Агентный ИИ: Следующий этап эволюции в подборе персонала?

Статья – даю ее, потому что она попала в несколько рейтингов статей по HR-аналитике

Резюме статьи:
1️⃣ Генеративный ИИ сегодня
✅Умные вопросы и ответы: Вы задаете вопрос, ИИ отвечает.
✅Генерация контента: Он пишет все, от электронных писем и постов в социальных сетях до кода.
✅Помощь в исследованиях: Он суммирует ключевые моменты, генерирует идеи и предлагает стратегии.


2️⃣Появление агентного ИИ
✅Проявляют инициативу: Они не просто ждут команд, а проактивно выполняют задачи.
✅Используют логику и стратегию: Они могут разбивать многошаговые процессы на этапы и расставлять приоритеты.
✅Интегрируются с инструментами и API: Они имеют доступ к различным системам, таким как ваша система отслеживания кандидатов (ATS), CRM или инструменты коммуникации.
✅Самоисправляются и итеративно улучшаются: Они учатся на ошибках или неполных данных и автоматически корректируют свой подход.


Представьте разницу в вашем рабочем процессе:
1️⃣Чат-бот может помочь вам составить персонализированное письмо для привлечения кандидатов.
2️⃣Агент ИИ может найти подходящих кандидатов, отправить им письма, отслеживать ответы и планировать следующие шаги — все без вашего постоянного контроля.

Телеграм канал HRtech

Слайд с HR-конференции.
Американской, если что)

Спикер - приверженец DEI - разнообразия и всего такого....

На слайде слова:

"Uniformity" (единообразие)

"Inequity" (несправедливость)

"Exclusion" (исключение)

Эти термины как бы характеризуют политику Трампа в оппозицию DEI.

Вот такие там конференции - это вам не покажут по телевизору, покажут только в нашем телеграм канале

Дорогой профессор Бабушкин или, почему модели прогноза оттока не работают

Помните историю про Иву?
Я рассказывал про стартап, цель которого была прогнозировать увольнение сотрудников? В том посте я рассказ причины неуспеха – почему, на мой взгляд, это не работает.
Сегодня продолжение истории. Раньше я активно крутился в западной тусовке, меня даже считали профессором, я вел переписку по предиктивным моделям, и однажды получил вот такое письмо.

Dear Professor Edward Babushkin,
I hope this email finds you well! My name is Fernando, I'm from Brazil and I currently work as an Attrition Evaluation and Prediction Data Scientist. My colleagues and I have found your blog and have benefited a lot from your ideas!
We have some fairly well performing models, but also an alarming issue nonetheless: even though our models perform well in train_test splitting, everytime we try and confront our predictions to what really happened (deploy in production), the predictions fail. If we try, for example, to use data from six months ago to predict what has happened today, our attrition precision and recall are always disturbingly low...
We suspect our issue lies in the ways our databases are built and in variable drifts, and we sincerely don't have any idea on how to solve this, or even whether trying to predict what has already happened simulating a model using past data makes any sense at all... Have you ever succeeded in such an analysis? Would you say that this kind of validation makes sense? If so, which format of database do you think would be best?
If you had any experience with a situation like this, it would be great if you could share with us any knowledge about how to build or organize a database in which such a validation is possible.

В первую очередь, публикую письмо (а таких писем было несколько), чтобы показать, каким крутым меня считали. Похвастаться. Во-вторых, это письмо показывает ситуацию, с которой сталкивался каждый, кто прогнозировал увольнения

even though our models perform well in train_test splitting, everytime we try and confront our predictions to what really happened (deploy in production), the predictions fail. If we try, for example, to use data from six months ago to predict what has happened today, our attrition precision and recall are always disturbingly low...

Модель может прекрасно работать на исторических данных, но как только мы начинаем прогнозировать новый период, модель падает. У меня есть только гипотезы на этот счет.
Никакая модель не учитывает внешние переменные. Даже если работник понял, что а) выгорел б) не готов работать с нынешним руководителем, даже если работник начал активно вести поиск работы, не факт, что уволится в отведенные ему моделью сроки. Чаще всего работник увольняется, когда он находит новое место работы, он не увольняется в никуда. А поиск новой работы это совсем другой процесс, чем модель выгорания и т.п.. И время поиска работы определяется факторами, которые не подвластны никакой модели оттока, более того, эта факторы чаще всего сильно переменчивы и определяются рынком труда – а это учесть совсем не просто. Кроме того, сотрудника могут схантить, когда он еще совсем не выгорел в компании, но ему предложат лучшие условия – и модель опять выстрелит в холостую.
Исторические данные хороши, потому что модель подгоняется под полученные данные в определенном периоде
Поэтому – дата увольнения – это на мой взгляд – компромисс между двумя процессами – выгоранием и поиском нового места, а любая модель оттока описывает только один из них. Ну как-то так...

Телеграм канал HRtech

Наш HRtech проект

идеальный пример фронтенда и бэкенда.

У Вас в компании не так?

На Форуме Труда в СПб сегодня была сессия молодежных стартапов в HR.
Я даю список, что запомнил:
1⃣ голосовой ассистент. Общается с кандидатами
2⃣ бот профориентатор
3⃣ бот с базой резюме: т.е через бота обращаешься к базе резюме
4⃣ коучинговый стартап- автоматизация коучинга
5⃣ автоматизация психологического тестирования
6⃣система создания контента- например, размещение коротких видео инструкций
7⃣ корпоративное коммюнити

Ну т.е я не увидел особой новизны идей, но некоторые стартапы уже имеют кучу клиентов

ИИ-энтузиаст собрал 100 нейронок на все случаи жизни

делюсь

ТГ канал HRtech

🔧 Новые роли в мире ИИ: кто нужен бизнесу уже сейчас?

Gartner опубликовали обзор ключевых и "всплывающих" ролей в сфере искусственного интеллекта. Если раньше мы говорили о “Data Scientist” и “ML-инженерах”, то сегодня на сцену выходят десятки новых профессий — и HR стоит держать руку на пульсе. Вот что важно знать 👇

🧠 AI-архитектор, этик и переводчик данных
Роли, которые соединяют бизнес, технологии и этику. Это те, кто умеет задать вектор развития ИИ-инициативы и не потеряться между алгоритмами и законами.

🛠 Маст-хэвы (оранжевые точки на графике):

ML-инженер

Data Engineer

Prompt Engineer

Head of AI

AI Ethicist

Knowledge Engineer
Это не “будущее”, это уже “позавчера надо было нанять”.

🌀 Внизу графика — цикл жизни AI-продукта. От подготовки данных до валидации моделей и их внедрения. В каждой точке — конкретная роль: от Data Scientist до Software Engineer.

Китай официально вступил в эпоху летающих такси

Не совсем HRtech, но, думаю, простите.

Уже 2 китайские компании получили разрешение на коммерческую эксплуатацию автономных пассажирских дронов от CAAC — администрации гражданской авиации Китая.

Перепрыгнули в 2125-й

ПыСы. Поставьте плиз лайки / дислайки, если считаете, что такому место / не место в канале

Конец традиционного найма? Добро пожаловать на рынок талантов с ИИ
мне показались очень интересными и в будущем реализуемыми идеи
Далее цитирую почти всю статью:

Вместо эпизодического найма появится динамическая система, где ИИ в реальном времени:

1️⃣отслеживает, какие навыки нужны компании,
2️⃣автоматически подбирает подходящих кандидатов (сотрудников, фрилансеров, бывших коллег),
3️⃣предлагает их менеджерам до того, как возникнет запрос.

✅Как это будет работать?
Допустим, вам срочно нужен копирайтер. Вы не публикуете вакансию — открываете «маркетплейс талантов». Система показывает:

1️⃣внутренних сотрудников, которые скоро освободятся,
2️⃣проверенных внешних специалистов,
3️⃣их рейтинг, стоимость, доступность и актуальные навыки.
4️⃣Вы выбираете → человек приступает к работе. Без объявлений, поиска и задержек.

✅Как изменится работа?
Гибкость вместо фиксированных ролей
Сотрудники будут переходить между проектами, отделами и даже компаниями. Пример: во время пандемии Hilton и Marriott временно отправляли персонал в CVS и Walgreens.
«Карьерный агент» на основе ИИ
Приложение будет анализировать ваши цели, навыки и предпочтения, предлагая:
проекты для роста (например, роль с меньшей оплатой, но полезным опытом),
высокооплачиваемые, но менее интересные задачи.
Талант станет «ликвидным»
Работа разобьётся на модули, а карьера превратится в динамичный трек развития.

✅Что будет с рекрутингом?
Рекрутеры не исчезнут, но их роль изменится:
1️⃣Стратеги маркетплейса — прогнозируют спрос на навыки и управляют «цепочками поставок» талантов.
2️⃣Карьерные агенты — помогают сотрудникам выбирать проекты (ИИ берёт на себя поиск).
3️⃣Кураторы нишевых пулов — например, эксперты по топ-200 копирайтерам Чикаго.

И это не такое уж далекое будущее - например, внутренние маркетплейсы уже реализуются

Таблица умножения
Честно признаюсь, стибрил этот текст у чувака с фото - это его профиль в Твиттере. Но текст мне так понравился, что даю без правок, полностью

Только что провел увлекательный обед с 22-летним выпускником Стэнфорда. Умный парень. Идеальное резюме. Но что-то не так.

Он все время останавливался на полуслове, подыскивая слова. Не сложные слова — простые. Как будто его мозг буферизировал.

Наконец спросил, все ли с ним в порядке. Его ответ меня сразил.

«Иногда я теперь забываю слова. Я настолько привык, что ChatGPT дополняет мои мысли, что когда его нет, мой мозг работает... медленнее».

Он использовал ИИ для всего. Письма, мышления, общения. Он стал его внешним мозгом. А теперь его внутренний мозг слабел.

Заставил меня задуматься о калькуляторах. Помните, как учителя говорили, что нам нужно учить математику, потому что "у вас не всегда будет калькулятор"? Они ошибались.

Но, возможно, они были правы в чем-то более глубоком.

Мы проводим первый масштабный эксперимент по человеческому познанию. Что происходит, когда целое поколение отдает свое мышление на аутсорсинг?

Не поймите меня неправильно, я в таком же восторге от того, что искусственный интеллект и агенты искусственного интеллекта сделают для людей, как и в 2009 году, когда был запущен App Store.

Но если подумать вслух, то можно подумать, что этот парень, с которым я встретился, не единственный, кто будет полностью зависеть от ИИ.

Телеграм канал HRtech

Очередная встреча HR-аналитиков.

Уже пятая по счету. Сегодня мы встречались с командой HRаналитики Егора Павловского из ECOM - это группа компаний Сбера - Самокат, Купер, Сберлогистика и т.п.
Кусок навряд ли будет информативным, записал уже конец, но дух встречи передает

Оценка лидерских качеств с помощью ИИ-агента

Исследование от Гарварда подкатило (Harvard University)

Люди-лидеры выполняли задачи с ИИ-агентами (виртуальными "подчинёнными").

Пример: Лидер даёт указания чат-боту, чтобы решить сложную задачу.

Затем те же люди вели реальные команды из других участников (обычных людей).

Учёные обнаружили:

Если человек хорошо руководил ИИ, он так же эффективно руководил и людьми.

Корреляция 0.81 — почти прямая зависимость (где 1 — идеальное совпадение).

Что делали хорошие лидеры:

Чаще спрашивали ("Как дела? Есть идеи?")
Поддерживали диалог (не монолог!)
Проявляли гибкость мышления.

Почему это важно?
Упрощение оценок: Теперь не нужно собирать десятки людей — достаточно теста с ИИ.

Объективность: ИИ не подвержен предвзятости (в отличие от человеческих оценок).

Представьте, что:

Работник хорошо управляет виртуальными подчинёнными в симуляторе → значит, справится и с реальной командой.

ИИ здесь — как "тренажёр вождения" перед выходом на реальную дорогу.

На диаграмме "сырые" (слева) и "очищенные" (справа) оценки лидерства от ИИ и людей. "Очищенные" - это с учетом интеллекта и т.п..

Источник

Пора создавать виртуальные тренажеры для менеджеров?

​​Семинар Введение в HR-аналитику, 17-18 апреля 2025 года

Назначил новые даты семинара на 17-18 апреля, офлайн, Москва

Это на самом деле вводный семинар для тех, кто хочет использовать Excel в HR-аналитике, автоматизировать рутинные операции и расчет показателей, создание отчетности. Для тех, кто хочет понимать азы использования матстатистики, расчета формул в Power Pivot и т.п.
Два плотных дня решения кейсов

Бенчмарк рынка обучения

Джош Берзин выпустил статью Революция в корпоративном обучении начинается - у него, правда, революция лет 15 идет, но основная идея - он начинает исследование в L&D - ну а вдруг у вас будет желание, поучаствуйте.

Меня же в статье привлекли цифры.

Всего рынок корпоративного обучения 360млрд $ или 1400 $ в среднем на одного сотрудника.

Распределение расходов на обучение и развитие (L&D) в 2024 году по темам:

✅Корпоративная культура и DEI (Diversity, Equity, Inclusion): 7%

✅Развитие руководителей (Executive development): 8%

✅Онбординг новых сотрудников (Onboarding): 11%

✅Обучение менеджеров/руководителей (Management / supervisory): 12%

✅Профессиональное/отраслевое обучение (Professional / industry): 11%

✅Обязательное обучение/комплаенс (Compliance / mandatory): 13%

✅Обучение продажам (Sales training): 7%

✅Развитие мягких навыков (Interpersonal): 8%

✅IT и технологические платформы (IT or technology platforms): 10%

✅Работа с офисными приложениями (Desktop applications): 6%

✅Обучение клиентскому сервису (Customer service): 7%

Источники:
Отчёт Training Industry Report 2023
Исследование Josh Bersin Company

Ключевые выводы:

Самые крупные статьи расходов — комплаенс (13%) и обучение менеджеров (12%).

Технологические направления (IT + офисные приложения) суммарно занимают 16%.

DEI и корпоративная культура пока не в приоритете (всего 7%).

Джош Берзин, кстати, до сих пор является ярым поклонником разнообразия, несмотря на политику Трампа.

Телеграм канал HRtech

Применение ИИ в HR-аналитике

у Эрика ван Вулпена вышел гайд на сайте. Я решил взять оттуда только практические кейсы, что именно реализовано

🛠IBM
IBM внедрила ИИ для трансформации HR-стратегий. По словам главного HR-директора Никл ЛаМоро, компания использует ИИ в трёх основных направлениях:

Рекомендации (например, предложения по обучению или бюджету),
Ассистенты (чат-боты для ответов на HR-вопросы),
Автоматизированные инструменты (помощь в управлении повышениями).

🛠PepsiCo
PepsiCo использует ИИ-инструмент для подбора персонала Hired Score, который:

Анализирует профили кандидатов в системах ATS, CRM и HRIS,
Составляет список подходящих кандидатов и ранжирует их по соответствию вакансии,
Предоставляет аналитику для улучшения решений о найме.
Менеджеры также получают доступ к Hiring Manager Hub с данными о прошлых вакансиях.

🛠Walmart
Walmart разработал My Assistant — мобильное и десктоп-приложение на основе GenAI, которое:

Отвечает на вопросы сотрудников,
Помогает с задачами (например, составление документов),
Интегрировано в Me@Campus (управление карьерой, обучением, бронирование переговорок).

🛠Unilever
Unilever (190 стран, ~1.8 млн заявок в год) использует ИИ для:

Онлайн-рекрутинга (автоматическая платформа),
Оценки кандидатов через игры и видеоинтервью,

Автоматизации отбора, что сэкономило 70,000 часов работы HR.


я бы поспорил, что все эти кейсы надо под гриф ИИ пихать, но ок, пусть так.

Итого:
✅чат боты- помощники
✅рекомендательные системы (подсказки по обучению)
✅системы сбора резюме и метчинга их с вакансиями
✅система отчетности
✅оценка кандидатов

Телеграм канал HRTECH

Talent Engineering - новый тренд

Придет на смену Talent Acquisition

Что такое Talent Engineering и чего ожидать к 2026 году (краткое ревью)
📌 Суть концепции
Talent Engineering (инжиниринг талантов) — это стратегический подход к подбору, развитию и удержанию кадров, опирающийся на:

аналитику данных о персонале,

ИИ и автоматизацию,

персонализированное обучение и развитие,

гибкие карьерные траектории.

🔮 Тренды к 2026 году
Глубокая интеграция ИИ в найм и развитие: ИИ будет прогнозировать продуктивность, оценивать культурную совместимость и управлять карьерными треками.

"Skills-first" подход: навыки важнее дипломов. Внедряются системы автоматического картирования навыков (skills mapping).

Прозрачная и адаптивная архитектура талантов (Talent Architecture): платформы типа Workday, SAP, SuccessFactors создают динамичные профили сотрудников в реальном времени.

Персонализированное развитие: алгоритмы подбирают менторов, курсы, проекты, опираясь на потенциал и цели сотрудника.

Автоматизированный рекрутинг: массовая автоматизация рутинных задач — от скрининга до онбординга — с фокусом на кандидатский опыт (CX).

💡 Корпоративные стратегии
Gartner прогнозирует, что к 2026 году более 50% крупных компаний перейдут от статичных моделей развития талантов к динамическим, платформенным.

Deloitte Bersin подчеркивает важность платформ “Talent Marketplace” — внутренних экосистем для переквалификации, развития и проектной мобильности.

LinkedIn отмечает рост роли "Skills Graph" — графов связей между навыками, должностями и курсами.

📈 Метрики успеха
Скорость закрытия вакансий → ↓ благодаря ИИ.

Уровень вовлечённости сотрудников → ↑ через персонализацию.

Стоимость найма → ↓ благодаря внутренней мобильности.

Прогнозируемость текучести → ↑ через поведенческую аналитику.


Не то, чтобы я это все принимал на веру, это просто пост описание нового тренда

HRtech стартапы

Коллеги, выкладываю файл и ссылку на список HRtech стартапов

https://growthlist.co/hr-startups/

есть название, сайт, страна, стоимость и т.п.

Самый дорогой стартап - 140 млн $ из Индии, самый недорогой - 30 000 $ из Канады, есть стартапы из Нигерии, Египта и Туниса - экзотические страны, нет только данных о стартапах из России.

Обратите внимание, я в файл Excel таблицу с сайта закачал напрямую по ссылке - очень удобно.

Качество найма

Линкедин провел очередной опрос рекрутеров и выяснил, что главный приоритет найма 2025 - качество найма (в прошлом году был тот же результат)

📊Согласно отчету, специалисты используют разные показатели:

66% — эффективность работы (достижение целей)
60% — удержание/текучесть
44% — удовлетворенность менеджера
44% — соответствие навыков
37% — обратная связь от коллег
36% — удовлетворенность новичков
35% — вклад в команду
32% — культурное соответствие
27% — опыт и образование
26% — скорость адаптации
15% — разнообразие кандидатов
9% — скорость продвижения

🎯Ключевые факторы, повышающие качество найма:

Работа над инновационными проектами (+11%)
Возможность освоить востребованные навыки (+9%)
Гибкий график (+9%)
Работа с талантливыми коллегами (+9%)
Интересные и значимые задачи (+8%)
Конкурентоспособная зарплата и бонусы (+8%)

Источник

Роль менеджеров среднего звена в корпоративном обучении
Ученые Гарварда провели исследование в трех компаниях Аргентины: производство автомобилей, сеть фастфуда и ритейл
Выделили два типа менеджеров: LT – low training и HT – high training
HT - те, кто вовлекали персонал в обучение
LT - те, кто не вовлекал

Если меняли LT на HT, то рост вовлеченности в обучение был (через 8 недель):
📈Автомобильная компания: +45%
📈Рестораны: +55%
📈Розничная сеть: +60%

Влияние менеджеров HT на показатели:
📉Абсентеизмом: –0.25 (авто), –0.18 (рестораны), –0.30 (розница)
(Чем выше FE в обучении, тем ниже пропуски работы)
📉Текучестью кадров: –0.14 (авто), –0.23 (рестораны), –0.12 (розница)
📈Продвижением сотрудников: +0.29 (авто), +0.18 (рестораны), +0.37 (розница)

Экономическая значимость эффектов
a) Производительность:
Автомобильная компания:
📌Каждый 1% роста тренингов → +0.8% выпуска (p < 0.05).

Розница:
🎯HT-менеджеры увеличивают продажи на $1,084/год на магазин (6% от среднего).

b) Текучесть кадров:
Рестораны:
📌HT vs. LT: –7.1 сотрудника в год увольняется (при среднем 11.5).
Корреляция обучения и текучести: –0.231 (p < 0.01).

Что из себя представляли HT?
🗓По Big5 выше показатели по экстраверсии и доброжелательности, выше эмоциональный интеллект – в сравнении с LT. Интеллект, опыт, образование незначимые различия
Практики управления:
💊Частота фидбека сотрудникам:

HT: 3.2 раза/мес
LT: 1.8 раза (p < 0.01).

👨‍👩‍👦‍👦Обсуждение KPI:
HT: 83% делают это еженедельно
LT: 47%.

Итоговые выводы:
🎯1 HT-менеджер = +50–60% тренингов, –25–50% абсентеизма, +4–11% продуктивности.

влияние менеджеров на показатели
🎯Обучение ⇨ Продуктивность: +0.12 (рестораны), +0.30 (розница).
Обучение ⇨ Текучесть: –0.14 до –0.23.
🎯Экономия: Замена LT → HT в рознице дает $20.5K/год на магазин (снижение текучести + рост продаж).
Эти данные показывают, что инвестиции в менеджеров среднего звена могут дать быструю и измеримую отдачу — даже без изменения бюджета на обучение. А Вы слышали про тренд на сокращение менеджеров среднего звена? Вы считаете, что их надо сокращать?

Источник

Топ HR-приоритетов на 2025 от Gartner
Что действительно волнует HR-лидеров по всему миру

💡 Gartner опросил 1403 HR-лидера и выяснил, какие 5 направлений станут ключевыми для развития функций HR в 2025 году. И вот что оказалось в топе:

1️⃣ Развитие лидеров и менеджеров
Люди — главный актив. И чтобы пройти через изменения, трансформации и рост, нужны не просто «менеджеры процессов», а настоящие лидеры. Сильный фокус на коучинг, адаптивное лидерство и развитие управленческих компетенций.

2️⃣ Организационная культура
Культура больше не воспринимается как «мягкая тема». Это — стратегический инструмент. В условиях удалёнки, изменений и ИИ она помогает удерживать фокус, лояльность и вовлечённость.

3️⃣ Стратегическое планирование рабочей силы
Компании начинают думать на 3 шага вперёд: какие навыки понадобятся, кого надо развивать, а где потребуется нанимать. Это уже не «удел больших корпораций» — без планирования не выжить никому.

4️⃣ Управление изменениями
Нестабильность стала новой нормой. HR должен не только поддерживать изменения, но и быть их драйвером — через вовлечение, коммуникации и адаптацию процессов.

5️⃣ HR-технологии
Искусственный интеллект, автоматизация, HRIS, People Analytics — всё это уже не «по желанию», а must-have. Побеждают те, кто умеет сочетать технологии и человеческий подход.

🎯Остальные приоритеты (упоминаются, но не в топ-5):
6️⃣Операционная модель и трансформация HR

7️⃣Обучение и развитие

8️⃣Управление преемственностью

9️⃣Ценность предложения сотруднику (EVP)

🔟Управление эффективностью

🎯 К чему это всё?
HR как функция становится стратегическим партнёром, а не просто сервисом. В центре внимания — лидерство, культура, адаптация и технологии.

🧠 Если вы строите HR-стратегию на 2025 — посмотрите, насколько ваши фокусы пересекаются с этим списком.

📊 Источник: 2025 Gartner HR Priorities Survey

Напомню, наше исследование показало такие HR-приоритеты-2025

Телеграм канал Hrtech