🧩 4 уровня зрелости использования AI в рекрутинге

Краткое резюме статьи From Tool to Teammate: The AI Usage Framework for Talent Acquisition

Модель зрелости
1️⃣Tool — Инструмент
AI используется точечно:
▪️написать описание вакансии
▪️сгенерировать письмо
▪️поискать кандидатов
▪️составить список вопросов
Проблема: хаос, нет стратегии, нет ROI.

2️⃣Assistant — Ассистент
AI встроен в рабочий процесс:
▪️анализирует резюме
▪️предлагает shortlist
▪️подсказывает, где искать
▪️помогает с коммуникациями
▪️делает ресёрч по рынку
Рекрутер работает быстрее, но всё ещё «ведёт» процесс сам.

3️⃣Collaborator — Коллаборатор
AI становится партнёром в принятии решений:
▪️оценивает риски найма
▪️прогнозирует вероятность оффера
▪️предлагает стратегию поиска
▪️помогает приоритизировать роли
▪️анализирует качество воронки
Рекрутер — финальный арбитр, но AI влияет на стратегию.

4️⃣Teammate — Член команды
AI — полноценный участник TA-функции:
▪️ведёт часть процессов автономно
▪️предлагает идеи, а не только ответы
▪️анализирует рынок глубже, чем человек
▪️помогает проектировать процессы
▪️обеспечивает единый стандарт качества
Рекрутер превращается в Talent Strategist, а не «закрывателя вакансий».

🎯 Что это даёт рекрутингу
✅ 1. Скорость
AI закрывает рутину → рекрутер работает в 3–5 раз быстрее.
✅ 2. Качество
AI анализирует больше данных → меньше ошибок в найме.
✅ 3. Масштабируемость
Один рекрутер может вести в 2–4 раза больше ролей без выгорания.
✅ 4. Стратегичность
Рекрутеры перестают быть операторами → становятся аналитиками и архитекторами процессов.

Телеграм канал HRTech

5 трендов корпоративного обучения: чему бизнес реально учит в 2025–2026

По материалам РБК

Корпоративное обучение окончательно перестало быть витриной «историй успеха». Компании больше не покупают вдохновение — они покупают прикладные навыки под конкретные задачи. Вот что сейчас действительно востребовано.

1️⃣ИИ — не как хайп, а как инструмент
Сотрудники хотят не лекций «про будущее ИИ», а рабочих сценариев:
▪️автоматизация процессов,
▪️аналитика и BI,
▪️прогнозирование и сценарное планирование,
▪️пошаговое внедрение ИИ в маркетинг, HR, финансы, supply chain.
Фокус сместился с «что умеет ИИ» на «что я могу сделать с ним завтра на работе».

2️⃣Кейс-методы вместо теории
Компании требуют обучения, которое можно применить сразу:
▪️реальные кейсы действующих компаний,
▪️симуляции управленческих решений,
▪️ролевые игры, проектная работа,
▪️тренировки переговоров, кризис-менеджмента, управления изменениями.
Формула простая: если навык нельзя отработать — его не покупают.

3️⃣ Разбор провалов
Все меньше «best practices» и все больше честных ошибок:
▪️проваленные стратегии роста и M&A,
▪️неудачные цифровые трансформации,
▪️ошибки в управлении людьми и культурой,
▪️провальные маркетинговые кампании.
Понимание того, как не надо делать, оказалось ценнее вдохновляющих историй успеха.

4️⃣Отраслевой фокус
Универсальные программы проигрывают специализированным. Востребованы курсы:
▪️для промышленности и производства,
▪️ логистики и цепочек поставок,
▪️IT и цифровой трансформации,
▪️ финансов и инвестиций,
▪️ продаж и ретейла.
Компании хотят, чтобы обучение «говорило на языке их бизнеса», а не абстрактных моделей.

5️⃣Короткие форматы вместо длинных программ
Время — самый дефицитный ресурс:
▪️интенсивные MBA на 6–12 месяцев,
▪️модульные программы,
▪️короткие онлайн-курсы,
▪️корпоративные воркшопы на 2–5 дней с внедрением решений.
Логика простая: учимся постоянно, но маленькими, управляемыми шагами.

🏆Итог
Корпоративное обучение становится:
▪️практичным,
▪️отраслевым,
▪️ технологичным,
▪️ориентированным на ошибки,
▪️компактным по форме.

Бизнес больше не платит за знания «про жизнь». Он платит за способность действовать в условиях неопределенности.

Телеграм канал HRTech

Принципы управления Сторонского

Николай Сторонский — основатель и CEO Revolut, самого дорогого финтех-стартапа Европы.
▪️Бэкграунд: Выпускник МФТИ (физтех) и РЭШ. Бывший трейдер Lehman Brothers и Credit Suisse. Именно физико-математическое образование сформировало его подход: он смотрит на бизнес не как на гуманитарную систему, а как на алгоритм, который можно оптимизировать.
▪️Путь: В 2015 году он запустил Revolut как сервис для обмена валюты без комиссий. К 2025 году компания выросла в «супер-апп» с оценкой в $75 млрд и более чем 50 млн клиентов по всему миру.
▪️Техбомба: Revolut — это банк без отделений, который работает быстрее традиционных гигантов. Николай строит «мировой банк», внедряя ИИ во все процессы: от оценки кредитных рисков до автоматизации службы поддержки.

Принципы управления Сторонского
1️⃣Нанимать «Excellent» или «Strong», а не «Managers»
Сторонский признает своей главной ошибкой найм опытных статусных менеджеров из крупных корпораций. Его принцип: нанимать тех, кто делает (Doers), а не тех, кто управляет.
🔹Логика: В стартапе менеджер без глубокого понимания продукта бесполезен. Николай часто сам сначала вникает в роль, пишет код или настраивает процесс, чтобы понять «эталон», и только потом ищет человека.
🔹Правило 3 месяцев: Если человек не показал результат в первые 90 дней, он не покажет его никогда. Его принцип: «When there’s doubt, there’s no doubt» (Если есть сомнение — сомнений нет, надо расставаться).

2️⃣Экстремально плоская структура
Николай удерживает огромное количество прямых подчиненных (более 40 человек).
🔹Зачем: Чтобы исключить искажение информации через слои бюрократии. Он верит, что сильные люди не требуют микроменеджмента, им достаточно задать вектор и метрики.

3️⃣Культура «First Principles» (Первые принципы)
Любое решение должно быть обосновано логикой и данными, а не тем, как «принято на рынке». Если конкуренты тратят миллионы на маркетинг, это не повод делать так же, пока цифры не подтвердят эффективность.

4️⃣Интеллектуальная честность и меритократия
В компании поощряется радикальная прямота. Если идея плохая, об этом говорят в лицо, невзирая на должности. Продвигаются только те, кто приносит измеримый результат.

📊HR-метрики Сторонского
Сторонский управляет компанией как математической моделью. Его HR-подход строится на трех столпах:

1️⃣Velocity of Shipment (Скорость поставки): Главная метрика для инженеров и продуктологов. Как быстро идея превращается в работающий код в приложении. Если команда замедляется — это сигнал к пересмотру состава.

2️⃣Performance Buckets (Три корзины): Сторонский делит всех сотрудников на три категории:
▪️A-players: Те, кто драйвит рост и работает на пределе.
▪️B-players: Стабильные исполнители.
▪️C-players: Подлежат немедленной замене. Его цель — максимизировать долю первой категории.

3️⃣KPI Cascading (Каскадирование KPI): У каждого сотрудника, от топ-менеджера до младшего специалиста, есть оцифрованные цели на квартал. Эти цели жестко связаны с годовыми целями всей компании.

4️⃣Resource Allocation Efficiency (Эффективность аллокации): Сторонский считает, что роль CEO — это быть эффективным распределителем ресурсов. Если отдел HR или маркетинга потребляет X денег, они должны генерировать измеримый возврат (ROI) в виде качества найма или стоимости привлечения пользователя.


Телеграм канал HRTech

HR-автоматизация коррелирует с HR-аналитикой и HR-брендом

В нашем исследовании приоритетов HR на 2026 (поучаствуйте пожалуйста!) помимо прямых результатов – рейтинга приоритетов, можно еще измерить структуру выбора респондентов: например, корреляцию между разными поинтами.
HR-автоматизация коррелирует с двумя поитами: HR-аналитикой = 0, 24 и HR-брендом = 0, 20. Т.е. респонденты вместе с выбором HR-автоматизации чаще делают выбор HR-аналитики и HR-бренда. И если корреляция автоматизации и аналитики понятна (часто HRtech и HR-аналитики это одни и те же лица в компании), то в чем суть связи автоматизации с брендом? В чем эта связь может выражаться?

Кстати, HR-аналитика коррелирует сильнее всего с Вовлеченностью – и для меня это самый загадочный вопрос нашего исследования.

Телеграм канал HRTech

Ловушка AI-увольнений: цифры, которые HR не хочет видеть

Это резюме исследований западного рынка, но мне кажется, это близко российскому рынку.
Пока компании массово «оптимизируются под ИИ», на рынке труда формируются две параллельные кризисные волны — и обе подтверждены цифрами.

🔻 Кризис опытных сотрудников

Forrester (Predictions 2026) делает неприятный прогноз:
50% увольнений, объяснённых ИИ, будут тихо компенсированы наймом — офшором или за меньшие деньги.

Почему?

🔹55% работодателей уже жалеют об AI-увольнениях

🔹людей увольняют под возможности ИИ, которых ещё не существует

🔹когда ИИ «не взлетает», ошибки не признают — просто добирают дешёвую рабочую силу

Кейсы:

🔹Klarna уволила ~700 человек → падение качества → возврат людей

🔹Amazon Just Walk Out оказался «ИИ», который на деле обслуживают сотрудники в Индии

При этом парадокс:

57% AI-директоров ожидают роста занятости из-за ИИ, а не сокращений.

🔻 Кризис входа в профессию

Исследования Burning Glass Institute показывают:
работа есть — старта нет.

Доля вакансий с требованиями ≤3 лет опыта (2018 → 2024):

▪️software development: 43% → 28%
▪️data analysis: 35% → 22%
▪️consulting: 41% → 26%

Важно:

🔸общее число вакансий не упало
🔸найм сеньоров стабилен
🔸компании просто пропускают джуниоров

Последствия:

🔹безработица среди бакалавров 20–24 лет выросла с 5,2% до 6,2%

🔹52% выпускников 2023 года — недозаняты через год после выпуска

🔹бакалавры безработны чаще, чем люди со средним спецобразованием

🔻 Самая ироничная цифра

По данным Forrester:

🔹высокий AIQ (готовность работать с ИИ) есть у 22% Gen Z

🔹у бумеров — 6%

👉 и именно Gen Z выдавливают с рынка, убирая entry-level роли.

🔻 Итог

Forrester фиксирует рост группы coasters — сотрудников, которые сознательно «не стараются»:

🔹27% в 2024
🔹25% в 2025
🔹28% в 2026 (прогноз)

Когда ¼ персонала не верит в компанию, никакой ИИ это не компенсирует.

Вывод:
AI-увольнения сегодня — это чаще не стратегия, а
📉 потеря знаний
📉 сломанная воронка талантов
📉 отложенные издержки

И платить за это HR придётся уже в 2026.


Телеграм канал HRTech

​​Как правильно разрабатывать систему HR-метрик

Многие HR-команды проходили через это. Ставилась задача разработать систему HR-метрик и собрать дашборд.

А потом начиналось самое странное: HR пытается вовлекать менеджеров смотреть на метрики. Представьте водителя, которого нужно вовлекать следить за бензобаком. Или врача, которого нужно вовлекать смотреть показатели пациента. Звучит так себе. Но почему-то именно в HR эта логика считается нормальной.

❓В чём ошибка постановки задачи

Проблема не в том, что HR-метрики «плохие» или «сложные». Проблема в самой формулировке:

«Какие HR-метрики нам нужны?»

Это неправильный вопрос. Правильный вопрос звучит иначе:

«Какую управленческую задачу мы решаем — и какие показатели позволяют ею управлять?»

Метрики не придумываются. Они вырастают из задачи, как приборы на панели управления.

📊Кейс как пример адекватной логики

В кейсе, о котором я писал выше, см. Управление эффективностью персонала: конкретный кейс оргдизайна, автор не начинал с дашбордов и длинных списков показателей. Он сделал гораздо более простую — и зрелую — вещь.

📌 Взял одну верхнеуровневую метрику: соотношение АУП и риелторов.

Метрика предельно простая. Не «бином Ньютона». Её понимает собственник, директор филиала и руководитель HR.
И именно поэтому она работает. Эта метрика напрямую отражает управляемость, издержки и масштабируемость бизнеса. И именно она становится якорем всей системы управления. Дальше начинается главное.

Верхнеуровневая метрика была декомпозирована — и под неё были подтянуты управляемые показатели:

▪️ найм
▪️ адаптация
▪️ текучесть
▪️ предельная стоимость найма
▪️ ФОТ к выручке
▪️ скорость выхода новичков на результат

Важно: эти метрики не существуют сами по себе. Они имеют смысл только потому, что связаны с верхнеуровневой метрикой и влияют на неё. Через них этой метрикой можно управлять — хотя бы частично.

📚В чём здесь методология

Это и есть строгая логика построения системы HR-метрик, а не набора показателей:

1️⃣ Сначала — управленческая задача
2️⃣ Потом — одна ключевая метрика верхнего уровня
3️⃣ Затем — декомпозиция на операционные показатели
4️⃣ И только после этого — дашборды, отчёты и ритуалы

Не наоборот.

🎯Главный вывод

HR-метрики не нужно «внедрять» и «вовлекать». Если метрика правильная — в неё смотрят сами, потому что без неё невозможно принимать решения. Именно так HR перестаёт быть «про дашборды» и становится про управление бизнесом.

Если пойму, что пост интересен, в следующем посте разберу, какой должна быть одна верхнеуровневая HR-метрика в компаниях, входящих в фазу оптимизации — и почему без неё все разговоры про эффективность бессмысленны.

Телеграм канал HR-аналитики

Актриса Риз Уизерспун заработала $900 миллионов - и не на фильмах, а на том, чего совершенно не ожидаешь: на книжном клубе. Причём сделала это настолько стратегично, что теперь её модель изучают в бизнес-школах.

У неё свой книжный клуб — не ламповый блог, а платформа с миллионом читателей, которые доверяют её вкусу. Она приходит к издателям и говорит:
«Я рекомендую книгу — а вы отдаёте мне права на экранизацию».

Издателям выгодно: книга становится бестселлером. А Риз получает историю, которую уже проверила аудитория. Если зашло читателям — скорее всего сработает и на экране.

Дальше она идёт к Netflix, Apple, HBO и тому подобным, устраивает торги за права. Так появились «Большая маленькая ложь», «Утреннее шоу», «Исчезнувшая». И всё это стало частью компании, которую потом оценили в $900 млн.

Источник - «Лучшие книги».


Всегда хотелось создать подобный продукт в HR. Как вам идея? Интересно, что бы это могло быть в HR?

ИИ в HR: готовы почти все, считают — единицы

Фонд «Сколково» опубликовал исследование по использованию ИИ в HR (2025). Если коротко — рынок находится в стадии экспериментов, а не системного внедрения. Цифры это хорошо показывают.

🔹 54% HR готовы делегировать ИИ задачи скрининга и подбора
🔹 56% компаний поддерживают внедрение ИИ на уровне топ-менеджмента

Казалось бы — зелёный свет. Но дальше начинается разрыв между намерениями и реальностью:

▪️ только 30% HR умеют измерять эффект от ИИ (ROI)
▪️ менее 30% проходили обучение по специализированным HR-AI инструментам
▪️ 70% используют универсальные LLM, а не профильные HR-платформы

👉 Это и есть главный вывод исследования — «парадокс готовности»:
ИИ хотят, тестируют, декларируют поддержку, но не умеют управлять эффектом.

📊 Что реально получают компании от ИИ (по факту, а не в презентациях):

▪️ 73% — сокращение времени до шорт-листа
▪️ 32% — рост релевантности кандидатов
▪️ 30% — снижение стоимости найма

Важно: ИИ сейчас воспринимается прежде всего как ускоритель, а не как инструмент повышения качества. Скорость — главный KPI 2025 года.

🚧 Ключевые барьеры внедрения:

▪️ Низкое доверие к результатам ИИ — 3 из 5
▪️ 67% HR не владеют метриками, чтобы оценить эффект
▪️ Запрос бизнеса предельно прагматичен: «Покажите цифры до / после на моих задачах»

🧠 Что HR реально хотят от ИИ-платформ (по приоритету):

▪️ релевантность результатов — 75%
▪️ объяснимость решений — 67%
▪️ информационная безопасность — почти 100%
▪️ ROI и стоимость — 65%, при том что считать ROI умеют лишь 30%

🎯 Ключевой вывод

ИИ в HR — это не «вопрос технологий», а вопрос управленческой зрелости.
Рынок переходит из стадии «давайте попробуем» в стадию «докажите ценность».

Телеграм канал HRTech

🎄 Адвент-календарь для HR — всё, что нужно в 2026 году

Каждый Новый год мы планируем стать лучше: анализируем результаты, делаем выводы, строим планы... Но часто не знаем, с чего начать и какие инструменты использовать.

👉 Jinn решили заложить уверенную основу для свершений в 2026 году и подготовили адвент-календарь для HR — https://clck.ru/3R28Hz

Каждый день с 22 по 31 декабря будет открываться новое окошко. Внутри вы найдёте полезные гайды, чек-листы, шаблоны, подборки… Всё, что нужно, чтобы стать лучше как профессионал и усилить вашу команду.

P.S. Первые три окошка уже открыты 💫

Реклама. ООО «Правовед.ру Лаб». ИНН 7731399633

HRTech-рынок 2025: рост есть, но иллюзий больше нет

По материалам Форбс

Если коротко: российский HRTech в 2025 году все ещё растёт, но это уже совсем другой рост.

📊 Цифры
По данным Smart Ranking, за январь–сентябрь 2025 года рынок автоматизации HR-решений заработал ≈65 млрд ₽, что всего на +10% г/г.
Для сравнения: в предыдущие годы рынок рос на 20–30% и выше.
В III квартале 2025 рост и вовсе замедлился до +7% год к году.
То есть формально — рост, по факту — торможение.

📉 Что реально растёт
Рост обеспечивают не «классические» HR-сервисы:
▪️КЭДО: +40%
▪️Альтернативная занятость / временный персонал: +39%
А вот классический подбор персонала — стагнация. Компании либо замораживают найм, либо оптимизируют численность, либо замещают его гибкими форматами.

🔄 Ключевой сдвиг 2025
Рынок перестал покупать «инструменты».
Рынок начал покупать экономический эффект.
Клиенты стали:
▪️считать ROI, (поспорил бы)
▪️сравнивать стоимость владения,
▪️требовать быстрой окупаемости,
▪️отказываться от «красивых, но бесполезных» решений.
HRTech стал прагматичным — почти как финтех 5–7 лет назад.

🧱 Консолидация — неизбежна
Эксперты сходятся: рынок выходит из стадии фрагментации.
Через 2–3 года, по оценкам игроков, останется 5–7 крупных платформ, каждая со своим фокусом:
▪️аналитика,
▪️обучение,
▪️опыт сотрудника,
▪️выплаты и комплаенс,
▪️альтернативная занятость.
Нишевые игроки — либо будут поглощены, либо уйдут с рынка.

⚠️ Дополнительное давление
С 2026 года:
▪️рост НДС до 22%,
▪️рост страховых взносов для IT с 7,6% до 15%,
▪️ужесточение льгот.
Это ещё сильнее бьёт по слабым бизнес-моделям.

🎯 Итог
2025 — год, когда HRTech перестал быть «про автоматизацию HR»
и стал про управление экономикой труда.


Телеграм канал HRTech

ПМ-ам посвящается)

Меня мой бывший босс убьет, если я скажу, что согласен с роликом) Она мне лучших ПМ-ов подбирала)
А как вы оцениваете роль ПМ во внедрении HRtech?

Телеграм канал HRTech

HR-технологии 2026: 13 трендов, которые меняют роль HR

Краткий пересказ статьи от Эрика ван Вулпена 13 HR Technology Trends To Watch in 2026
Эрик сам ничего не осмысливает, как я понимаю, ценность его статей - он как пылесос - все собирает в свои обзоры. В этом и ценность, и слабость. Согласны с моей оценкой его трендов?

HR-технологии в 2026 году — это уже не про автоматизацию «для удобства». Это инфраструктура управленческих решений: про найм, эффективность, удержание и издержки. Ниже — 13 ключевых трендов, которые формируют HR-ландшафт ближайшего года.

1️⃣ИИ и машинное обучение в рекрутинге
ИИ окончательно стал стандартом: скрининг резюме, предикция успешности кандидатов, чат-боты, видеоинтервью. Рекрутинг ускоряется и масштабируется, а решения всё чаще принимаются алгоритмами, а не рекрутёрами.

2️⃣Персонализированный HR self-service
Сотрудники управляют своими HR-сервисами сами: данные, бенефиты, обучение, запросы. HR уходит от администрирования к дизайну систем и логики сервиса.

3️⃣Платформы employee experience (EXP и FEXP)
Единые платформы, охватывающие весь жизненный цикл сотрудника. Особый фокус — фронтлайн-персонал, который раньше выпадал из HR-экосистемы.

4️⃣Предиктивная аналитика
HR всё чаще не реагирует, а прогнозирует: текучесть, дефицит навыков, падение вовлечённости. HR становится функцией раннего предупреждения для бизнеса.

5️⃣Интеграция HR с инструментами совместной работы
Slack, Teams, Asana, Google Workspace становятся точкой входа в HR-процессы. HR встраивается в рабочий контур, а не существует отдельной системой.

6️⃣ИИ в обучении и развитии
Персональные траектории, AI-коучи, рекомендации обучения, адаптация под цели и уровень сотрудника. Обучение становится точечным и измеримым.

7️⃣Blockchain для HR-данных
Безопасное хранение и верификация дипломов, сертификатов, стажа. Особенно актуально для международных компаний и чувствительных данных.

8️⃣Employee listening и анализ настроений
Пульс-опросы, анализ текста, sentiment-аналитика. HR получает не отчёты «раз в год», а постоянный мониторинг температуры в организации.

9️⃣Технологии wellbeing и ментального здоровья
Цифровые платформы поддержки здоровья становятся частью HR-стека. При этом фокус смещается от заботы «ради заботы» к снижению выгорания и потерь эффективности.

🔟AI-агенты для автоматизации рутинных задач
ИИ-агенты берут на себя найм, онбординг, succession planning, документооборот. HR-функция разгружается для стратегических задач.

1️⃣1️⃣Доминирование SaaS-решений
Гибкость, масштабируемость, интеграции и быстрые обновления. HR-ландшафт становится модульным и менее зависимым от внутреннего IT.

1️⃣2️⃣Кибербезопасность и ответственный ИИ
Чем больше данных и алгоритмов — тем выше цена ошибки. Защита данных и контроль bias становятся обязательной частью HR-tech.

1️⃣3️⃣Облачные и гибридные решения
Поддержка гибридной занятости, удалённого доступа и распределённых команд. HR-системы должны работать «везде и всегда».

Итог: HR-tech в 2026 году — это не про «удобнее», а про быстрее, точнее и дешевле. HR становится частью управленческого ядра бизнеса — через данные, алгоритмы и технологии.
Кажется, именно этого от него и ждали.

Телеграм канал HRTech

Рынок труда
 
У меня много каналов, но, к сожалению, тема рынка труда не вписывается полностью ни в один из них. Здесь будут публиковаться новости и аналитические материалы рынка труда: безработица, зарплаты, индексы джобсайтов, исследования, резюме статей. Публикации канала открыты для обсуждения.
Приглашаю подписаться!

@rynok_truda_labor_market

🎯 Talent Acquisition 2026: что реально изменится
Резюме статьи Мэтта Чарни — я не говорю, что это прям важно и актуально, но некоторые вещи цепляют.

2026 станет годом, когда рекрутинг окончательно перестанет быть операционной функцией. Чарни показывает: рынок смещается не в сторону «больше кандидатов», а в сторону борьбы за внимание, доверие и скорость принятия решений. ИИ — лишь инфраструктура, а не центр вселенной. Главное — новая логика работы.

1️⃣Рекрутинг превращается в маркетинг
TA больше не про «закрыть вакансию».
Это про воронки, контент, сегментацию, удержание внимания и работу с аудиторией.
Компании, которые не умеют мыслить как маркетологи, будут проигрывать даже с лучшими технологиями.

2️⃣AI‑автоматизация становится базовым слоем TA
ИИ перестаёт быть «инновацией».
Он становится тем же, чем стал интернет в 2000‑х: инфраструктурой.
Сорсинг, скрининг, коммуникации, составление вакансий, анализ резюме — всё автоматизируется по умолчанию.
Рекрутеры освобождаются от рутины, но требования к качеству их работы растут.

3️⃣Главный дефицит — не кандидатов, а внимания
Кандидаты перегружены предложениями, контентом, шумом.
Побеждают те, кто умеет создавать релевантные, персонализированные точки контакта.
Не «массовая рассылка», а точечная работа с сегментами.

4️⃣Рекрутеры становятся relationship‑менеджерами
ИИ делает 70–90% механики.
Ценность рекрутера — в управлении ожиданиями, переговорах, работе с менеджерами, влиянии на решения.
Это переход от «оператора» к «консультанту».

5️⃣Компании переходят от найма к созданию талантов
Апскиллинг, рескиллинг, внутренние академии.
Внешний найм — только для уникальных ролей.
TA и L&D начинают работать как единая система.

6️⃣Контент становится ключевым инструментом TA
Видео, подкасты, честные истории, демонстрация реальной культуры.
Кандидаты выбирают не по описанию вакансии, а по ощущению компании.
Контент → доверие → конверсия.

7️⃣Сообщества важнее воронок
Talent pools → Talent communities.
Компании строят долгосрочные отношения, а не «охотятся» под конкретную вакансию.
Это снижает стоимость найма и ускоряет закрытие ролей.

8️⃣TA становится data‑driven функцией
Конверсии, каналы, стоимость найма, качество найма, скорость принятия решений — всё измеряется.
TA начинает работать как performance‑маркетинг.

9️⃣Важна не платформа, а экосистема
Побеждают не ATS, а связки инструментов, которые работают как единая система.
Интеграции важнее, чем отдельные продукты.

🔟TA становится частью стратегии роста компании
Найм — не сервисная функция.
Это конкурентное преимущество.
Компании, которые умеют быстро привлекать и развивать таланты, выигрывают рынок.


Телеграм канал HRTech

​​HR-приоритеты 2026

Ну что, начинаем марафон длиною в год? Начнем традиционно, с приоритетов. С того, что может быть не так заметно.
Смотрим на результаты нашего исследования (на диаграмме указан % от всех респондентов) - вы по прежнему можете внести свой вклад, пройдя по ссылке и поучаствовав.

Если коротко: 2026 — это год скрытой (и открытой) оптимизации и трансформации роли HR.

1️⃣Каждая шестая – седьмая компания заявила о приоритете сокращения персонала. В два раза больше, чем было на 2025. Это при том, что государство крайне негативно относится к сокращениям. «Сбер» до 1 января 2026 года сократит до 20% сотрудников вот здесь Путин прилюдно отругал Грефа за сокращения, но конспирологи сообщают нам по секрету, что смысл этой «порки» был в легитимизации сокращений – государство с бОльшим пониманием будет относится к сокращениям. И результаты нашего опроса вроде как бы про это.

2️⃣И это только видимая часть айсберга, потому что на первом месте «Управление эффективностью персоналом» - две трети компаний респондентов про это. Тема глобальная, я показывал, по каким направлениям может разворачиваться действия HR, и посвящу еще целый отдельный пост этому приоритету (скоро), пока только скажу, что чаще это не про оптимизацию, а про ножницы. Те же сокращения, но менее явные.
Итого: каждая шестая седьмая компания явно сокращают, две трети «оптимизируют».

3️⃣Другой «веселый» приоритет: рекрутинг скорее мертв, чем жив. В 2023 он делил 2-3 места в рейтинг, в прошлом году упал на пятое место, в этом делит 10-11 с корпоративной культурой. И это ведь едва ли не самый важный сигнал трансформации HR – мы меняемся, и меняемся кардинально. Почему-то вспомнил, как еще летом 2025 предупреждал руководителя рекрутинга одной крупной компании о смене вектора рынка, а она не соглашалась и «выбивала» 10 новых ставок ресечеров.

4️⃣Почти треть компаний заявили о приоритете «Оценки персонала» - рост в 1,5 раза в сравнении с прошлым годом. Самая сильная корреляция с обучением, и это логично: оценка становится входной точкой для перераспределения ресурсов.

5️⃣Само "Обучение" сохранило позиции 6-е место в прошлом году, 6-е в этом, но при мощном тренде на «срезание» костов нужно скорее говорить о победе «Обучения» - сохранить позиции при всеобщем обрушении дорого стоит. О чем это говорит? Выдвинем осторожную гипотезу про апскиллинг – трансформация идет не только в HR, во всем бизнесе, бизнес обновляет скиллы, поэтому «Обучение» становится для HR важным стратегическим плацдармом, а не «приятным дополнением».

6️⃣HR-автоматизацию опять потянуло вверх: с 9 места в 2025 (31% респондентов) на 5-е в 2026 (38% респондентов), поэтому в данном случае это скорее про то, что другие упали, а не HRtech вырос.

7️⃣Ну и троица «удержание — адаптация — вовлечённость» синхронно съехала на ступеньку вниз с 1,2,3 мест на 2,3,4 – это про инерцию рынка? Но даже при сохранении позиций, как я писал «тренды те же, смыслы другие»

Вот такой HR-ландшафт 2026. Хорошая новость в том, что HR всё больше про цифры, про бизнес и про стратегию. Кажется, именно этого мы и хотели?

Телеграм канал HR-аналитики

Приоритеты HRtech 2026
Результаты опроса в нашем канале

1️⃣Кадровое администрирование и документооборот (КЭДО) 33,3%

2️⃣HR-аналитика и прогнозы (текучесть, эффективность, риски) 32,2%

3️⃣Комплексные HR-платформы «всё в одном» (интеграция) 31,0%

4️⃣Управление эффективностью и целями (OKR, performance, оценка) 29,9%

5️⃣Автоматизация подбора (AI-скрининг, чат-боты, ассессмент) 27,6%

6️⃣Workforce management (численность, планирование, графики) 21,8%

7️⃣Вовлечённость и коммуникации (опросы, пульс-метрики, ESG) 19,5%

8️⃣Обучение и развитие (LMS, AI-наставники, апскиллинг) 12,6%

Согласны с результатами? У меня два вопроса:
🔹А что, правда, HR аналитика так востребована?
🔹Почему Обучение так упало?

Телеграм канал HRTech

Эволюция использования ИИ: От прагматизма к самоактуализации
По материалам Гарвард бизнес ревью.
В 2024–2025 годах применение генеративного ИИ претерпело значительные изменения, отражая переход от инструментов продуктивности к эмоциональной поддержке. На основе данных Harvard Business Review, вот сравнение топ-10 случаев использования, показывающее, как пользователи всё чаще обращаются к ИИ для личного роста и эмоционального благополучия.
🏆Топ-10 в 2024 году: Фокус на креативности и технике
В 2024 году использование ИИ было более "прагматичным" и ориентированным на продуктивность:

1️⃣Генерация идей (Generating Ideas, жёлтый) — brainstorm для проектов.
2️⃣Терапия/компаньонство (Therapy/Companionship, синий) — ранние признаки эмоционального использования.
3️⃣Конкретный поиск (Specific Search, серый) — точные запросы данных.
4️⃣Редактирование текста (Editing Text, жёлтый) — улучшение написанного.
5️⃣Изучение тем интереса (Exploring Topics of Interest, оранжевый) — глубокое погружение в хобби.
6️⃣Развлечения и бессмыслица (Fun and Nonsense, фиолетовый) — шутки, игры.
7️⃣Устранение неисправностей (Troubleshooting, зелёный) — решение техпроблем.
8️⃣Улучшенное обучение (Enhanced Learning, оранжевый) — адаптированные уроки.
9️⃣Персонализированное обучение (Personalized Learning, оранжевый) — индивидуальные планы.
🔟Общий совет (General Advice, синий) — повседневные рекомендации.

Здесь доминируют темы создания контента (1-е и 4-е места) и технической помощи (7-е). ИИ воспринимался как "помощник по работе" — для генерации, редактирования и поиска.

🏆Топ-10 в 2025 году: Рост эмоциональных приложений
К 2025 году картина изменилась: эмоциональные и личные сценарии вышли на передний план. Топ выглядит так:

1️⃣Терапия/компаньонство (Therapy/Companionship, синий) — ИИ как терапевт или друг для разговоров о чувствах.
2️⃣Организация моей жизни (Organizing My Life, синий, новый) — планирование рутины, напоминания.
3️⃣Поиск цели (Finding Purpose, синий, новый) — размышления о смысле жизни, карьерные советы.
4️⃣Улучшенное обучение (Enhanced Learning, оранжевый) — эволюция от базового к продвинутому.
5️⃣Генерация кода (для профи) (Generating Code (for Pros), зелёный) — автоматизация программирования.
6️⃣Генерация идей (Generating Ideas, жёлтый) — упало с 1-го места.
7️⃣Развлечения и бессмыслица (Fun and Nonsense, фиолетовый) — стабильный, но ниже.
8️⃣Улучшение кода (для профи) (Improving Code (for Pros), зелёный) — отладка для экспертов.
9️⃣Креативность (Creativity, фиолетовый) — художественные эксперименты.
🔟Здоровый образ жизни (Healthier Living, синий) — фитнес, питание, ментальное здоровье.

⤴️Ключевые изменения:

Рост личного суппорта: Тема "Personal and Professional Support" стала №1, потеснив "Content Creation" с 1-го на 3-е место в общих темах. Новые случаи вроде "Организация жизни" и "Поиск цели" отражают фокус на саморазвитии.
Спад технических задач: "Конкретный поиск" упал с 3-го на 13-е, "Редактирование текста" — с 4-го на 45-е, "Устранение неисправностей" — с 7-го на 16-е. "Общий совет" рухнул на 75-е.
Стабильность образования и креативности: "Улучшенное обучение" поднялось с 8-го на 4-е, показывая рост в персонализированном образовании. Креативные сценарии (идеи, развлечения) остались, но сместились ниже.
Новые акценты на профи: Появились специализированные случаи для профессионалов, как генерация и улучшение кода, указывая на интеграцию ИИ в expert-работу.

Телеграм канал HRTech

Глава Microsoft признал отставание компаний США от Китая во всемирной ИИ-гонке

Президент Microsoft Брэд Смит в интервью Financial Times фактически зафиксировал сдвиг в глобальной ИИ-гонке: американские компании начинают проигрывать китайским — не по качеству моделей, а по охвату пользователей за пределами Запада.

Ключевая причина — ставка Китая на дешёвые открытые модели ИИ, развиваемые при прямой поддержке государства.

Смит напомнил, что год назад рынок пережил так называемый «шок DeepSeek»: Китай внезапно вывел на рынок доступную и конкурентоспособную модель логического ИИ. За прошедший год ситуация только закрепилась — речь идёт уже не об эксперименте, а о системном преимуществе.

Что происходит на практике:

Китайские открытые модели ИИ (начиная с DeepSeek) фактически доминируют на рынках глобального Юга, где:

▪️нет доступа к дорогим закрытым западным моделям
▪️ограничены вычислительные мощности и инфраструктура

По данным Microsoft, доля DeepSeek:

🔹Китай — 89%
🔹Белоруссия — 56%
🔹Куба — 49%
🔹Россия — 43%
🔹Иран — 25%
🔹Сирия — 23%
🔹Туркмения — 20%
🔹Эфиопия — 18%
🔹Зимбабве — 17%
🔹Эритрея — 17%

Использование ИИ в мире (доля от экономически активного населения):

🔹глобальный Север — 25%
🔹глобальный Юг — 14%
🔹мир в целом — 16%

Лидеры по практическому использованию ИИ:

🔹ОАЭ — почти 60%
🔹Сингапур (чуть ниже)
🔹США — около 26%

Смит прямо говорит: частные американские компании не справятся в одиночку. Для стран Африки и глобального Юга нужны:

🔹инвестиции банков развития
🔹кредитные линии на дата-центры и электроэнергию
🔹участие не только государств, но и частного бизнеса

Иначе, подчёркивает он, Запад рискует уступить влияние — вместе с рынками — альтернативным идеологическим и технологическим моделям.

В январе 2025 года DeepSeek представил ИИ-модель, сопоставимую с ChatGPT по качеству, но значительно дешевле в разработке и эксплуатации. И это, похоже, только начало новой фазы глобальной ИИ-конкуренции.

Телеграм канал HRTech

Обучение 2026
Пост-вопрос
На диаграмме Приоритеты HR 2026, и Обучение занимает 6-е место. Вроде бы невысокое, по сравнению с прошлым годом осталось на том же месте, но вообще при глобальном тренде на «оптимизацию» - срезание костов 6-е место это скорее успех.
И в тоже время наш опрос приоритетов HRtech отнес Обучение и развитие на 8-е – последнее место – в рейтинге.
Сможете объяснить этот разрыв? Я понимаю, что в целом Обучение = Обучению HRtech – автоматизации, но согласитесь, что в современных условиях развивать обучение без автоматизации, без ИИ и т.п. подобных решений выглядит странно. Но я уже начал обсуждать.
Мне бы хотелось ваши гипотезы, если возможно, услышать
Спасибо!