у меня есть группа в ВК, там задают вопросы коллеги.
Этот пост - цитата поста из группы.

Если есть провайдеры систем в нашем канале, можете добавить там в обсуждении свои системы. Ну или здесь в комментах

И даже если вы не провайдер, интересно, какие системы, на ваш взгляд, не учтены

💼 Microsoft и корпоративный рынок ИИ: новая архитектура управления

Краткий конспект статьи Джоша Берзина Could Microsoft Walk Away With The Corporate AI Market? - не про российский рынок, но а) важно понимать направления развития и б) рано или поздно это придет на российский рынок.

Конспект
В 2025 году Microsoft делает ставку на корпоративный сегмент ИИ. В отличие от конкурентов, которые гонятся за массовым потребителем, Microsoft строит экосистему для CIO и HR директоров — с глубокой интеграцией в бизнес процессы.

🔑 Ключевые корпоративные решения:
🔹Copilot 365
Встроен в Word, Excel, PowerPoint и Outlook. Не просто «чат бот», а инструмент, который понимает корпоративные модели данных и помогает автоматизировать отчеты, презентации и коммуникации.

🔹WorkIQ
Аналитика бизнес процессов: выявляет узкие места, прогнозирует эффективность и дает рекомендации для оптимизации рабочих потоков.

🔹Agent 365
Управление корпоративными агентами. Позволяет создавать и контролировать «суперагентов», которые работают с данными компании и соблюдают внутренние политики.

🔹App Builder
Визуальная среда для разработки собственных AI агентов без глубоких знаний программирования. HR директор может собрать инструмент для онбординга или оценки вовлеченности.

🔹Foundry
Платформа для управления моделями: выбор, настройка и контроль использования AI моделей внутри организации.

📊 Почему это важно:
🔸Microsoft делает ИИ управляемым и прозрачным для бизнеса.

🔸Решения встроены в привычные инструменты (Office, Teams, ERP).

🔸Компании получают не просто «модель», а инфраструктуру управления людьми и процессами.

💡 Вывод: Microsoft может «забрать» корпоративный рынок ИИ именно благодаря экосистеме и управляемости. Для HR и CIO это шанс перейти от хаоса экспериментов к системной интеграции AI в бизнес.

Вы видите аналоги решений на российском рынке? Поделитесь в комментах

Телеграм канал HRTech

План найма персонала на 2026 год

Ханг Ли провел опрос среди своих читателей, спланировали ли уже HR численность сотрудников компаний на 2026 год или нет.
В данном случае план численности = план найма

План найма в нашей компании

🔹Уже утвержден: 27%

🔹Будет готов за 2 недели: 20%

🔹Будет готов за месяц: 17%

🔹Будет когда-нибудь в 2026: 30%

🔹Другое (пишите в комменты!): 6%

И он тревожится, что у 30% компаний нет нифига плана найма.

Можно Вас попросить оказать мне услугу и подтвердить или опровергнуть мои опасения - мне кажется, по России значительно больше компаний, у кого просто нет плана найма.

Телеграм канал HRTech

📊Бенчмарк re-hire
«Возвращенцы» это самый классный источник трафика кандидатов с точки зрения качества найма, см. например Экономика каналов привлечения - в среднем работают дольше, не требуют обучения и адаптации в той же мере, как другие новички.
Причем, лучшие компании (наши, российские) уже давно используют технологию exit-интервью как инструмент привлечения ушедших, см. например Бенчмарк применения exit-интервью от лучших

Наткнулся на статью 2025 Boomerang Hiring Surge: Firms Rehire Laid-Off Talent Amid Layoffs - статья пустая из воды, но заслуживает внимания один показатель

Статистика: около 4% сотрудников возвращаются в компанию в течение 15 месяцев после увольнения

Авторы ссылаются на LinkedIn Workforce Report + данные HR платформ. Пусть так.
Предлагаю 4% использовать в качестве бенчмарка.

1️⃣ А Вы в компании отслеживаете источники трафика?

2️⃣Какая доля трафика закрывается re-hire?

3️⃣Вы собираете exit-интервью в компании?

4️⃣Там есть вопрос / предложение о возможности вернуться в компанию лучшим из ушедших?


Телеграм канал HRTech

​​Куда движутся KPI рекрутеров: от результата - к вкладу
Это 1) фантазии про будущее и 2) идея стартапа
В продолжение постов
KPI рекрутеров: как учитывать влияние рынка и Почему текучесть нельзя включать в KPI рекрутеров
Мы должны ставить KPI только там, где можем честно измерить влияние сотрудника на результат.
Но в рекрутинге на любой итог влияет слишком много внешних факторов, которые рекрутер не контролирует.
Рынок, бренд работодателя, бюджеты, сезонность, внутренние процессы, длинные согласования, политика компании.
И, наконец, - скорость заказчика: один принимает решение за день, другой - за три недели.
В итоге:
👉 два рекрутера могут работать одинаково качественно,
но один выглядит «эффективным», а другой «медленным»,
хотя единственная разница - в скорости принятия решений менеджером.
Классические KPI это не учитывают, поэтому они фиксируют не вклад рекрутера, а шум системы.

🔹 Попытка №1: вычесть влияние рынка
Есть подход с корректировками: измерять рекрутера относительно динамики компании или сегмента.
Это полезно, но закрывает только часть проблем.
Даже очищенные KPI уязвимы.
Например, компания ускорила найм не из-за рынка, а потому что:
• убрала лишний этап согласования,
• улучшила интеграцию ATS,
• сменился заказчик, который «медленный»
Результат изменился, хотя вклад каждого не изменился.

🔹 Попытка №2: включить итоговые эффекты (например, текучесть)
Логика есть: рекрутинг влияет на удержание через ожидания и коммуникацию.
Но влияние:
• частичное
• косвенное
• распределенное между рекрутером, адаптацией и менеджером
Поэтому KPI, завязанные на текучесть, - это не управление результатом, а перекладывание системных проблем на сотрудников.

⭐️ Куда мы реально движемся (наверное): от KPI к KBI
KPI фиксируют итог.
Но итог рекрутера - это сумма действий, на которые сверху накладывается огромный слой внешних факторов.
ИИ меняет правила игры.
В ближайшие годы оценивать будут не факт закрытия вакансии, а вклад каждого действия рекрутера в конечный исход.
Это уже не KPI - это KBI, Key Behavior Indicators.

🚀 Как работает модель KBI
ИИ фиксирует не «успел / не успел», а:
• как рекрутер общался,
• насколько быстро реагировал,
• какие данные уточнил,
• где предупредил риск,
• где допустил задержку,
• где ускорил решение,
• насколько корректно выстроил ожидания,
• что сделал для повышения предсказуемости процесса.
Каждое действие получает балл влияния - плюс или минус.
• потерял кандидата из-за слабого фоллоу-апа - минус,
• заранее уточнил ключевое требование - плюс,
• опоздал с ответом менеджеру - минус,
• скорректировал профиль на старте и сократил цикл найма - плюс.
И
📌 если у рекрутера медленный заказчик,
📌 если решение задерживается,
📌 если бренд слабый или бюджет низкий -
эти факторы отделяются от метрик рекрутера и не попадают в его оценку.
Получается «чистый индекс поведения» - KBI, независимый от:
рынка,
бренда,
сезонности,
качества заказчика,
случайных факторов.

🔎 Что меняет KBI
1️⃣KPI перестают быть штрафами за внешний мир
Оценка идет не по рынку, а по вкладу действий.
2️⃣Возникает карта поведения рекрутера
Что ускоряет процесс, что тормозит, где риск, что требует развития.
3️⃣Исчезает несправедливость «медленного менеджера»
Рекрутер больше не отвечает за чужую скорость.
4️⃣Повышается прозрачность
Менеджеры видят реальный вклад, а не удобный финальный показатель.
5️⃣KPI трансформируются в KBI - Key Behavior Indicators
Главная метрика - не результат, а вклад действий.

🧠 Итог
Классические KPI работают все хуже: они фиксируют не работу рекрутера, а внешний шум.
Даже «скорректированные» KPI - костыль.
Будущее - в системах, где ИИ фиксирует качество каждого действия, оценивает его влияние и собирает индекс вклада рекрутера, а не индекс случайных факторов.
Это зрелая и справедливая модель:
оценивать не обстоятельства, а поведение.

Телеграм канал HR-аналитики

Согласны?

🐾 KPI на вовлечённость: способ повлиять на культуру или управленческая ловушка?

Когда в компании невысокий уровень вовлеченности, часто вспоминают про KPI. Кажется логичным: раз что-то не работает — давайте замерим, поставим цель и начнём улучшать. Но на данные социологических опросов достаточно легко повлиять, поэтому важно обеспечить эффективную систему обеспечения вандалоустойчивости.

🔸 Если вес KPI на вовлеченность слишком велик, руководители с большей долей вероятности будут стремиться «подкрутить» результаты. Они могут давить на сотрудников, заставлять отвечать «как надо» или организовывать вбросы анкет.

🔸 Универсальная планка для всех подразделений тоже не работает. Для клиентских команд 75% вовлечённых — это нормально. А для вспомогательных подразделений даже 65% может быть отличным результатом.

🔸 Нельзя всерьёз обсуждать динамику вовлеченности без учёта масштаба. +5 п.п. в отделе из 1000 человек — это 50 сотрудников. А в команде из 60 — всего трое.

AXES Management работает с вовлечённостью больше 15 лет. Мы видим, как KPI можно встроить грамотно — и где точно не стоит.
👉 Прочитать полный разбор:https://news.1rj.ru/str/vovlekot/491

ООО АКСИС Менеджмент
ИНН 7723581751
erid 2VtzquZmcM7

Оптимизация найма с помощью ИИ: уже тошнит?

Это реклама из канала HR-аналитики.

Я стер имена спикеров и компании, оставил название и .... лайки.

ВОПРОС: скажите, вот эти лайки / дислайки это реакция на тему или на спикеров?

Телеграм канал HRTech

Будущее управления людьми: ключевые приоритеты 2026

29 ноября выступал в Екатеринбурге с темой трендов HR и рынка труда.

Это практически о том же, что вещал на ВК HR DAYS, но по времени больше - час с лишним.

Записи:

YouTube

ВК Видео

Дзен

Если нужна преза, напишите в комментах, скину - хотя она повторяет презу с выступления на ВК. Надеюсь, не потратите время впустую

Телеграм канал HRTech

Как выглядит резюме, созданное с помощью ИИ. Очень правдоподобно, но опытные рекрутеры умеют вычислить.

Телеграм канал HRTech

🇬🇧 Better Hiring Institute: зачем Британии национальная стратегия найма

Взято из статьи BHI launches National Hiring Strategy: Will it fix broken hiring?

Честно, мне аргументы для создания национальной стратегии найма показались слегка натянутыми, но вам, быть может, покажется наоборот. Как вы считаете, в России необходима подобная стратегия?

Better Hiring Institute (BHI) запустил первую в истории Великобритании National Hiring Strategy — национальную стратегию найма, чтобы сделать процесс быстрее, честнее и безопаснее.


Что это за организация? Better Hiring Institute (BHI) — независимая инициатива в Великобритании, объединяющая работодателей, HR лидеров и государственные структуры. Их миссия — сделать найм быстрее, честнее и безопаснее.

❓Почему нужна новая стратегия?
🔹Текущая система найма хаотична: десятилетиями развивалась без единого стандарта.
🔹Время найма затягивается (среднее — более 40 дней).
🔹Потери для экономики оцениваются в £75 млрд ежегодно.
🔹Растёт уровень мошенничества (поддельные резюме, фальшивые проверки).

👉 Итог: низкая прозрачность, слабое доверие и «doom loop» неэффективности.

‼️Что предлагает National Hiring Strategy?
🔹Better Hirer Accreditation — аккредитация для работодателей, подтверждающая честные практики.
🔹Employer’s Guide to Tackling Hiring Fraud — официальное руководство по борьбе с мошенничеством.
🔹Hiring Framework — единый набор инструментов и стандартов, покрывающий до 80% рынка труда.
🔹Цель — сократить потери экономики на £37.5 млрд за счёт стандартизации и прозрачности.
🔹Фокус на инклюзии: равный доступ к вакансиям для разных групп кандидатов, а не только выпускников «топ школ».
Кто поддерживает?
🔹Более 1000 работодателей (Morgan Stanley, Port of Felixstowe и др.).
🔹Спонсоры: Equifax, Reed Screening, Harvey Nash, ThriveMap и др.
🔹Поддержка парламента и HR ассоциаций (CIPD).

⚖️ Старая система vs. новая стратегия найма (UK, Better Hiring Institute)
Старая система:
🔹хаотично развивалась без единого стандарта
🔹среднее время найма >40 дней
🔹потери для экономики ~£75 млрд в год
🔹высокий уровень мошенничества (поддельные резюме, фальшивые проверки)
🔹низкая прозрачность и доверие
🔹«doom loop» неэффективности: долгие процессы → плохой опыт → ещё больше проблем

Новая стратегия:
🔹единый Hiring Framework для 80% рынка труда
🔹аккредитация Better Hirer Accreditation для честных работодателей
🔹официальное руководство по борьбе с hiring fraud
🔹цель — сократить потери на £37.5 млрд
🔹прозрачность: компенсация и условия публикуются заранее
🔹инклюзия: равный доступ к вакансиям для разных групп кандидатов
🔹поддержка >1000 работодателей и крупных HR ассоциаций


📌 Итог: Better Hiring Institute хочет превратить хаотичный рынок труда в систему с едиными правилами, где меньше мошенничества, быстрее процессы и выше доверие. Национальная стратегия найма — это попытка сделать hiring в Британии честным и прозрачным стандартом, а не лотереей.


Телеграм канал HRTech

HR-тренды и тренды рынка труда 2026. Доклад Бабушкина Эдуарда на конференции VK HR DAYS 19.11.2025
Выкладываю видеозапись своего выступления.

YouTube

Дзен

Видео ВК

Презентация выступления

Если некогда смотреть, вкратце тезисы HR-тренды 2026 - расставляем акценты

Текучесть как детектор HR-качества: собираю данные
Коллеги, выхожу к вам не с постом, а с исследовательским запросом.
Я всерьез ухожу в тему текучести персонала как рыночного индикатора качества HR-практик — не в формате заметок и «наблюдений рекрутера», а в формате реального эмпирического исследования.

📚В чем идея исследования
Базовый дизайн первого этапа — проверить, есть ли статистически значимая связь между:
🔹фактической текучестью персонала
🔹и рейтингом работодателя на hh (ЭТО НЕ ПРО УЧАСТИЕ В РЕЙТИНГАХ, А ПРО ОТЗЫВЫ РАБОТНИКОВ - работники бывшие и не бывшие пишут о компании отзывы и ставят оценки - dreamjob)
Дальше — более тонкий уровень:
я смотрю не просто «процент текучести», а структуру риска увольнения через:
λ (интенсивность выбытия, см. подробнее),
k (форма распределения Вейбулла),
медиану, Q25, раннюю текучесть и т.д.
Цель — понять, отражает ли рейтинг hh реальное качество HR-среды, или это в лучшем случае репутационный шум.

Проблема, ради которой все это делается
На российском рынке:
🔹нет валидированных внешних индикаторов качества HR-практик,
🔹рейтинг hh используется интуитивно (с кучей претензий "там все куплено"),
🔹но его связь с реальными показателями удержания никем системно не доказана,
🔹а обычная метрика текучести слишком грубая, чтобы быть аналитическим инструментом.
Идея шире: я постепенно собираю фундамент под концепцию
«рыночных сигналов HR-качества».
В США подобные показатели уже начинают учитываться при оценке бизнеса. У нас — пока нет.

🙏Что мне нужно от вас
Мне не нужна агрегированная текучесть.
Мне нужны сырые данные: одна строка — один сотрудник
В файле только две колонки:
✅ дата найма
✅ дата увольнения (если работает — пусто)
❌ никаких ФИО
❌ никакой персональной или коммерческой чувствительной информации

По сути — стандартная обезличенная выгрузка из HR-системы. И 🏆 Рейтинг / отзывы на ХХ

✅Зачем вам в это входить
🔹вы получите бенчмаркинг своей текучести в нормализованных метриках,
🔹 увидите свою компанию относительно рынка,
🔹и поучаствуете в формировании первого в РФ эмпирического доказательства (или опровержения) значимости рейтинга работодателя.
Это не консалтинг и не продажа — это исследование, которое потом можно будет спокойно цитировать в статьях, на конференциях и в переговорах с бизнесом.

📩 Прямо сейчас ничего присылать не нужно.
Напишите мне в личные сообщения @Edvb777, если:
— вы технически можете собрать такие данные
— и потенциально готовы ими поделиться
— и есть ли у вашей компании рейтинг на hh - dreamjob
Это действительно важно.
И для рынка, и для HR как профессии.

Буду крайне благодарен, если поделитесь постом с коллегами, у кого возможно есть эти данные

📰 Новости HRtech: скорость растет, качество падает
Новость от Форбс:

Один из сервисов автопоиска работы на базе ИИ привлек около 4,5 млн рублей через краудинвестинговую платформу. У продукта уже более 10 000 пользователей, и заявлена цель — выйти на 100 000 к 2026 году.
Механика проста: сервис генерирует резюме, подбирает вакансии и автоматически отправляет 50–100 откликов в день от имени кандидата.

Не даю название платформы, чтобы не посчитали рекламой

📌 Почему я это даю
Это подтверждает тренд, о котором я писал в прогнозе на 2026 год. Напомню фрагмент:

«ИИ сделал резюме одинаковыми.
Резюме перестало быть фильтром — оно больше не показывает компетенции.
Это удорожает отбор, увеличивает нагрузку на рекрутинг, снижает точность решений и уже ведет к росту ранней текучести, в том числе по инициативе работодателя.»

🚨 Что это создает на практике
Если хотя бы 30 000 клиентов сервиса (есть гипотеза, что только 30% готовы иметь платные опции) начнут отправлять по 50–100 откликов в день, рынок получит:
🔹миллионы откликов ежедневно;
🔹хаос на уровне первичного отбора;
🔹рост ранней текучести (закрывать будут быстро, но кем попало);
🔹резкое удорожание рекрутинга (или просто удорожание без "резкое");
🔹падение точности решений.
И это не футурология - это вот оно - наступило.

🤖 Фантазии: к чему может привести автоматизация «в обе стороны»
Кандидаты уже автоматизируют отклики. Рекрутеры — автоматизировали разбор откликов и первичные интервью. Следующий шаг выглядит почти иронично:
рекрутер не знает, кого он нанял,
а кандидат — куда он устроился.
Полная цепочка — резюме → отклик → скрининг → интервью → exit — может оказаться автоматизированной на 80–90%.

🧠 Вывод
Мы входим в период, где ИИ увеличивает скорость, но ухудшает сигналы. Скорость растет, качество падает.

Телеграм канал HRTech

​​Новые бизнес-модели HR - сдвиг, который мы недооцениваем

Продолжаю детализировать HR-тренды 2026 - расставляем акценты, и сегодня быть может, самый важный пост.

В 2026 HR-функции меняются не косметически. Меняется операционная логика. Мы говорим о новых бизнес-моделях.

✅Найм
Не про поиск, а про отбор. Не про объём, а про точность. Но мы должны честно признать: мы можем и мы будем ошибаться в кандидатах.
Поэтому адаптация перестаёт быть «этапом после найма» — она становится его продолжением.

«Ошибка допустима, затяжная ошибка — управленческая катастрофа».

Критична не сама ошибка, а сколько времени компания живёт с ней, теряя деньги, команду и управляемость.
Также найм это всё меньше про "привлечение" и всё больше про честно отпугнуть тех, кто не fit: вместо "продать" честно рассказать про реальность, чтобы зашли только "наши".

"Рекрутинг перестаёт быть витриной и становится фильтром: лучше отпугнуть на входе, чем увольнять на выходе"

✅Адаптация
Может быть, ключевой элемент HR бизнес модели 2026. Не только ввод, но и ранняя диагностика «не fit» (звучит жёстко, но это реальность). Если мы признаём право на ошибку в найме, то ключевая задача адаптации — отсеять «не fit» как можно быстрее.
Главный вызов адаптации — понять:
🔹где реально «не fit»,
🔹а где наши неуклюжие управленческие действия привели к уходу.
Наставник в 2026 — это не просто «поддержка», он одновременно адаптирует и оценивает.
Адаптация — это уже не про заполнение форм на портале, а бизнес-процесс с жёстким результатом. И если сотрудник ушёл из компании через год с диагнозом «мы не жалеем о его уходе», то это ошибка. Не та, что мы приняли его. Та, что не убрали его в первые три месяца.
И здесь важно сместить оптику:

Акцент — не на количество выходов, а на скорость выявления ошибок.

✅Оценка
Забудьте про компетенции, ценности и прочую лирику. Сосредоточьтесь на главном — создавайте процедуры оценки кандидатов и новичков с ясным результатом.

«Компетенции и ценности — это язык. Процедура — это реальный механизм принятия решений».

Оценка — это не про «красивую модель», а про то, как именно компания принимает управленческие ставки на людей.

✅Мотивация
Не деньгами - денег нет. И не мерчами - они будут раздражать.
Нужны новые инструменты смысла и стабильности.
Факт 2026 года:
главный инструмент мотивации и удержания — это личность менеджера.
Нагрузка на него кратно возрастает.
Задача HR - обеспечить скорость реакции менеджера на действия сотрудников и дать ему максимум управленческой поддержки.
И здесь появляется неприятная, но честная формула:

«Слабый менеджер» = риск выше, чем слабый кандидат.

✅Обучение в 2026: давайте честно — не до soft skills
Непопулярная мысль, но ее придётся проговорить вслух. Мы временно забиваем на soft skills. Не потому, что они не важны. А потому что сейчас не до «фантиков».
Soft skills — это роскошь стабильных периодов. 2026 — это про выживание управляемости, скорости и результата.
Обучение смещается:
🔹 не в развитие, а в обеспечение способности работать здесь и сейчас
🔹 не в «потенциал», а в минимальный гарантированный результат
🔹 не в «мягкость», а в жесткие прикладные навыки
Soft skills никуда не исчезают. Они уходят в режим отложенного спроса — «на сытые годы, когда можно снова поиграться в эффективность».

«Обучение 2026 — это не инвестиция в рост. Это страховка от управленческих провалов».

✅Оргдизайн
Сокращения становятся нормой.
Задача HR — превращать их в оптимизацию, сохранять рабочий костяк и управляемость.
Это больше не «чрезвычайная ситуация». Это регулярная управленческая работа по пересборке системы.

✅Итог

«HR перестаёт быть функцией поддержки. Он становится частью контура антикризисного управления».

Это не про «жёсткий HR». Это про взрослый HR, который умеет признавать ошибки и быстро их исправлять.
Акцент — не быстрее увольнять, а быстрее выявлять свои управленческие ошибки, которые неизбежны.
Это не косметика. Это смена операционной модели HR.

Телеграм канал HR-аналитики

Игры в персоны с ИИ - не занимайтесь ерундой

🤖 Эксперименты с «персонами» для ИИ

Учёные из Wharton School проверили популярный совет:

«Назначьте модели роль — например, физика или юриста — и она будет отвечать точнее».

Кстати, среди ученых был Итан Моллик

📌 Результат:

Если сказать ИИ «Вы великий физик», его ответы на вопросы по физике не становятся заметно точнее.

Если сказать «Вы юрист», это не ухудшает ответы на юридические вопросы.

А вот «низко‑знаниевые» роли («ребёнок», «обыватель») часто снижают точность.

🔬 Что тестировали:

Модели: GPT‑4o, GPT‑4o‑mini, o3‑mini, o4‑mini, Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.5 Flash.

Два сложных набора вопросов: GPQA Diamond (PhD‑уровень по биологии, физике, химии) и MMLU‑Pro (инженерия, право, химия).

Всего: тысячи прогонов, по 25 ответов на каждый вопрос.

📊 Итог: Персоны почти не влияют на фактическую точность. Иногда даже хуже. Исключение — отдельные случаи у Gemini 2.0 Flash, где был небольшой прирост.

⚡️ Вывод: Персона «великий эксперт» меняет стиль ответа, но не делает его более правильным.

Телеграм канал HRTech

🇷🇺 ИИ в России: свежий отчёт «Яков и Партнёры» + Яндекс (декабрь 2025)
К 2030 году экономический эффект от ИИ составит
🔹7,9–12,8 трлн ₽ в год= 5,5% прогнозируемого ВВП России

Ключевые цифры прямо сейчас:
🔹Уже 78% крупных компаний получают реальный экономический эффект от ИИ
(+10 п.п. за год, в 2023 было 68%)
🔹Каждая десятая компания фиксирует +5% к EBITDA уже сегодня
(два года назад такие кейсы были единичными)
🔹Передовые отрасли (e-com, телеком, медиа, IT, медицина, стройка) ждут:
2026 год → 13–21% прироста EBITDA от ИИ
Остальные отрасли → 5–10%

Откуда берётся эффект:

▪️90% компаний — сокращение операционных затрат
▪️25% — рост выручки за счёт новых продуктов/сервисов
▪️В лидирующих отраслях рост выручки даёт уже 70%

Топ-технологии по вкладу к 2030:

✅Генеративный ИИ → 1,6–2,7 трлн ₽
(71% компаний уже используют, +17 п.п. за год)
✅NLP и речевые технологии → до 3,6% EBITDA за год
(применяют 68%)
✅Компьютерное зрение → 17% всего эффекта
(67% компаний на производстве)

Как внедряют:

🔹78% берут готовые решения у вендоров
🔹~50% дорабатывают под себя
🔹С нуля разрабатывают лишь 17%

Вывод: ИИ уже не «будущее», а основной драйвер прибыли здесь и сейчас. Кто не в теме — через 5 лет будет очень дорого догонять.

Телеграм канал HRTech

People Strategy 2026
🔥Компания Lattice выпустила отчет «State of People Strategy 2026» Опрос 1 000+ HR-лидеров из 100+ стран, декабрь 2025
Lattice — это одна из ведущих американских HR-платформ (SaaS) для средних и крупных компаний (от 100 до 10 000+ сотрудников).
Основные продукты:
▪️Performance Management (цели, 1-on-1, отзывы 360°, калибровка)
▪️Engagement (опросы вовлеченности и eNPS)
▪️Grow (карьерное развитие, навыки, succession planning)
▪️Compensation (аналитика зарплат, pay transparency)
▪️AI-инструменты (agentic AI для менеджеров, автоматическая калибровка оценок и т.д.)
Клиенты: Slack, Asana, Reddit, Coinbase, DoorDash, Cruise, Notion, Webflow, Canva и еще ~5 000 компаний по миру.
Их ежегодный отчет «State of People Strategy» — один из самых цитируемых в HR-сообществе (наряду с Gallup, Deloitte и Workday), потому что:
▪️выборка огромная и глобальная (в этот раз 1000+ HR-лидеров из 100+ стран)
▪️данные свежие (декабрь 2025)
▪️они сами сидят на своих же данных миллионов сотрудников и десятков тысяч performance-циклов

Самые свежие и неожиданные выводы:
1️⃣Performance официально победил Engagement
Впервые за многие годы главный приоритет HR на 2026 — управление производительностью (40 %), а не вовлеченность сотрудников (39 %). High-performers уже в 8 раз чаще используют agentic AI именно для performance-менеджмента.

2️⃣Возврат в офис — уже не дискуссия, а факт
59 % сотрудников уже вернулись в офис физически. 67 % HR-лидеров поддерживают RTO-политики (в Европе еще выше). Самые ярые сторонники офиса — бумеры (83 %), самые большие противники — Gen Z (только 44 % за).

3️⃣Поколенческий разрыв стал критическим
🔹Миллениалы и Gen Z выгорают от конфликтов и нехватки людей
🔹Бумеры и Gen X хотят стабильности и стратегии Единственный работающий рецепт — cross-generational mentoring и индивидуальные траектории развития.

4️⃣Pay transparency + «dry promotions» — новая боль
54 % HR считают прозрачность зарплат полезной (в Европе 67 %). При этом 43 % сотрудников ожидают в 2026 году «сухие повышения» — больше обязанностей без роста зарплаты. Почти половина (48 %) готова активно сопротивляться таким «повышениям».

Бонус-тезис, который еще не везде проговаривают: 23 % HR-лидеров говорят, что культурно-политическая поляризация уже реально влияет на рабочие процессы. Компании, которые четко формулируют свою позицию по спорным вопросам, имеют вовлеченность 80 % против 50 % у тех, кто молчит.
Источник: Lattice State of People Strategy Report 2026

Телеграм канал HRTech

📊 A/B‑тесты: почему «слишком много» — значит слишком медленно

Статья от Гарвард Бизнес ревью

Два вопроса к вам, коллеги:
1️⃣Вы работали в продуктовом подходе?
2️⃣Вы применяли AB тест?

Статья:
Зачем это нужно продуктовой аналитике
A/B‑тесты стали стандартом в продуктовой разработке: мы проверяем гипотезы, сравниваем версии интерфейсов, считаем конверсии. Это даёт ощущение научной строгости и снижает риск ошибок. Но в реальности бизнес часто застревает в бесконечных тестах, ожидая «идеальной статистической значимости».

Авторы статьи в HBR (Amano & Joo, 2025) показывают: в бизнесе цена ошибки обычно меньше, чем цена упущенной возможности. Если мы ждём p‑value < 0.05, мы теряем недели и тысячи пользователей, хотя решение можно принять быстрее, опираясь на ожидаемую бизнес‑ценность.

🔎 Кейс: лендинг с конверсией
Версия А (старая): конверсия 5%.

Версия B (новая): конверсия 5.5%. Чтобы доказать статистическую значимость, нужно собрать десятки тысяч визитов. Но продуктовая аналитика может посчитать иначе:

Трафик = 100 000 визитов в месяц.

Разница = +0.5% → +500 клиентов.

Средняя прибыль = $50 → +$25 000 в месяц.

Стоимость внедрения = $5 000.

👉 Даже если эффект окажется случайным, риск потерь ($5 000) меньше, чем потенциальная выгода ($25 000). Рационально внедрить Версию B без ожидания идеальной статистики.

🧩 Логика авторов
В медицине или науке строгая статистика оправдана — цена ошибки огромна.

В бизнесе цена ошибки мала, а цена упущенной возможности велика.

Поэтому метрика должна быть не «p‑value», а минимизация ожидаемых потерь в бизнес‑терминах (деньги, клиенты, конверсии).

💡 Три инсайта для продуктовой аналитики
1️⃣Скорость важнее идеальной точности. Решения должны приниматься быстрее, даже если статистическая значимость не достигнута.

2️⃣Считайте в деньгах. Переводите разницу в конверсии в реальные бизнес‑метрики: доход, стоимость ошибки, упущенная выгода.

3️⃣Фокус на ценности, а не на p‑value. A/B‑тест — инструмент, но цель продукта — рост метрик, а не доказательство статистической строгости.

✅ Вывод
A/B‑тесты остаются важным инструментом, но продуктовая аналитика должна смещать акцент: от статистической значимости к бизнес‑ценности. Это позволяет быстрее внедрять улучшения, минимизировать потери и реально ускорять рост продукта.

Телеграм канал HRTech

⚖️ HR-парадокс года: SHRM проиграла дело о дискриминации на $11,5 млн

За что боролись, на то и напоролись....

Организация, которая учит весь мир «лучшим HR-практикам», сама получила жесткий удар в суде. Американский суд в Колорадо обязал SHRM выплатить $11,5 млн бывшей сотруднице Rehab Mohamed за расовую дискриминацию и ответные репрессии после жалоб.

Из них:

$1,5 млн — компенсация,

$10 млн — штрафные (punitive) убытки.

Mohamed заявила, что подвергалась дискриминации со стороны руководителя, а после обращений в HR и напрямую к CEO началось давление. Жюри признало эти аргументы обоснованными.Обратите внимание, сам СЕО (на фото) не white.

Суд также разрешил использовать в деле статус SHRM как «эталона HR-практик» — и это сыграло против самой организации. В материалах вскрылись и другие дела о дискриминации, включая одно незавершённое.

CEO SHRM назвал вердикт «простым эпизодом» и пообещал апелляцию. Но реакция рынка и профессионального сообщества — резко критическая. Тусовка просто троллит и ржёт

Телеграм канал HRTech

HR-приоритеты 2026

Запускаю ежегодный опрос «HR-приоритеты 2026».
Он уже стал традицией — и востребованностью у HR-сообщества: на результаты реально ориентируются и на них ссылаются.

В опросе — всего несколько вопросов: выберите ключевые направления работы вашей компании в HR в 2026 году, укажите отрасль, регион, размер компании и ваш уровень позиции. На всё уйдёт 3 минуты.

🔗 Ссылка на опрос: https://forms.gle/nrxNn6HBRx2xLxf6A

Отмечу: выбор HR-приоритетов — это не формальность, а элемент стратегического планирования.

Для валидности прошу в конце указать корпоративный e-mail.

И очень прошу — поделитесь ссылкой с коллегами.