Могут ли нейросети искать сотрудников и как использовать искусственный интеллект в рекрутинге
vk 373
поиск
Новости
Наука
Оружие
Технологии
Автомобили
Гаджеты
Редакция
Адреналин
Сделай сам
Искусство
Новости партнёров
Блоги
Видео
Тесты
Это интересно
Наука
Физика
Вещества
Астрономия
Земля
Биология
Человек
Гуманитарные науки
Математика
Архео и палео
Искусственный интеллект
Технологии
Роботы
Космос
Транспорт
Энергетика
Промышленность
Строительство
Искусственный интеллект
IT/Игры
Сделай сам
Автомобили
Мотоциклы
Легковые
Грузовые
Автобусы
Специальная техника
Гаджеты
Мобильные устройства
Компьютеры
Бытовая электроника
Необычные вещи
Кухня и ванная
Часы
Оружие
Адреналин
Скорость
Экстремальный спорт
Боевые искусства
Искусство
Экспонат
Промдизайн
Кино
Музыка
Книги
Прочее
История
Вопросы и ответы
Биографии
Лекторий ТехИнсайдера
Контакты
Правовая информация
Правила сообщества
Политика конфиденциальности
Теги:
Искусственный интеллект
Нейросети
блоги
Бизнес
Образование
Freepik
Редакция Techinsider.ru попросила экспертов технологичных компаний поделиться своим опытом и рассказать, как российский рекрутинг использует нейросети, и действительно ли ИИ из Поднебесной лучше западных аналогов.
Рынок труда сегодня
Искусственный интеллект уже сейчас
оказывает
влияние на рынок найма и в ближайшие годы трансформирует его еще сильнее. Подобные технологии входят в число ключевых технологических драйверов, которые изменят бизнес-процессы более чем в 60% компаний. Особенно ярко это будет проявляться в автоматизации рутинных функций, что приведет к сокращению младших позиций — стажеров, помощников, операторов данных. Однако ИИ не просто вытесняет роли — он создает спрос на новые профессии, такие как инженеры по ИИ, специалисты по машинному обучению, аналитики больших данных и архитекторы цифровых решений.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Для HR-стратегий это означает необходимость перестроить найм: уйти от фокуса на опыт и должности в сторону оценки цифровых и адаптивных навыков. Работодатели будут все чаще нанимать людей с потенциалом к переобучению и включать «обучение в процессе работы» как часть адаптации.
Важным вызовом становится и снижение эффективности передачи знаний между поколениями сотрудников, особенно в условиях, когда ИИ заменяет базовые функции, лишая младших специалистов шанса учиться «на практике». Поэтому усиление роли middle/senior-сегмента идет параллельно с задачей сохранения и масштабирования экспертного опыта внутри компаний.
Однако меняет искусственный интеллект и сам механизм найма. В рекрутинге уже ничего не будет как прежде. И реальные кейсы это доказывают.
Freepik
Продолжение ниже
Видео
Смотреть еще
Продолжение
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Кейсы из России: как рекрутеры используют нейросети
Применение искусственного интеллекта меняет подходы HR-отделов по всему миру — от стратегий подбора и адаптации сотрудников до организации обучения и развития. Несмотря на то, что в России только 5% компаний применяют ИИ в подборе персонала, за рубежом этот показатель уже достигает 30%. Особенно активно технологии внедряются в США и Великобритании, где ИИ помогает формировать вакансии, оценивать резюме, автоматизировать интервью и даже разрабатывать карьерные траектории сотрудников. Благодаря этому HR-специалисты могут экономить время, снижать затраты и сосредотачиваться на стратегических задачах.
В компании «Страховые брокеры "АСТ"» нейросети используются для того, чтобы составлять вакансии: ИИ помогает «подсветить», как сделать их интереснее и привлекательнее для кандидатов. Кроме того, с помощью нейросетей в организации анализируют резюме соискателей, составляют офферы и закрывают задачи внутренних коммуникаций. Что касается последнего, умные алгоритмы помогают анализировать запросы на обучение, создавать и исследовать опросы, а также подводить итоги программ обучения — оценивать их эффективность и степень удовлетворенности участников.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
«Работа с нейросетями помогает экономить время на выполнение задач вдвое. Если перевести задачи в денежный эквивалент, получится средняя заработная плата как минимум одного, а то и двух сотрудников отдела HR», —
говорит Елена Галуза, руководитель направления обучения в ООО «Страховые брокеры "АСТ"».
Freepik
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
«Кворум», разработчик решений для автоматизации в банковской сфере, внедрил нейросети в рабочий процесс на начальном этапе. Однако даже так ИИ позволил HR-подразделению компании анализировать планы на подбор и должностные инструкции, составлять регламенты работы отдела, изменять тексты вакансий. ИИ используется и для адаптации: с его помощью изменяют маршрут под каждого нового кандидата, что позволяет точечно подбирать сотрудников на места.
Как закрывать вакансии с единственным HR-специалистом
В «Зерокодере» работает только один HR-специалист, который закрывает менеджерские и технические вакансии. Это становится возможным благодаря использованию нейросетей — в частности, специально обученным моделям GPT-4o и DeepSeek R1, которые хорошо справляются с первичным потоком резюме. С их помощью происходит обработка голосового брифа от заказчика — на его основе искусственный интеллект генерирует полноценную вакансию, которая затем публикуется на платформах для поиска работы. Это занимает всего 10-15 минут, тогда как вручную на подобную обработку уходит несколько часов.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
«ИИ максимально полезен на старте — при обработке "цунами" резюме, —
объясняет Кирилл Пшинник, со-основатель и CEO онлайн-университета "Зерокодер".
— Представьте: на вакансию в джоб-борд откликаются 500 человек. Нейросеть за минуты отфильтрует кандидатов по ключевым параметрам, а чат-боты проведут первичный скрининг, как это делает, например, китайский DeepSeek R1. Этот сервис, доступный в России, анализирует не только опыт, но и прогнозирует карьерный потенциал, выявляя "алмазы" среди шаблонных анкет».
Кирилл
Пшинник
со-основатель и CEO онлайн-университета «Зерокодер», автор книги «Искусственный интеллект: путь к новому миру»
С помощью нейросетей происходит и обработка откликов от соискателей. Причем ИИ сейчас достаточно разумен, чтобы правильно интерпретировать не только ключевые слова в резюме, но и контекст. Происходит автоматический анализ резюме и сопроводительного письма, на основе которых нейросеть дает рекомендации о соответствии кандидата вакансии.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Непосредственно интервью проводят люди. Оно записывается, и на его основе нейросеть генерирует транскрипт, анализирует сильные и слабые стороны кандидата, дает рекомендации по его соответствию должности.
HR-специалисту нет необходимости просматривать резюме и интервью вручную — он может сразу оценить краткую сводку от ИИ.
Freepik
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
В среднем, время на поиск кандидата и закрытие вакансии в компании сократилось на 40% — то есть, почти вдвое. HR-менеджер «разгрузился»: он может заниматься той стороной рекрутинга, которую искусственный интеллект пока выполнить не в состоянии.
«По данным Glassdoor, средний цикл закрытия вакансии — 28 дней, а адаптация сотрудника обходится компании в 1–3 месяца. Нейросети сокращают эти сроки вдвое. Например, подписка на ИИ-сервис за 2000 рублей в месяц окупается уже после первого найма — экономия на зарплате рекрутера достигает десятков тысяч рублей», —
объясняет Кирилл.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Важно и то, что нейросеть обучается. Чем больше соискателей через нее проходят, тем умнее она становится, а значит улучшается и результат ее работы.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Китайские нейросети в рекрутинге
Все больше российских рекрутеров предпочитают западным нейросетям китайские. Это подтверждают кейсы изпользования DeepSeek и Qwen экспертами HR-рынка. Они лучше справляются с Excel и предлагаются пользователям совершенно бесплатно, в отличие от платного ChatGPT.
Именно китайские нейросети активно используются в EdTech-направлении, и на это есть несколько причин:
DeepSeek создает объявления с отличной структурой — четкие требования, убедительные преимущества, правильные CTА. Но главное — он умеет адаптировать текст под специфику аудитории: для топ-менеджеров — солидно, для IT-специалистов — с техническими деталями, для креативных профессий — с ноткой неформальности.
В отличие от западных аналогов, китайские нейросети действительно вникают в суть запроса. Просите добавить в текст вакансии нотку юмора? Получаете остроумные формулировки. Нужен профессиональный сленг для нишевой специальности? Без проблем. Это не просто исполнение команд, а осмысленная работа.
Где ChatGPT порой выдает шаблонные вопросы, DeepSeek создает многоуровневые кейсы. Нужно проверить не только знания, но и креативность, аналитическое мышление, стрессоустойчивость? Китайский ИИ предложит неожиданные, но релевантные сценарии.
Благодаря доступу к колоссальным массивам информации — а китайские технологические гиганты собирают их в промышленных масштабах, — DeepSeek превращает хаотичные данные в четкие таблицы, наглядные диаграммы и содержательные отчеты за считанные секунды.
При работе с международными вакансиями китайские нейросети ведут себя гибко. Они учитывают культурные особенности коммуникации, местные трудовые традиции и даже законодательные нюансы разных стран.
DeepSeek не просто обрабатывает запросы, а предлагает стратегические решения. На основе анализа рынка труда он может спрогнозировать оптимальные сроки закрытия вакансии, рекомендовать каналы поиска и даже предсказать потенциальные риски найма конкретного кандидата.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
«Мой переход с ChatGPT на DeepSeek напоминает историю про черно-белый телевизор и современный 4K-экран. Да, старый вариант работал, но новый — это совершенно иной уровень четкости, глубины и возможностей. Для HR-специалиста, который хочет не просто автоматизировать рутину, а вывести подбор персонала на принципиально новый уровень, китайские нейросети — это не будущее, а уже настоящее», —
делится опытом Полина Шебаршова, HR-лид онлайн-университета «Зерокодер».
Freepik
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Сможет ли ИИ заменить рекрутера
Важно понимать, что на данном этапе не всю работу можно переложить на плечи нейросети. Например, все еще невозможно делегировать ей проведение интервью и подбор кандидатов — здесь требуются особые знания и навыки профессионалов. Кроме того, нейросеть пока не способна корректно говорить с человеком, а ее ответы требуют супервизии и корректировки.
В зоне ответственности человека также остается оценка soft skills: при выборе из двух кандидатов зачастую только человеческая эмпатия позволяет распознать лидерский потенциал или скрытые мотиваторы.
Рекрутер будущего, по мнению экспертов, будет не контролером, а наставником, использующим нейросети как цифрового ассистента. Он снимет со специалиста рутинные задачи, которые просто автоматизировать, и оставит те, где без человеческой экспертизы не обойтись: формирование корпоративной культуры, управление талантами, профилактика выгорания.
«Во время корпоративного обучения я обычно говорю: "ИИ не заменит людей — зато люди, использующие ИИ, заменят тех, кто его игнорирует". В этом и есть суть революции: не конкуренция, а симбиоз»
Кирилл Пшинник
Freepik
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Нейросети уже сегодня становятся незаменимыми помощниками в рекрутинге, позволяя кардинально ускорять и улучшать процессы поиска и подбора персонала. Китайские решения, такие как DeepSeek и Qwen, на российском рынке демонстрируют не только высокую эффективность, но и гибкость, недоступную многим западным аналогам. Но для достижения максимального результата требуется грамотная интеграция ИИ в работу HR-отделов — с пониманием его сильных и слабых сторон.
Главная задача рекрутера будущего — научиться работать в тандеме с нейросетями, усиливая их аналитические возможности своим опытом, эмпатией и стратегическим мышлением. Побеждать будут те команды, которые не противопоставляют технологии и человека, а строят между ними союз, в котором ИИ освобождает время для действительно ценной работы — той, где незаменимы живые эмоции, интуиция и глубокое понимание людей.
Загружаем