры есть.
Не хватает только одного — умения считать людей как бизнес-актив.
Телеграм канал HRTech
👍3
Х5 переходит на бесконтактный найм с помощью искусственного интеллекта.
Новость с сайта X5 (это не реклама)
Как вы относитесь к такому? У меня чисто технические вопросы:
🔹помечает CV, созданные с помощью ИИ – зачем?
🔹Система анализирует поведение человека во время собеседования, его ответы, лексику и интонации, соответствие кандидата вакансии. – на чем обучали? И зачем это вообще делается? Если решение за принимающим менеджером?
🔹По итогам пилота воронка найма в подразделении выросла в два раза. – больше кандидатов стали находить или конверсия выше?
Также интересно, пилот - это АБ тест или просто пилот? И какие метрики АБ теста использовали?
Телеграм канал HRTech
Новость с сайта X5 (это не реклама)
Х5 переходит на бесконтактный найм с помощью искусственного интеллекта. Цифровой рекрутёр сам находит кандидата, анализирует резюме, проводит первичное интервью и даёт рекомендации по приёму. Первым сотрудником, трудоустроенным через алгоритм, стала кандидат из Пензы.
Сейчас нейросеть уже закрывает более 20% офисных вакансий в пилотном подразделении и до 85% повышает качество отбора резюме. С помощью ИИ уже наняты специалисты по охране труда, контрольно ревизионной работе, кадровому сопровождению, а также сотрудники контактного центра.
ИИ-рекрутёр анализирует и подбирает под вакансию размещенные резюме, помечает CV, созданные с помощью ИИ, полностью самостоятельно связывается и общается с людьми в течение всего процесса подбора. Общение почти невозможно отличить от общения с живым человеком. ИИ-рекрутёр сохраняет контекст, уместно использует эмодзи и вовремя даёт обратную связь. Система анализирует поведение человека во время собеседования, его ответы, лексику и интонации, соответствие кандидата вакансии. Решение о приёме остаётся за нанимающим менеджером.
Раньше технология помогала HR-специалистам точечно. Теперь ИИ закрывает почти весь цикл: скоринг резюме, первичное интервью и оценку, назначение встреч. Обработка откликов идёт круглосуточно с учётом часовых поясов и географии кандидатов. По итогам пилота воронка найма в подразделении выросла в два раза.
Сегодня лишь около 5% компаний в России системно используют ИИ для подбора кандидатов. Переход к автономной работе ИИ-рекрутера в Х5 — новый этап цифровизации для всего российского бизнеса. В 2026 году компания планирует масштабировать бесконтактный найм во всех торговых и бизнес-единицах, чтобы повысить операционную эффективность.
Как вы относитесь к такому? У меня чисто технические вопросы:
🔹помечает CV, созданные с помощью ИИ – зачем?
🔹Система анализирует поведение человека во время собеседования, его ответы, лексику и интонации, соответствие кандидата вакансии. – на чем обучали? И зачем это вообще делается? Если решение за принимающим менеджером?
🔹По итогам пилота воронка найма в подразделении выросла в два раза. – больше кандидатов стали находить или конверсия выше?
Также интересно, пилот - это АБ тест или просто пилот? И какие метрики АБ теста использовали?
Телеграм канал HRTech
Онлайн-образование топчется на месте
По материалам Коммерсанта
Рынок edtech в России входит в фазу стагнации. Итоги 2025 года от Smart Ranking это подтверждают цифрами.
📊 Рынок в целом
Топ-100 edtech-компаний: 154 млрд ₽ выручки
Рост — всего 12%
Для сравнения:
• 2023 — +32%
• 2024 — +19%
➡️ Темпы роста продолжают замедляться
Аналитики связывают это с экономической неопределённостью:
удлинился цикл принятия решения о покупке курсов
резко подорожало привлечение клиентов
снизился спрос на «классические» IT-профессии
🏆 Лидеры рынка (2025)
1️⃣ Синергия
16,1 млрд ₽
+26,3% г/г
Ключевой драйвер — высшее образование
Заметный отрыв от остальных игроков
2️⃣ Skillbox Holding (VK)
12,9 млрд ₽
+5,3%
3️⃣ Skyeng
12,8 млрд ₽
+5,1%
4️⃣ Яндекс Практикум
8,8 млрд ₽
+6,7%
➡️ Топ-3 не меняется, но рост у лидеров — минимальный
📈 Кто выстрелил
«100балльный репетитор»
4,4 млрд ₽
+118,4%
Рост за счёт подготовки к ЕГЭ и ОГЭ
Новый игрок в топ-10
👶 Детское образование
Рост сохраняется, но замедляется:
+22,2% в 2025
+32,6% годом ранее
Школы программирования:
в 2024 — лидеры сегмента (~36% роста)
в 2025 — часть проектов ушла в минус
🎓 Дополнительное профобразование (ДПО)
Рост — всего 6%
Годом ранее — 16,1%
Причины:
высокая ставка и стоимость кредитов
дорогой маркетинг
падение интереса к «обычным» IT-курсам
🤖 Единственный реальный драйвер — ИИ
Машинное обучение и анализ данных: +60% г/г
Курсы по прикладному использованию нейросетей: ~+15%
Курс «Нейросети для маркетолога» (MAED): +360%
В B2B-сегменте:
рост покупок корпоративных курсов у «Яндекс Практикума» — +30%
«навыковые» ИИ-курсы растут в 3 раза быстрее остальных
📌 Итог
Edtech больше не рынок взрывного роста.
Это рынок:
длинных решений
высокой стоимости привлечения
и одного понятного драйвера — ИИ
Все остальные сегменты либо стагнируют, либо медленно сжимаются.
Телеграм канал HRTech
По материалам Коммерсанта
Рынок edtech в России входит в фазу стагнации. Итоги 2025 года от Smart Ranking это подтверждают цифрами.
📊 Рынок в целом
Топ-100 edtech-компаний: 154 млрд ₽ выручки
Рост — всего 12%
Для сравнения:
• 2023 — +32%
• 2024 — +19%
➡️ Темпы роста продолжают замедляться
Аналитики связывают это с экономической неопределённостью:
удлинился цикл принятия решения о покупке курсов
резко подорожало привлечение клиентов
снизился спрос на «классические» IT-профессии
🏆 Лидеры рынка (2025)
1️⃣ Синергия
16,1 млрд ₽
+26,3% г/г
Ключевой драйвер — высшее образование
Заметный отрыв от остальных игроков
2️⃣ Skillbox Holding (VK)
12,9 млрд ₽
+5,3%
3️⃣ Skyeng
12,8 млрд ₽
+5,1%
4️⃣ Яндекс Практикум
8,8 млрд ₽
+6,7%
➡️ Топ-3 не меняется, но рост у лидеров — минимальный
📈 Кто выстрелил
«100балльный репетитор»
4,4 млрд ₽
+118,4%
Рост за счёт подготовки к ЕГЭ и ОГЭ
Новый игрок в топ-10
👶 Детское образование
Рост сохраняется, но замедляется:
+22,2% в 2025
+32,6% годом ранее
Школы программирования:
в 2024 — лидеры сегмента (~36% роста)
в 2025 — часть проектов ушла в минус
🎓 Дополнительное профобразование (ДПО)
Рост — всего 6%
Годом ранее — 16,1%
Причины:
высокая ставка и стоимость кредитов
дорогой маркетинг
падение интереса к «обычным» IT-курсам
🤖 Единственный реальный драйвер — ИИ
Машинное обучение и анализ данных: +60% г/г
Курсы по прикладному использованию нейросетей: ~+15%
Курс «Нейросети для маркетолога» (MAED): +360%
В B2B-сегменте:
рост покупок корпоративных курсов у «Яндекс Практикума» — +30%
«навыковые» ИИ-курсы растут в 3 раза быстрее остальных
📌 Итог
Edtech больше не рынок взрывного роста.
Это рынок:
длинных решений
высокой стоимости привлечения
и одного понятного драйвера — ИИ
Все остальные сегменты либо стагнируют, либо медленно сжимаются.
Телеграм канал HRTech
🤖 Nvidia и Alphabet вложились в «говорящих» ИИ‑аватаров для HR. Что это значит для рынка труда
Bloomberg пишет, что Alphabet (через фонд GV) и Nvidia вложились в Synthesia — один из самых заметных стартапов в области генеративного ИИ для корпоративного сектора. Компания привлекла $200 млн при оценке $4 млрд.
Synthesia делает то, что ещё пару лет назад выглядело фантастикой:
«цифровых людей» — видеоаватаров, которые читают текст, ведут презентации и обучают сотрудников.
Но теперь компания идёт дальше.
🔹 Следующий шаг — интерактивные ИИ‑агенты
Не просто аватары по сценарию, а полноценные «говорящие» цифровые сотрудники, которые могут:
обучать продажам,
проводить онбординг,
отвечать на вопросы,
помогать в подборе персонала,
вести диалог в реальном времени.
То есть это уже не инструмент для создания видео, а новый интерфейс взаимодействия внутри компаний.
🔹 Почему это важно для HR
Исполнительный директор Synthesia прямо говорит:
компании испытывают огромную потребность в «повышении квалификации» сотрудников, а автоматизация — единственный масштабируемый способ это делать.
Иными словами:
ИИ‑аватары становятся частью инфраструктуры корпоративного обучения и HR‑процессов.
🔹 Почему Alphabet и Nvidia здесь
Alphabet получает доступ к новому каналу внедрения ИИ в корпоративный сектор.
Nvidia усиливает своё доминирование в инфраструктуре генеративного ИИ.
Synthesia получает ресурсы, чтобы превратить аватаров в полноценных цифровых ассистентов.
🔹 Что это значит для рынка труда
Если раньше ИИ в HR был про автоматизацию рутинных задач, то теперь он начинает замещать часть коммуникаций, которые раньше были строго «человеческими»:
обучение,
инструктаж,
первичные интервью,
ответы на вопросы сотрудников.
Это не «роботы вместо людей», а роботы как новый слой корпоративной коммуникации.
Телеграм канал HRTech
Bloomberg пишет, что Alphabet (через фонд GV) и Nvidia вложились в Synthesia — один из самых заметных стартапов в области генеративного ИИ для корпоративного сектора. Компания привлекла $200 млн при оценке $4 млрд.
Synthesia делает то, что ещё пару лет назад выглядело фантастикой:
«цифровых людей» — видеоаватаров, которые читают текст, ведут презентации и обучают сотрудников.
Но теперь компания идёт дальше.
🔹 Следующий шаг — интерактивные ИИ‑агенты
Не просто аватары по сценарию, а полноценные «говорящие» цифровые сотрудники, которые могут:
обучать продажам,
проводить онбординг,
отвечать на вопросы,
помогать в подборе персонала,
вести диалог в реальном времени.
То есть это уже не инструмент для создания видео, а новый интерфейс взаимодействия внутри компаний.
🔹 Почему это важно для HR
Исполнительный директор Synthesia прямо говорит:
компании испытывают огромную потребность в «повышении квалификации» сотрудников, а автоматизация — единственный масштабируемый способ это делать.
Иными словами:
ИИ‑аватары становятся частью инфраструктуры корпоративного обучения и HR‑процессов.
🔹 Почему Alphabet и Nvidia здесь
Alphabet получает доступ к новому каналу внедрения ИИ в корпоративный сектор.
Nvidia усиливает своё доминирование в инфраструктуре генеративного ИИ.
Synthesia получает ресурсы, чтобы превратить аватаров в полноценных цифровых ассистентов.
🔹 Что это значит для рынка труда
Если раньше ИИ в HR был про автоматизацию рутинных задач, то теперь он начинает замещать часть коммуникаций, которые раньше были строго «человеческими»:
обучение,
инструктаж,
первичные интервью,
ответы на вопросы сотрудников.
Это не «роботы вместо людей», а роботы как новый слой корпоративной коммуникации.
Телеграм канал HRTech
👍2
Forwarded from HR-аналитика
О ситуации с Telegram
Когда вся лента пестрит новостями о блокировке мессенджера, нужно как-то реагировать.
Считаю личные тексты в профессиональном канале признаком дурного тона, но сегодня все же расскажу историю про себя. А вдруг больше не представится шанса.
Я уже попадал в похожую яму с Линкедином. Сейчас мы не помним, но по мне блокировка Линкедин хорошо прошлась: у меня группа была более 40 000 подписчиков, и я собирал по четыре семинара по аналитике в год.
Я несколько лет отдал каналу. Не пользовался запрещенными методами набора аудитории, не участвовал ни в одной папке, не потратил ни копейки на рекламу и раскрутку канала. И теперь меня лишают моего труда.
Я скажу вам правду. Я очень устал. И давайте прямо: после убийства телеграм мне придется с высокой степенью вероятности искать себя в другом месте. Не в HR.
Поэтому для меня вся эта ситуация – точка отсчета моей новой жизни.
Но пока телеграм жив, я буду писать.
P.S. Заметьте, я не прибежал с новостью «мы теперь в Max», как делают другие. Это, пожалуй, о многом говорит
Когда вся лента пестрит новостями о блокировке мессенджера, нужно как-то реагировать.
Считаю личные тексты в профессиональном канале признаком дурного тона, но сегодня все же расскажу историю про себя. А вдруг больше не представится шанса.
Я уже попадал в похожую яму с Линкедином. Сейчас мы не помним, но по мне блокировка Линкедин хорошо прошлась: у меня группа была более 40 000 подписчиков, и я собирал по четыре семинара по аналитике в год.
Я несколько лет отдал каналу. Не пользовался запрещенными методами набора аудитории, не участвовал ни в одной папке, не потратил ни копейки на рекламу и раскрутку канала. И теперь меня лишают моего труда.
Я скажу вам правду. Я очень устал. И давайте прямо: после убийства телеграм мне придется с высокой степенью вероятности искать себя в другом месте. Не в HR.
Поэтому для меня вся эта ситуация – точка отсчета моей новой жизни.
Но пока телеграм жив, я буду писать.
P.S. Заметьте, я не прибежал с новостью «мы теперь в Max», как делают другие. Это, пожалуй, о многом говорит
❤11💔5🤝5❤🔥1🕊1🤪1
🔥 Четыре уровня зрелости корпоративного обучения в эпоху AI (по Джошу Берзину)
Берзин представил модель зрелости корпоративного обучения в эпоху AI (у него забава такая: любую сущность в HR описывать через четырех уровневую модель). Она показывает, как компании эволюционируют от статичных курсов к динамическому AI-навыковому enablement.
1️⃣ Static Training — Статичное обучение
▪️Статичные обязательные курсы для сотрудников.
▪️Основной фокус: соблюдение правил или освоение новых продуктов.
▪️Простейшая и недорогая форма обучения.
▪️Помогает поддерживать базовые знания, но не развивает навыки глубоко.
▪️Почти 1/3 компаний на этом уровне.
2️⃣ Scaled Learning — Масштабируемое обучение
▪️Разнообразные форматы: видео, аудио, интерактивные пособия, чеклисты.
▪️Сотрудник сам выбирает, что изучать и когда.
▪️Гибко, но система не подсказывает, что именно важно изучить.
▪️Примеры: LinkedIn Learning, Coursera, Skillsoft.
▪️На этом уровне около 46% компаний.
3️⃣ Integrated Development — Интегрированное развитие
▪️Обучение строится вокруг ролей, навыков и карьерных траекторий.
▪️Сложные программы с множеством курсов и материалов.
▪️Сложно поддерживать актуальность: 70% всех навыков устаревают каждый год.
▪️Требуется децентрализованная поддержка: корпоративное L&D создаёт основу, подразделения добавляют локальный контент.
▪️Применяется для новых сотрудников, сертификаций, технических знаний.
Примеры: Cisco, Ericsson.
4️⃣ AI-Native Learning / Dynamic Enablement — ИИ-обучение / Динамическое enablement 🚀
▪️AI объединяет все знания компании: курсы, документы, записи экспертов.
▪️Контент динамически создается и обновляется, классифицируется по навыкам.
▪️Персонализированное обучение: система подстраивается под уровень сотрудника и его запросы.
▪️Обучение встроено в рабочие процессы: чат-боты отвечают на вопросы о клиентах, процессах, продуктах.
▪️Сокращение затрат L&D на 40–50%, ускорение внедрения знаний и инноваций.
Суть: от формального «учимся ради знаний» к enablement — учимся для действий и роста.
💡 Итог: компании на уровне 4 становятся:
🔹в 10 раз более инновационными
🔹в 6 раз чаще превышают финансовые цели
🔹в 16 раз лучше адаптируются к изменениям
AI-навыковое обучение — это не просто курсы быстрее, это новая парадигма развития сотрудников и бизнеса.
Телеграм канал HRTech
Берзин представил модель зрелости корпоративного обучения в эпоху AI (у него забава такая: любую сущность в HR описывать через четырех уровневую модель). Она показывает, как компании эволюционируют от статичных курсов к динамическому AI-навыковому enablement.
1️⃣ Static Training — Статичное обучение
▪️Статичные обязательные курсы для сотрудников.
▪️Основной фокус: соблюдение правил или освоение новых продуктов.
▪️Простейшая и недорогая форма обучения.
▪️Помогает поддерживать базовые знания, но не развивает навыки глубоко.
▪️Почти 1/3 компаний на этом уровне.
2️⃣ Scaled Learning — Масштабируемое обучение
▪️Разнообразные форматы: видео, аудио, интерактивные пособия, чеклисты.
▪️Сотрудник сам выбирает, что изучать и когда.
▪️Гибко, но система не подсказывает, что именно важно изучить.
▪️Примеры: LinkedIn Learning, Coursera, Skillsoft.
▪️На этом уровне около 46% компаний.
3️⃣ Integrated Development — Интегрированное развитие
▪️Обучение строится вокруг ролей, навыков и карьерных траекторий.
▪️Сложные программы с множеством курсов и материалов.
▪️Сложно поддерживать актуальность: 70% всех навыков устаревают каждый год.
▪️Требуется децентрализованная поддержка: корпоративное L&D создаёт основу, подразделения добавляют локальный контент.
▪️Применяется для новых сотрудников, сертификаций, технических знаний.
Примеры: Cisco, Ericsson.
4️⃣ AI-Native Learning / Dynamic Enablement — ИИ-обучение / Динамическое enablement 🚀
▪️AI объединяет все знания компании: курсы, документы, записи экспертов.
▪️Контент динамически создается и обновляется, классифицируется по навыкам.
▪️Персонализированное обучение: система подстраивается под уровень сотрудника и его запросы.
▪️Обучение встроено в рабочие процессы: чат-боты отвечают на вопросы о клиентах, процессах, продуктах.
▪️Сокращение затрат L&D на 40–50%, ускорение внедрения знаний и инноваций.
Суть: от формального «учимся ради знаний» к enablement — учимся для действий и роста.
💡 Итог: компании на уровне 4 становятся:
🔹в 10 раз более инновационными
🔹в 6 раз чаще превышают финансовые цели
🔹в 16 раз лучше адаптируются к изменениям
AI-навыковое обучение — это не просто курсы быстрее, это новая парадигма развития сотрудников и бизнеса.
Телеграм канал HRTech
👍3
Как бизнес и государство в России проигрывают гонку за ИИ
Пересказ статью Форбс
Российский ИИ буксует не из-за кода и не из-за данных. Он застрял в управленческой логике: деньги освоены, пилоты сделаны, но измеримый эффект остаётся исключением.
ИИ в России существует в двух реальностях. В презентациях — это «локомотив цифровой трансформации». В операционной практике — дорогой эксперимент без понятной окупаемости. Разрыв между инвестициями и реальным использованием стал системным.
💰Ключевые цифры (чтобы было понятно, где именно проблема):
🔹90,3 млрд ₽ — расходы бизнеса на ИИ в 2024 году
🔹25–40% в год — рост рынка ИИ
🔹5,8% компаний — реально используют ИИ в операционной деятельности
🔹каждая 17-я компания — дошла до внедрения
🔹60% компаний — тратят на ИИ менее 1% цифрового бюджета
🔹80%+ ИИ-проектов — терпят неудачу
🔹25% сотрудников — уже используют ИИ неофициально
🔹≈2% — проникновение ИИ в органах госуправления
ИИ оказался в ловушке экономики. Его эффект сложно посчитать: предотвращённые ошибки, ускорение решений и рост качества процессов плохо ложатся в классический ROI. При высокой ключевой ставке бизнес всё меньше готов инвестировать в проекты с неясной отдачей. В итоге ИИ слишком дорог для эксперимента и слишком «сырой» для стратегической ставки.
Параллельно развивается теневая цифровизация. Сотрудники уже используют нейросети — через личные аккаунты и публичные сервисы. Это не саботаж, а адаптация: корпоративные инструменты отстают от реальных потребностей. Бизнес при этом получает двойной риск — утечки данных и потерю контроля над экспертизой.
Высокая доля провалов — не российская аномалия. Даже глобально ИИ-проекты буксуют, когда модели не встроены в процессы, метрики и контуры ответственности. Генеративный ИИ усилил иллюзию прогресса, но без интеграции он создаёт скорее видимость интеллекта, чем управляемый результат.
Государственный сектор повторяет ту же траекторию. Несмотря на сотни IT-систем и десятки миллиардов инвестиций, ИИ применяется фрагментарно: помощники, аналитика, автоматизация отдельных функций. Потенциал масштаба данных огромен, но без системной архитектуры ИИ не становится инструментом управления.
🏆Кто выигрывает?
Те 5,8%, кто делает ставку на прикладные решения с чёткой метрикой: промышленная безопасность, контроль качества, предиктивная аналитика, логистика, управление ресурсами. Там, где есть показатель, срок и ответственность, ИИ даёт миллиарды эффекта.
📊Итог:
ИИ не «взлетит» сам. Он работает только там, где заранее определено:
🔹какой показатель должен измениться за 6–12 месяцев;
🔹как пилот масштабируется;
🔹кто отвечает за результат;
🔹как устроены данные и интеграции;
🔹как легализовано использование ИИ сотрудниками.
Рынок уже делится на тех, кто встроил ИИ в ядро процессов, и тех, кто продолжает обсуждать стратегии. Вторых будет больше. Но выигрывать будут первые.
Телеграм канал HRTech
Пересказ статью Форбс
Российский ИИ буксует не из-за кода и не из-за данных. Он застрял в управленческой логике: деньги освоены, пилоты сделаны, но измеримый эффект остаётся исключением.
ИИ в России существует в двух реальностях. В презентациях — это «локомотив цифровой трансформации». В операционной практике — дорогой эксперимент без понятной окупаемости. Разрыв между инвестициями и реальным использованием стал системным.
💰Ключевые цифры (чтобы было понятно, где именно проблема):
🔹90,3 млрд ₽ — расходы бизнеса на ИИ в 2024 году
🔹25–40% в год — рост рынка ИИ
🔹5,8% компаний — реально используют ИИ в операционной деятельности
🔹каждая 17-я компания — дошла до внедрения
🔹60% компаний — тратят на ИИ менее 1% цифрового бюджета
🔹80%+ ИИ-проектов — терпят неудачу
🔹25% сотрудников — уже используют ИИ неофициально
🔹≈2% — проникновение ИИ в органах госуправления
ИИ оказался в ловушке экономики. Его эффект сложно посчитать: предотвращённые ошибки, ускорение решений и рост качества процессов плохо ложатся в классический ROI. При высокой ключевой ставке бизнес всё меньше готов инвестировать в проекты с неясной отдачей. В итоге ИИ слишком дорог для эксперимента и слишком «сырой» для стратегической ставки.
Параллельно развивается теневая цифровизация. Сотрудники уже используют нейросети — через личные аккаунты и публичные сервисы. Это не саботаж, а адаптация: корпоративные инструменты отстают от реальных потребностей. Бизнес при этом получает двойной риск — утечки данных и потерю контроля над экспертизой.
Высокая доля провалов — не российская аномалия. Даже глобально ИИ-проекты буксуют, когда модели не встроены в процессы, метрики и контуры ответственности. Генеративный ИИ усилил иллюзию прогресса, но без интеграции он создаёт скорее видимость интеллекта, чем управляемый результат.
Государственный сектор повторяет ту же траекторию. Несмотря на сотни IT-систем и десятки миллиардов инвестиций, ИИ применяется фрагментарно: помощники, аналитика, автоматизация отдельных функций. Потенциал масштаба данных огромен, но без системной архитектуры ИИ не становится инструментом управления.
🏆Кто выигрывает?
Те 5,8%, кто делает ставку на прикладные решения с чёткой метрикой: промышленная безопасность, контроль качества, предиктивная аналитика, логистика, управление ресурсами. Там, где есть показатель, срок и ответственность, ИИ даёт миллиарды эффекта.
📊Итог:
ИИ не «взлетит» сам. Он работает только там, где заранее определено:
🔹какой показатель должен измениться за 6–12 месяцев;
🔹как пилот масштабируется;
🔹кто отвечает за результат;
🔹как устроены данные и интеграции;
🔹как легализовано использование ИИ сотрудниками.
Рынок уже делится на тех, кто встроил ИИ в ядро процессов, и тех, кто продолжает обсуждать стратегии. Вторых будет больше. Но выигрывать будут первые.
Телеграм канал HRTech
🔧 Как провести HR‑трансформацию на 2026 год: расширенный алгоритм из 10 шагов
Гайд от Гартнер (по ссылке презентация с полным описанием алгоритма)
От автора: это резюме технологии. Все очень правильно, по кажется пустым, сухим, очевидным. Не согласны?
Большинство HR‑трансформаций проваливаются не из‑за технологий или структуры, а потому что команда не понимает, что именно менять, зачем и в какой последовательности. Вот рабочий алгоритм, который можно использовать как чек‑лист.
1️⃣Vision — сформулируйте, ради чего всё это
Это не лозунг и не «HR должен стать стратегическим партнёром».
Vision — это одна фраза, которая связывает HR‑трансформацию с бизнес‑целями.
Зачем это нужно:
даёт фокус,
помогает отсеивать лишние инициативы,
объясняет бизнесу, почему HR меняется.
Пример:
2️⃣Urgency drivers — докажите, почему менять нужно сейчас
Без доказанной срочности трансформация превращается в «хотелки HR».
Что сюда входит:
количественные данные (текучесть, нагрузка на HR, провалы в SLA, низкая цифровая зрелость),
качественные аргументы (новая стратегия CEO, масштабирование, M&A, рост рисков).
Задача: показать цену бездействия.
3️⃣Scope — определите границы трансформации
Самая частая ошибка — пытаться поменять всё сразу.
Scope — это честный ответ на два вопроса:
Что входит: технологии, процессы, роли, сервисная модель, аналитика.
Что не входит: например, изменения операционной модели или пересмотр всей системы грейдов.
Scope защищает от расползания задач и ложных ожиданий.
4️⃣Strategy — соберите всё на одной странице
Это визуальная карта трансформации:
vision,
urgency,
инициативы,
цели.
Зачем:
это главный документ для коммуникации,
помогает объяснить трансформацию за 2 минуты любому руководителю,
задаёт структуру для всех последующих решений.
5️⃣Priorities — расставьте, что делаем первым
Используется матрица «эффект × усилия»:
Easy wins — быстрые победы, создают доверие.
Big bets — крупные инициативы, которые дают максимальный эффект.
Small tasks — делаем, если остаются ресурсы.
Deprioritize — не трогаем.
Это защищает от хаоса и помогает быстро показать ценность.
6️⃣Governance — кто за что отвечает
Трансформация разваливается, когда непонятно:
кто принимает решения,
кто эскалирует проблемы,
кто отвечает за исполнение.
Нужна простая структура:
CHRO → HR‑лидеры → проектные команды.
И чёткие критерии эскалации (например, задержка на 1 месяц = красная зона).
7️⃣Stakeholders — кто ещё нужен для успеха
HR редко может сделать трансформацию в одиночку.
Нужно заранее определить:
IT (технологии),
финансы (бюджет),
юристы (риски),
внешние подрядчики,
бизнес‑лидеры.
И главное — объём их участия.
Без этого трансформация буксует на ровном месте.
8️⃣Success measures — как измеряем прогресс
Метрики должны быть:
конкретными,
привязанными к бизнес‑целям,
с базовой линией,
с краткосрочными и долгосрочными целями.
Пример:
Без метрик трансформация превращается в «кажется, стало лучше».
9️⃣Timeline — разложите всё по кварталам
Нужно расписать:
активности,
зависимости,
ресурсы,
промежуточные цели.
Это превращает стратегию в реальный план, а не в презентацию.
🔟Communication plan — как рассказываем о трансформации
Коммуникация — это не «рассылка в конце».
Это:
разные сообщения для разных аудиторий,
разные каналы (митинги, рассылки, townhall),
разные коммуникаторы (CHRO, HR‑лидеры, проектные команды).
Хорошая коммуникация снижает тревожность и повышает buy‑in.
Итог
HR‑трансформация — это не проект, а система постоянной адаптации.
Но если собрать её по этому алгоритму, она перестаёт быть хаосом и превращается в управляемый процесс, который можно объяснить, измерить и довести до результата.
Телеграм канал HRTech
Гайд от Гартнер (по ссылке презентация с полным описанием алгоритма)
От автора: это резюме технологии. Все очень правильно, по кажется пустым, сухим, очевидным. Не согласны?
Большинство HR‑трансформаций проваливаются не из‑за технологий или структуры, а потому что команда не понимает, что именно менять, зачем и в какой последовательности. Вот рабочий алгоритм, который можно использовать как чек‑лист.
1️⃣Vision — сформулируйте, ради чего всё это
Это не лозунг и не «HR должен стать стратегическим партнёром».
Vision — это одна фраза, которая связывает HR‑трансформацию с бизнес‑целями.
Зачем это нужно:
даёт фокус,
помогает отсеивать лишние инициативы,
объясняет бизнесу, почему HR меняется.
Пример:
«Чтобы поддержать рост на 15%, HR должен повысить производительность через упрощение процессов и вовлечённость».
2️⃣Urgency drivers — докажите, почему менять нужно сейчас
Без доказанной срочности трансформация превращается в «хотелки HR».
Что сюда входит:
количественные данные (текучесть, нагрузка на HR, провалы в SLA, низкая цифровая зрелость),
качественные аргументы (новая стратегия CEO, масштабирование, M&A, рост рисков).
Задача: показать цену бездействия.
3️⃣Scope — определите границы трансформации
Самая частая ошибка — пытаться поменять всё сразу.
Scope — это честный ответ на два вопроса:
Что входит: технологии, процессы, роли, сервисная модель, аналитика.
Что не входит: например, изменения операционной модели или пересмотр всей системы грейдов.
Scope защищает от расползания задач и ложных ожиданий.
4️⃣Strategy — соберите всё на одной странице
Это визуальная карта трансформации:
vision,
urgency,
инициативы,
цели.
Зачем:
это главный документ для коммуникации,
помогает объяснить трансформацию за 2 минуты любому руководителю,
задаёт структуру для всех последующих решений.
5️⃣Priorities — расставьте, что делаем первым
Используется матрица «эффект × усилия»:
Easy wins — быстрые победы, создают доверие.
Big bets — крупные инициативы, которые дают максимальный эффект.
Small tasks — делаем, если остаются ресурсы.
Deprioritize — не трогаем.
Это защищает от хаоса и помогает быстро показать ценность.
6️⃣Governance — кто за что отвечает
Трансформация разваливается, когда непонятно:
кто принимает решения,
кто эскалирует проблемы,
кто отвечает за исполнение.
Нужна простая структура:
CHRO → HR‑лидеры → проектные команды.
И чёткие критерии эскалации (например, задержка на 1 месяц = красная зона).
7️⃣Stakeholders — кто ещё нужен для успеха
HR редко может сделать трансформацию в одиночку.
Нужно заранее определить:
IT (технологии),
финансы (бюджет),
юристы (риски),
внешние подрядчики,
бизнес‑лидеры.
И главное — объём их участия.
Без этого трансформация буксует на ровном месте.
8️⃣Success measures — как измеряем прогресс
Метрики должны быть:
конкретными,
привязанными к бизнес‑целям,
с базовой линией,
с краткосрочными и долгосрочными целями.
Пример:
«75% сотрудников должны стать активными пользователями HCM‑системы в течение года».
Без метрик трансформация превращается в «кажется, стало лучше».
9️⃣Timeline — разложите всё по кварталам
Нужно расписать:
активности,
зависимости,
ресурсы,
промежуточные цели.
Это превращает стратегию в реальный план, а не в презентацию.
🔟Communication plan — как рассказываем о трансформации
Коммуникация — это не «рассылка в конце».
Это:
разные сообщения для разных аудиторий,
разные каналы (митинги, рассылки, townhall),
разные коммуникаторы (CHRO, HR‑лидеры, проектные команды).
Хорошая коммуникация снижает тревожность и повышает buy‑in.
Итог
HR‑трансформация — это не проект, а система постоянной адаптации.
Но если собрать её по этому алгоритму, она перестаёт быть хаосом и превращается в управляемый процесс, который можно объяснить, измерить и довести до результата.
Телеграм канал HRTech
🔥3👍2
Forwarded from HR-аналитика
Запасной аэродром
События вокруг возможной блокировки Telegram вынуждают думать о резервном варианте.
Я не планирую создавать канал в «максе» сейчас (если вообще создам).
Если и перейду туда — то только после полного прекращения работы этого канала.
Но мне важно сохранить связь с теми, кто читает меня здесь.
Если вы хотели бы продолжить читать мои материалы в случае блокировки канала (я пока даже не знаю, куда вас приглашу) — оставьте свой e-mail (лучше личный):
👉 https://forms.gle/WFwznJYXsGZyWE4q6
Я использую ваши контакты только для приглашения в новый канал / группу в случае закрытия этого.
Данные не передаются третьим лицам и не используются для продвижения услуг.
Спасибо, что остаетесь на связи.
Если считаете материалы полезными — перешлите форму коллегам.
Телеграм канал HR-аналитики
События вокруг возможной блокировки Telegram вынуждают думать о резервном варианте.
Я не планирую создавать канал в «максе» сейчас (если вообще создам).
Если и перейду туда — то только после полного прекращения работы этого канала.
Но мне важно сохранить связь с теми, кто читает меня здесь.
Если вы хотели бы продолжить читать мои материалы в случае блокировки канала (я пока даже не знаю, куда вас приглашу) — оставьте свой e-mail (лучше личный):
👉 https://forms.gle/WFwznJYXsGZyWE4q6
Я использую ваши контакты только для приглашения в новый канал / группу в случае закрытия этого.
Данные не передаются третьим лицам и не используются для продвижения услуг.
Спасибо, что остаетесь на связи.
Если считаете материалы полезными — перешлите форму коллегам.
Телеграм канал HR-аналитики
❤4🔥1
Российский рынок HR-tech в цифрах
На основе отчета TAdviser
✅Объем рынка 2024: 21 млрд ₽ (+35% к 2023)
✅Прогноз 2025: >25 млрд ₽ (рост 20–25%)
Что включено: HRM/HCM-системы, инструменты подбора, оценки, развития персонала, электронный документооборот, услуги внедрения и поддержки
Не включено: джоб-борды, сервисы для внештатных специалистов, платформы гибкой занятости
📈Ключевые драйверы роста
✅Рекрутмент-технологии с ИИ
🔹Масштабный кадровый дефицит стимулирует спрос на интеллектуальные платформы
🔹Автоматизация: предиктивный анализ резюме, системы собеседований
🔹Массовый и гибридный найм → сокращение цикла подбора, управление затратами
✅HR-аналитика и предиктивные системы
🔹Переход от отчетности → сценарное моделирование
🔹Снижение текучести и рост вовлеченности через рекомендации системы
🔹Интеграция с BI и когнитивными технологиями → эффективное управление командами
✅Безопасные AI-интеграции
🔹Соответствие корпоративным стандартам и регуляторным требованиям
💰Лидеры рынка
Всего компаний в рейтинге: 55
Суммарная выручка: 17,9 млрд ₽
Топ-3 по выручке:
💰VK Tech — 2 млрд ₽ (+133,4%)
💰Тензор — 1,03 млрд ₽ (+35,6%)
💰Verme — 1,004 млрд ₽ (+23,6%)
Сервисы для внештатных специалистов / платформы гибкой занятости:
Количество компаний: 9
Лидер: Solar Staff — 9,2 млрд ₽
📊Выводы
▪️Рынок HR-tech в России растет быстрыми темпами: +35% в 2024 и +20–25% в 2025
▪️Основные драйверы: ИИ в рекрутменте и HR-аналитика
Рынок сегментирован:
Классические HRM/HCM-системы → стабильный рост
Платформы для гибкой занятости и внештатных специалистов → высокодоходный кластер
Телеграм канал HRTech
На основе отчета TAdviser
✅Объем рынка 2024: 21 млрд ₽ (+35% к 2023)
✅Прогноз 2025: >25 млрд ₽ (рост 20–25%)
Что включено: HRM/HCM-системы, инструменты подбора, оценки, развития персонала, электронный документооборот, услуги внедрения и поддержки
Не включено: джоб-борды, сервисы для внештатных специалистов, платформы гибкой занятости
📈Ключевые драйверы роста
✅Рекрутмент-технологии с ИИ
🔹Масштабный кадровый дефицит стимулирует спрос на интеллектуальные платформы
🔹Автоматизация: предиктивный анализ резюме, системы собеседований
🔹Массовый и гибридный найм → сокращение цикла подбора, управление затратами
✅HR-аналитика и предиктивные системы
🔹Переход от отчетности → сценарное моделирование
🔹Снижение текучести и рост вовлеченности через рекомендации системы
🔹Интеграция с BI и когнитивными технологиями → эффективное управление командами
✅Безопасные AI-интеграции
🔹Соответствие корпоративным стандартам и регуляторным требованиям
💰Лидеры рынка
Всего компаний в рейтинге: 55
Суммарная выручка: 17,9 млрд ₽
Топ-3 по выручке:
💰VK Tech — 2 млрд ₽ (+133,4%)
💰Тензор — 1,03 млрд ₽ (+35,6%)
💰Verme — 1,004 млрд ₽ (+23,6%)
Сервисы для внештатных специалистов / платформы гибкой занятости:
Количество компаний: 9
Лидер: Solar Staff — 9,2 млрд ₽
📊Выводы
▪️Рынок HR-tech в России растет быстрыми темпами: +35% в 2024 и +20–25% в 2025
▪️Основные драйверы: ИИ в рекрутменте и HR-аналитика
Рынок сегментирован:
Классические HRM/HCM-системы → стабильный рост
Платформы для гибкой занятости и внештатных специалистов → высокодоходный кластер
Телеграм канал HRTech
❤1
Почему Россия все больше отдаляется от ИИ-передовой
Краткая выжимка статьи Форбс. Я не очень понял, почему это про Россию, ну пусть останется на совести автора.
В середине февраля инвестор и AI-предприниматель Мэтт Шумер опубликовал эссе Something Big Is Happening. Он сравнил текущий момент в развитии ИИ с февралем 2020-го: трансформация уже идет, но большинство ее не замечает.
После выхода новых моделей от OpenAI и Anthropic (GPT-5.3-Codex и Claude Opus 4.6) он описывает простой опыт: формулирует задачу, уходит на несколько часов — и получает результат лучше своего собственного. Без правок.
ИИ-революция проходит мимо нас
Пока в Долине это уже повседневность, российский бизнес часто живет так, будто «это не про нас». Многие пропустили первую волну ChatGPT — и решили, что можно пропустить и вторую. Но за шумом случилось главное: инструменты начали работать.
Сегодня они автоматизируют то, что в 2023 казалось невозможным. Скептицизм тогда был рационален. Сейчас он стоит денег.
«Мы пробовали — не впечатлило»
Чаще всего тестировали бесплатные версии полуторагодовой давности. В ИИ это — прошлый век. Бесплатные модели отстают от передовых более чем на год.
Если вы не пробовали лучшие версии в последние три месяца на реальных задачах — вы не пробовали ИИ вообще.
Первыми под ударом — офисные функции
Юристы, финансы, маркетинг, поддержка, HR, аналитика — уже автоматизируются. Не «когда-нибудь», а сейчас.
Компании, которые первыми внедряют ИИ в поддерживающие функции, получают преимущество не через годы — через месяцы. Вопрос не в стратегии, а в решимости собственника переизобрести процессы.
Не стратегия — эксперимент
Главная ошибка — ждать «ИИ-стратегию». Начать можно с одного сотрудника и одной задачи. Один час экспериментов в день — и через полгода у вас появится компетенция, которой нет у конкурентов.
Лидеры не те, кто читает про ИИ. А те, кто каждый день проверяет: «Справится ли машина с моей задачей?»
Самая дорогая позиция — «у нас специфика»
Каждая отрасль считает себя исключением. Но ИИ уже работает с российской судебной практикой, проектной документацией, клиентской перепиской.
Специфика замедляет внедрение — но не отменяет его.
Кадровый вопрос меняется
Теперь важнее не «дорогой специалист», а человек, который умеет работать с ИИ в своей области. Таких пока мало. Это временное окно.
И про детей
Стандартный совет «стань юристом или программистом» больше не гарантирует стабильность. Сам Дарио Амодеи прогнозирует сокращение до 50% позиций начального уровня в белых воротничках в ближайшие годы.
Ключевой навык — не профессия, а способность учиться и адаптироваться.
Телеграм канал HRTech
Краткая выжимка статьи Форбс. Я не очень понял, почему это про Россию, ну пусть останется на совести автора.
В середине февраля инвестор и AI-предприниматель Мэтт Шумер опубликовал эссе Something Big Is Happening. Он сравнил текущий момент в развитии ИИ с февралем 2020-го: трансформация уже идет, но большинство ее не замечает.
После выхода новых моделей от OpenAI и Anthropic (GPT-5.3-Codex и Claude Opus 4.6) он описывает простой опыт: формулирует задачу, уходит на несколько часов — и получает результат лучше своего собственного. Без правок.
ИИ-революция проходит мимо нас
Пока в Долине это уже повседневность, российский бизнес часто живет так, будто «это не про нас». Многие пропустили первую волну ChatGPT — и решили, что можно пропустить и вторую. Но за шумом случилось главное: инструменты начали работать.
Сегодня они автоматизируют то, что в 2023 казалось невозможным. Скептицизм тогда был рационален. Сейчас он стоит денег.
«Мы пробовали — не впечатлило»
Чаще всего тестировали бесплатные версии полуторагодовой давности. В ИИ это — прошлый век. Бесплатные модели отстают от передовых более чем на год.
Если вы не пробовали лучшие версии в последние три месяца на реальных задачах — вы не пробовали ИИ вообще.
Первыми под ударом — офисные функции
Юристы, финансы, маркетинг, поддержка, HR, аналитика — уже автоматизируются. Не «когда-нибудь», а сейчас.
Компании, которые первыми внедряют ИИ в поддерживающие функции, получают преимущество не через годы — через месяцы. Вопрос не в стратегии, а в решимости собственника переизобрести процессы.
Не стратегия — эксперимент
Главная ошибка — ждать «ИИ-стратегию». Начать можно с одного сотрудника и одной задачи. Один час экспериментов в день — и через полгода у вас появится компетенция, которой нет у конкурентов.
Лидеры не те, кто читает про ИИ. А те, кто каждый день проверяет: «Справится ли машина с моей задачей?»
Самая дорогая позиция — «у нас специфика»
Каждая отрасль считает себя исключением. Но ИИ уже работает с российской судебной практикой, проектной документацией, клиентской перепиской.
Специфика замедляет внедрение — но не отменяет его.
Кадровый вопрос меняется
Теперь важнее не «дорогой специалист», а человек, который умеет работать с ИИ в своей области. Таких пока мало. Это временное окно.
И про детей
Стандартный совет «стань юристом или программистом» больше не гарантирует стабильность. Сам Дарио Амодеи прогнозирует сокращение до 50% позиций начального уровня в белых воротничках в ближайшие годы.
Ключевой навык — не профессия, а способность учиться и адаптироваться.
Телеграм канал HRTech
Forwarded from HR-аналитика
Введение в HR-аналитику — семинар для практиков. Автор и ведущий - Эдуард Бабушкин
Назначил новые даты семинара
📅 09-10 апреля 2026, Москва, офлайн
🔗 Регистрация по ссылке или пишите @Edvb777
Хотите превратить Excel из «таблички для учета» в рабочий инструмент HR-аналитика, который экономит часы рутинной работы?
За два дня вы получите набор инструментов, который сразу применим на практике:
✅ Построение HR-отчетности в Excel и Power Pivot
✅ Автоматизация расчетов показателей и формул
✅ Основы матстатистики для HR — только нужное, без перегруза
✅ Решение реальных кейсов из практики
📊 Этот семинар для тех, кто хочет:
• перестать тонуть в ручных расчетах;
• уверенно работать с данными и делать выводы;
• готовить понятную и убедительную аналитику для руководителей.
⚡️ Два дня практики — и Excel перестанет быть «табличкой», а станет инструментом, который реально работает на вас.
Не забудьте поделиться постом с коллегами
Назначил новые даты семинара
📅 09-10 апреля 2026, Москва, офлайн
🔗 Регистрация по ссылке или пишите @Edvb777
Хотите превратить Excel из «таблички для учета» в рабочий инструмент HR-аналитика, который экономит часы рутинной работы?
За два дня вы получите набор инструментов, который сразу применим на практике:
✅ Построение HR-отчетности в Excel и Power Pivot
✅ Автоматизация расчетов показателей и формул
✅ Основы матстатистики для HR — только нужное, без перегруза
✅ Решение реальных кейсов из практики
📊 Этот семинар для тех, кто хочет:
• перестать тонуть в ручных расчетах;
• уверенно работать с данными и делать выводы;
• готовить понятную и убедительную аналитику для руководителей.
⚡️ Два дня практики — и Excel перестанет быть «табличкой», а станет инструментом, который реально работает на вас.
Не забудьте поделиться постом с коллегами
👍2
«Непревзойденные. Семь принципов менеджмента, которые выведут компанию на запредельно высокий уровень»
В 2025 году в издательстве «Бомбора» вышла на русском языке книга Джоша Берсина (Irresistible: The Seven Secrets of the World's Most Enduring, Employee-Focused Organizations), всемирно известного эксперта по HR. Изданная впервые в 2022 году, книга сразу стала бестселлером и победителем премии NYC Big Book Award. В русскоязычном HR это, пожалуй, самый цитируемый HR-инфлюенсер.
Джош Берсин выделяет семь принципов (или «секретов»), которые отличают выдающиеся, устойчивые и высокоэффективные компании от просто хороших. Они основаны на многолетнем исследовании (включая данные Glassdoor, интервью с лидерами Microsoft, Google, Unilever, IKEA и других), где фокус смещается с жёстких структур и KPI на людей, доверие, гибкость и развитие.
Вот эти семь принципов (в переводе, близком к русскому изданию БОМБОРЫ, с опорой на оригинальные названия):
1️⃣Команды, а не иерархия (Teams, not hierarchy)
Вместо жёсткой вертикали — сеть автономных команд. Организация становится гибкой, как сеть, где решения принимаются ближе к делу, а не сверху вниз.
2️⃣Работа, а не должности (Work, not jobs)
Отход от фиксированных «вакансий» к динамичной работе: люди нанимаются под задачи и проекты, роли меняются, фокус на вкладе, а не на статусе.
3️⃣Коуч, а не босс (Coach, not boss)
Руководители превращаются в коучей и менторов: помогают расти, дают обратную связь, развивают, вместо того чтобы командовать и контролировать.
4️⃣Культура, а не правила (Culture, not rules)
Вместо кучи регламентов и политик — сильная культура доверия, ценностей и норм поведения. Люди сами знают, что правильно, правила минимальны.
5️⃣Развитие, а не оценка (Development, not appraisal)
Отказ от традиционной оценки производительности (типа stack ranking) в пользу постоянного обучения, роста и инвестиций в людей.
6️⃣Включённость, а не вовлечённость (Inclusion, not engagement)
Не просто «вовлекать» сотрудников опросами, а создавать среду настоящей включённости: разнообразие, равенство, где каждый чувствует себя услышанным и ценным.
7️⃣Цель и смысл, а не прибыль (Purpose and meaning, not just profit)
Компания строится вокруг большой цели и смысла работы. Люди мотивированы не только деньгами, но и вкладом в что-то важное — это даёт долгосрочную устойчивость и лояльность.
Я слежу за Берзиным более 10 лет и скажу, что эти принципы он начал формировать еще тогда - больше 10 лет к этой книге шел
Эти принципы помогают перейти от «устойчивой» компании к «непревзойдённой»: выше прибыль, инновации, удержание талантов, удовлетворённость клиентов. Берсин подчёркивает, что всё строится на человеческом факторе — «неукротимой силе человеческого духа», когда люди удивляют результатами, если создать правильную среду.
Телеграм канал HRTech
В 2025 году в издательстве «Бомбора» вышла на русском языке книга Джоша Берсина (Irresistible: The Seven Secrets of the World's Most Enduring, Employee-Focused Organizations), всемирно известного эксперта по HR. Изданная впервые в 2022 году, книга сразу стала бестселлером и победителем премии NYC Big Book Award. В русскоязычном HR это, пожалуй, самый цитируемый HR-инфлюенсер.
Джош Берсин выделяет семь принципов (или «секретов»), которые отличают выдающиеся, устойчивые и высокоэффективные компании от просто хороших. Они основаны на многолетнем исследовании (включая данные Glassdoor, интервью с лидерами Microsoft, Google, Unilever, IKEA и других), где фокус смещается с жёстких структур и KPI на людей, доверие, гибкость и развитие.
Вот эти семь принципов (в переводе, близком к русскому изданию БОМБОРЫ, с опорой на оригинальные названия):
1️⃣Команды, а не иерархия (Teams, not hierarchy)
Вместо жёсткой вертикали — сеть автономных команд. Организация становится гибкой, как сеть, где решения принимаются ближе к делу, а не сверху вниз.
2️⃣Работа, а не должности (Work, not jobs)
Отход от фиксированных «вакансий» к динамичной работе: люди нанимаются под задачи и проекты, роли меняются, фокус на вкладе, а не на статусе.
3️⃣Коуч, а не босс (Coach, not boss)
Руководители превращаются в коучей и менторов: помогают расти, дают обратную связь, развивают, вместо того чтобы командовать и контролировать.
4️⃣Культура, а не правила (Culture, not rules)
Вместо кучи регламентов и политик — сильная культура доверия, ценностей и норм поведения. Люди сами знают, что правильно, правила минимальны.
5️⃣Развитие, а не оценка (Development, not appraisal)
Отказ от традиционной оценки производительности (типа stack ranking) в пользу постоянного обучения, роста и инвестиций в людей.
6️⃣Включённость, а не вовлечённость (Inclusion, not engagement)
Не просто «вовлекать» сотрудников опросами, а создавать среду настоящей включённости: разнообразие, равенство, где каждый чувствует себя услышанным и ценным.
7️⃣Цель и смысл, а не прибыль (Purpose and meaning, not just profit)
Компания строится вокруг большой цели и смысла работы. Люди мотивированы не только деньгами, но и вкладом в что-то важное — это даёт долгосрочную устойчивость и лояльность.
Я слежу за Берзиным более 10 лет и скажу, что эти принципы он начал формировать еще тогда - больше 10 лет к этой книге шел
Эти принципы помогают перейти от «устойчивой» компании к «непревзойдённой»: выше прибыль, инновации, удержание талантов, удовлетворённость клиентов. Берсин подчёркивает, что всё строится на человеческом факторе — «неукротимой силе человеческого духа», когда люди удивляют результатами, если создать правильную среду.
Телеграм канал HRTech
❤4
🤖 ИИ берет контроль на себя: как бизнес оценивает сотрудников с помощью нейросетей
Резюме статьи Коммерсанта
ИИ все активнее становится не только помощником, но и контролером.
До конца года 500 точек Burger King в США запустят продвинутую версию AI-бота, интегрированного в гарнитуру кассира. Он будет отслеживать, сказано ли «спасибо», прозвучало ли «добро пожаловать», соблюден ли стандарт общения.
Это уже не просто учет рабочего времени. Это скоринг поведения.
✅Что именно контролирует ИИ?
⏱️ Время выполнения операций
🎙 Тональность речи (Tone of Voice)
📋 Соответствие скриптам
⚠️ Аномалии в действиях
😊 Эмоциональный фон общения
В банках и производстве сотрудники носят аудиобейджи с микрофонами. Алгоритмы анализируют разговоры: корректность консультаций, интерпретацию запросов клиента, отклонения от регламента.
Камеры сами по себе больше не интересны. Ценность — в аналитике поверх данных.
✅Почему бизнесу это нравится?
Дешево. Коробочные решения есть у крупных IT-игроков.
Масштабируемо. Можно анализировать тысячи часов разговоров.
Формально нейтрально. Обратную связь дает «машина», а не руководитель.
Управляемо. Показатели легко встроить в KPI и премирование.
Логика понятна: если клиентский опыт — конкурентное преимущество, то стандарт общения должен соблюдаться так же строго, как технологический регламент.
✅Но есть нюансы
Алгоритмы ошибаются. Аномалии должен проверять человек.
Решения о лишении премии или увольнении — зона ответственности работодателя.
Требуется письменное согласие сотрудников (закон о персональных данных).
Даже разработчики не всегда могут объяснить логику вывода модели.
ИИ — ассистент. Но ответственность — человеческая.
✅Главный сдвиг
Раньше сотрудник был «ходячей базой знаний».
Теперь база знаний — это AI.
От человека ждут:
эмпатии
корректности
соблюдения стандартов
управляемого эмоционального поведения
Фактически происходит формализация soft skills.
ИИ не просто повышает эффективность. Он переводит поведение сотрудника в измеряемую метрику.
Вопрос уже не в том, использовать ли такие системы. Вопрос — как выстроить баланс между контролем, доверием и правом человека на ошибку.
как вы считаете, этично такое применять в работе?
Телеграм канал HRTech
Резюме статьи Коммерсанта
ИИ все активнее становится не только помощником, но и контролером.
До конца года 500 точек Burger King в США запустят продвинутую версию AI-бота, интегрированного в гарнитуру кассира. Он будет отслеживать, сказано ли «спасибо», прозвучало ли «добро пожаловать», соблюден ли стандарт общения.
Это уже не просто учет рабочего времени. Это скоринг поведения.
✅Что именно контролирует ИИ?
⏱️ Время выполнения операций
🎙 Тональность речи (Tone of Voice)
📋 Соответствие скриптам
⚠️ Аномалии в действиях
😊 Эмоциональный фон общения
В банках и производстве сотрудники носят аудиобейджи с микрофонами. Алгоритмы анализируют разговоры: корректность консультаций, интерпретацию запросов клиента, отклонения от регламента.
Камеры сами по себе больше не интересны. Ценность — в аналитике поверх данных.
✅Почему бизнесу это нравится?
Дешево. Коробочные решения есть у крупных IT-игроков.
Масштабируемо. Можно анализировать тысячи часов разговоров.
Формально нейтрально. Обратную связь дает «машина», а не руководитель.
Управляемо. Показатели легко встроить в KPI и премирование.
Логика понятна: если клиентский опыт — конкурентное преимущество, то стандарт общения должен соблюдаться так же строго, как технологический регламент.
✅Но есть нюансы
Алгоритмы ошибаются. Аномалии должен проверять человек.
Решения о лишении премии или увольнении — зона ответственности работодателя.
Требуется письменное согласие сотрудников (закон о персональных данных).
Даже разработчики не всегда могут объяснить логику вывода модели.
ИИ — ассистент. Но ответственность — человеческая.
✅Главный сдвиг
Раньше сотрудник был «ходячей базой знаний».
Теперь база знаний — это AI.
От человека ждут:
эмпатии
корректности
соблюдения стандартов
управляемого эмоционального поведения
Фактически происходит формализация soft skills.
ИИ не просто повышает эффективность. Он переводит поведение сотрудника в измеряемую метрику.
Вопрос уже не в том, использовать ли такие системы. Вопрос — как выстроить баланс между контролем, доверием и правом человека на ошибку.
как вы считаете, этично такое применять в работе?
Телеграм канал HRTech
❤2
Уровень цифровой грамотности россиян в 2025 году снизился впервые за семь лет
В 2025 году индекс цифровой грамотности россиян снизился на 3 п. п. год к году и составил 68 п. п. — это первое падение за семь лет. Данные приводит аналитический центр НАФИ в ежегодном замере по международной методологии DigComp — это общеевропейская рамка оценки цифровых компетенций, разработанная Еврокомиссией, которая измеряет навыки работы с информацией, коммуникации, создания контента, безопасности и решения цифровых задач.
📉 Структура уровней
75% — базовый уровень (+9 п. п. за год)
21% — продвинутый уровень (–10 п. п.)
4% — начальный уровень (+2 п. п.)
Рост базового уровня произошёл за счёт «перетока» из продвинутой категории. Доля уверенных пользователей выросла, но число тех, кто способен создавать сложные цифровые проекты и решать нетривиальные задачи, сократилось.
⚙️ Где просели навыки
Самые слабые зоны (оценка в п. п.):
53 п. п. — настройка программного обеспечения (–6 п. п.)
59 п. п. — оценка достоверности информации
59 п. п. — создание аудио- и видеоконтента
Навык настройки ПО показал наиболее заметное падение — минус 6 п. п. за год. Это критично для защиты персональных данных и противодействия мошенничеству.
📊 Самые развитые навыки
79 п. п. — знание источников информации о новых технологиях
76 п. п. — понимание типов файлов (–6 п. п.)
76 п. п. — работа с информацией онлайн
Даже среди сильных навыков есть снижение: понимание типов файлов также упало на 6 п. п. за год.
Ключевая цифра 2025 года:
–3 п. п. по общему индексу при +9 п. п. роста базового уровня и –10 п. п. сокращения продвинутых пользователей.
Скорость внедрения технологий опережает скорость адаптации пользователей.
Телеграм канал HRTech
В 2025 году индекс цифровой грамотности россиян снизился на 3 п. п. год к году и составил 68 п. п. — это первое падение за семь лет. Данные приводит аналитический центр НАФИ в ежегодном замере по международной методологии DigComp — это общеевропейская рамка оценки цифровых компетенций, разработанная Еврокомиссией, которая измеряет навыки работы с информацией, коммуникации, создания контента, безопасности и решения цифровых задач.
📉 Структура уровней
75% — базовый уровень (+9 п. п. за год)
21% — продвинутый уровень (–10 п. п.)
4% — начальный уровень (+2 п. п.)
Рост базового уровня произошёл за счёт «перетока» из продвинутой категории. Доля уверенных пользователей выросла, но число тех, кто способен создавать сложные цифровые проекты и решать нетривиальные задачи, сократилось.
⚙️ Где просели навыки
Самые слабые зоны (оценка в п. п.):
53 п. п. — настройка программного обеспечения (–6 п. п.)
59 п. п. — оценка достоверности информации
59 п. п. — создание аудио- и видеоконтента
Навык настройки ПО показал наиболее заметное падение — минус 6 п. п. за год. Это критично для защиты персональных данных и противодействия мошенничеству.
📊 Самые развитые навыки
79 п. п. — знание источников информации о новых технологиях
76 п. п. — понимание типов файлов (–6 п. п.)
76 п. п. — работа с информацией онлайн
Даже среди сильных навыков есть снижение: понимание типов файлов также упало на 6 п. п. за год.
Ключевая цифра 2025 года:
–3 п. п. по общему индексу при +9 п. п. роста базового уровня и –10 п. п. сокращения продвинутых пользователей.
Скорость внедрения технологий опережает скорость адаптации пользователей.
Телеграм канал HRTech