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:

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

Х5 переходит на бесконтактный найм с помощью искусственного интеллекта.
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

🤖 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

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

🔥 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

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

Знакомо?
Вы на чьей стороне?

🔧 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:

«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

​​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

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

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

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

«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

Когда автоматизировали процесс найма, но что-то пошло не так

Телеграм канал HRTech

🤖 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

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

Технологии ИИ в HR: что уже можно делать на практике

Мы много говорим про ИИ — про трансформацию, будущее профессии.

Что HR уже сегодня может делать с помощью ИИ?

 ✅ Автоматизировать подготовку вакансий, писем

 ✅ Расшифровывать интервью и встречи за минуты
✅ Анализировать данные и готовить управленческую аналитику
✅ Создавать презентации и обучающие материалы быстрее
✅ Выстраивать ассистентов под рекрутмент и HR-процессы
Если хотите разобраться в этом подробнее— приходите на воркшоп к моим коллегам:
«Команда на миллион. Как HR создать себе группу поддержки из AI-ассистентов с минимальными затратами и без знаний кода»

📅 4 марта, 17:00

Спикеры:
👩‍💼 Гюзель Гараева — HR-эксперт, руководитель школы HR Компас, обучила более 2800 студентов 
👩‍💻 Евгения Любко — предприниматель, эксперт в AI и HRTech, управляющий партнёр платформы «Пряники», экс-руководитель Rabota.ru, колумнист Forbes и РБК. 

На воркшопе вы:

 ✔️ Разберёте реальные сценарии применения ИИ в HR
✔️ Поймёте, где ИИ действительно усиливает процессы
✔️ Соберёте собственного AI-ассистента в прямом эфире

Если хотите перейти от «слышал про ИИ» к «умею применять» — регистрируйтесь.

Ссылка ⤵️

Зарегистрироваться на воркшоп

🚀 Samsung: к 2030 году все заводы — AI-Driven Factories на полном автопилоте!
Компания официально объявила: Agentic AI (тот, что уже в Galaxy S26) переходит с смартфонов на производство. Цель — максимально автономные фабрики, где ИИ сам планирует, оптимизирует и управляет процессами.

Что именно ждёт:
🔹 Цифровые двойники всего завода для симуляций и предиктивной оптимизации
🔹 ИИ-агенты в реальном времени контролируют качество, логистику, производство
🔹 Поэтапное внедрение человекоподобных роботов (humanoid) + специализированных: для опасных задач, сборки, транспортировки материалов
Важный нюанс: это не полное вытеснение людей, а переход к "почти безлюдным" процессам. Люди останутся для стратегического управления, сложного ремонта, непредвиденных ситуаций и повышения безопасности. Samsung подчёркивает: цель — минимизировать рутину и риски для человека, а не убрать его совсем.
В итоге: заводы работают 24/7 почти самостоятельно, с максимальной точностью и эффективностью. Роботы и ИИ берут на себя основную нагрузку — будущее производства уже на подходе!
Источник

Телеграм канал HRTech

ПыСы. Не становится грустно?)

Кто сломал найм в России?
Чувак утверждает, что проблема рынка труда - это неправильные настройки ИИ в ATS - что-то там сломалось, и в итоге полетел поток автоотказов соискателям.

Слышали что-то про это?
Верите в такое?
Или считаете, что это бред?

Телеграм канал HRTech

ИИ решает вашу судьбу. Баг в ATS — и вы без работы. HR Tech Россия, 2026.

Пост - резюме поста на хабре, кандидат считает, что куча отказов - неправильная работа системы, а именно ИИ. Интересно ваше мнение, насколько про правду пост. Насколько вам знакома ситуация?

В 2017 гремел Робот Вера.
«Скорость найма в 1000 раз», «рекрутеры больше не нужны», инвестиции от ФРИИ, пилоты в корпорациях.

Хайп был мощный.
Финал — тихий.

Прошло 9 лет.
2026 год.
История повторяется.

Платформа Поток Рекрутмент совместно с Just AI запускает ИИ-рекрутера для скрининга резюме и обзвона.

Ничего не напоминает? 🙂

Что я сделала. В декабре–январе я тестировала ATS как «ленивый рекрутер»:

— создала вакансию через AI
— синхронизировала её с hh.ru
— собрала отклики
— запустила AI-оценку релевантности

Результат?
72% соответствия… самой себе.

ИИ решил, что:

— мой стаж с 2021 года составляет «менее 1 года» (на дворе был 2026)
— у меня «пробелы» в работе с поисковыми системами (при том что в резюме указана работа в hh)

Позже подтвердилось: нейросеть некорректно считала даты «по настоящее время».

Баг признали. Починили. Но. Это ещё не всё

При интеграции ATS с hh «потерялись» 114 откликов.
Синхронизация шла, дата обновлялась, отклики — нет.

Платформа официально сбой не признала. В масштабе крупной компании это не 114.
Это тысячи. А в массовом найме — десятки тысяч резюме.

Пострадают не рекрутеры. Пострадают кандидаты.

И теперь два неприятных вопроса

1️⃣ Куда уходят персональные данные?

В России действует 152-ФЗ о персональных данных. Хранение ПД за пределами РФ запрещено.

Но если ATS интегрирована с зарубежным AI — где реально обрабатываются резюме?

Ответственность формально на работодателе. Осознают ли они риски? Вопрос.

2️⃣ Может ли анализ резюме быть инструментом технологической разведки?

CV — это карта компетенций страны:

— какие технологии реально используются
— какие подрядчики задействованы
— кто работает с госзаказом
— какие специалисты готовы к релокации

Если это анализирует иностранный AI — получается очень питательная структура данных.

Звучит как теория заговора? Возможно.

Но HR уже давно работает не только в зоне «подбора», а в зоне инфраструктуры государства.

🏆Главная мысль

HR будут использовать AI. Это неизбежно. Но если мы внедряем сырой функционал:

— с ошибками в логике
— с непрозрачной обработкой данных
— без нормального тестирования

мы рискуем оставить людей без работы не из-за компетенций, а из-за бага в промпте. И это уже не хайп. Это системный риск.

Да здравствует здравый смысл в HR.

Ваш дотошный наблюдатель 👋

Телеграм канал HRTech