Как в России используют ИИ для приема сотрудников на работу

Российские компании все активнее передают рутину рекрутинга искусственному интеллекту (ИИ). ИИ-инструменты для найма берут на себя наиболее трудоемкие этапы подбора персонала: анализ и ранжирование резюме, первичный скрининг кандидатов в чате или по телефону, назначение собеседований, а в ряде случаев — проведение начальных интервью и оценку соответствия соискателя требованиям вакансии. Их задача не заменить рекрутера, а освободить его от рутинной обработки потока откликов, на которую, по оценкам участников рынка, уходит до 60% рабочего времени.

Руководитель направления ИИ IT-холдинга Т1 Сергей Голицын оценивает рынок ИИ-решений для рекрутинга в 2026 году в 5–10 млрд руб. — и ожидает его кратного роста уже в ближайшую трехлетку (до 15–25 млрд руб. к 2027–2028 году). Партнер практики «цифровая трансформация» компании Strategy Partners Сергей Кудряшов называет похожий диапазон — 5–9 млрд руб. При этом, по его словам, ИИ также «зашит» в продукты ключевых платформ — «Потока», Skillaz, Huntflow, Sever.AI, VK Tech — с совокупной выручкой около 3 млрд руб. HR-директор MWS AI (входит в МТС Web Services) Анастасия Зальцман дает более скромную оценку рынка генеративного ИИ в HR-сфере — 1,3 млрд руб. в 2026 году с потенциалом среднегодового роста 28% до 2030 года.

Что умеют ИИ-рекрутеры, кто из крупных игроков внедряет их у себя и предлагает рынку и насколько российский бизнес готов доверить подбор сотрудников алгоритмам — в материале РБК.

Как бизнес использует ИИ в найме

Крупные российские компании уже перешли от экспериментов к регулярному использованию ИИ-инструментов в подборе персонала. Масштаб и глубина внедрения различаются, но общая логика одна: ИИ забирает на себя самые ресурсоемкие этапы воронки — обработку входящего потока откликов и первичную оценку кандидатов.

Одним из таких внедрений стал «ГигаРекрутер» «Сбера». Как рассказала старший управляющий директор «Сбера» Анна Овчинникова, пилотный проект стартовал в сентябре 2025 года, а с начала 2026-го решение поэтапно распространяется на все вакансии компании. Система анализирует соответствие резюме требованиям, формирует индивидуальные вопросы для первичного интервью, самостоятельно ведет диалог с кандидатами и выдает рекомендации. С начала года кандидаты прошли первичное интервью с «ГигаРекрутером» более 100 тыс. раз, а время от отклика до обратной связи сократилось с 23 до трех часов.

Т-банк внедряет ИИ в рекрутинг поэтапно уже больше года. По словам директора по развитию человеческого капитала Анны Орловой, ИИ помогает при первичном отборе и ранжировании резюме, а также при разборе откликов. При этом банк тестирует подход, когда кандидат сам выбирает формат — пройти автоматизированный этап или сразу перейти к общению с рекрутером.

В IT-холдинге Т1 ИИ-решения для рекрутинга находятся на стадии пилотирования. Руководитель направления ИИ Сергей Голицын уточняет, что внедрены агенты для первичного скрининга, решение для анализа собеседований, а также сервис, прогнозирующий, насколько успешно кандидат пройдет испытательный срок.

О передаче рутинных процессов рекрутинга нейросетям сообщали и другие крупные компании — так, в «Фосагро» ИИ-агент сократил срок закрытия вакансии с полутора месяцев до двух недель, X5 закрывает через ИИ 20% офисных вакансий, а Fix Price планирует довести автоматизацию линейного найма до 50% к концу года.

Параллельно с внутренним использованием ряд компаний выводит ИИ-решения для найма на внешний рынок — предлагая их другому бизнесу как готовые продукты.

MWS AI (МТС Web Services) предлагает заказчикам мультиагентную систему, охватывающую рекрутинг, обучение, внутренние коммуникации и кадровое делопроизводство, рассказала Зальцман. В части найма ключевой инструмент — ИИ-рекрутер для массового подбора: скрининг в чате, скоринг кандидатов, автоматизация назначения интервью. По словам Зальцман, при тестировании внутри группы компаний операционная нагрузка на рекрутеров сократилась не менее чем на 40%: 100 резюме, прежде требовавших нескольких часов работы, обрабатываются за считанные минуты. Т1 также планирует выводить свои решения на внешний рынок.

HН.ru запустил «ИИ-помощника» — ассистента, который автоматизирует создание вакансий, отправку приглашений, разбор откликов и первичное общение с кандидатами, рассказали в пресс-службе компании. Работодатель описывает требования простыми словами, а сервис формирует структурированный черновик вакансии, находит подходящих кандидатов в базе, инициирует диалог и уточняет ключевые детали. На этапе откликов ассистент анализирует резюме, сортирует их по степени соответствия и формирует краткие выжимки. Сервис также поддерживает работу с «идеальным» портретом кандидата: работодатель описывает, кого ищет, и система использует это для оценки откликов. По данным компании, генерация вакансии занимает менее трех минут и получает свыше 90% положительного фидбэка, а нейроприглашения позволили на 40% нарастить количество откликов на вакансию. Все решения при этом остаются за человеком.

ИИ-рекрутеры начинают появляться и на специализированных площадках для «цифровых работников». В апреле 2026 года Superjob запустил маркетплейс, где компании публикуют вакансии не для людей, а для автономных ИИ-агентов — программных исполнителей, способных самостоятельно писать код, анализировать данные, управлять маркетинговыми кампаниями и автоматизировать бизнес-процессы. По словам генерального директора Superjob Анастасии Чучаловой, компании уже понимают экономику таких решений: ИИ позволяет быстрее запускать процессы и масштабировать команды без пропорционального роста затрат.

Стоимость внедрения ИИ-агентов для найма зависит от сложности сценария. Голицын называет диапазон от 1–2 млн до 5 млн руб. за одного агента. Крупному бизнесу, по словам источника на рынке таких решений, внедрение ИИ-помощника для HR обходится в 5–15 млн руб., где верхняя граница определяется уровнем кастомизации под процессы заказчика.

Насколько популярны такие решения

Несмотря на активность крупных игроков, массовым явлением ИИ-рекрутинг пока не стал. По оценке Кудряшова, системно ИИ в рекрутинге используют 5–12% российских компаний, а 42% по-прежнему ведут подбор вручную. Остальные пока находятся в фазе точечных экспериментов: ИИ применяется как «ассистент рекрутера» на отдельных этапах, чаще всего в написании описаний вакансий, скрининге резюме и первичных чат-ботах, без сквозной интеграции в процесс найма, рассказал он. Большинство таких компаний используют общие LLM (GigaChat, YandexGPT, DeepSeek), а не специализированные HR-платформы. Крупные экосистемы строят мультиагентные платформы, тогда как основная масса компаний пока наблюдает, замечает эксперт.

Руководитель отдела подбора персонала Kept Евгения Васильева подтверждает: крупные компании активнее тестируют ИИ, потому что у них больше объем вакансий и ресурсов для интеграции. Средний бизнес чаще использует решения точечно. По отраслям быстрее всего ИИ внедряется в ретейле, логистике и контакт-центрах — там, где есть высокий поток однотипных вакансий.

Что тормозит внедрение. Эксперты выделяют схожий набор барьеров:

• Недоверие к технологии. Овчинникова указывает, что HR-специалисты и руководители опасаются ошибок и необъективности алгоритмов. По данным Superjob, 55% россиян не испытывают страхов перед ИИ, однако 12% опасаются его, а каждый третий затруднился с оценкой.
• Низкая цифровая зрелость бизнес-функций. Зальцман считает это главным барьером: обучать цифровизации нужно не только IT-специалистов, но и HR-службы, финансистов, юристов — тех, кто принимает решения о покупке и внедрении.
• Сложность интеграции. Голицын подчеркивает: основная задача — не запустить отдельный инструмент, а встроить его в реальный рабочий контур из множества корпоративных систем. Васильева добавляет, что ИИ-решения нужно регулярно обучать и донастраивать, из-за чего ожидаемая экономия времени может оказаться ниже запланированной. Эксперт технологической практики «ТеДо» Екатерина Субботина уточняет, что максимальная ценность возникает не от отдельных инструментов, а от связки решений — «оркестра ИИ-агентов», где над простыми транзакционными агентами надстраивается уровень координации. Однако на практике компании собирают такие решения «по частям» и, по ее оценке, недополучают до 20% потенциального эффекта.
• Вопросы безопасности данных. Компании неохотно «выпускают» резюме и записи интервью за пределы корпоративного контура, что ограничивает SaaS-решения (облачные модели предоставления приложений пользователям) и делает более дорогим внедрение за счет on-premise развертывания (то есть на собственных серверах, в дата-центре или частном облаке компании, а не у внешнего провайдера), отмечает Голицын.

Может ли ИИ-рекрутер заменить человека

Все опрошенные РБК эксперты сходятся в одном: ИИ эффективно закрывает верхнюю часть воронки найма — и почти бессилен там, где требуется человеческое суждение.

По оценке Кудряшова, ИИ дает 60–80% прироста эффективности на этапах анализа резюме, чат-ботов и автообзвона в массовом найме. Так, сервис Sever.AI обрабатывает до 40 тыс. звонков в сутки, у X5 качество отбора резюме выросло до 85%, а воронка увеличилась вдвое, напоминает он.

Этапы, которые остаются за человеком, все эксперты описывают похоже: финальная оценка кандидата, понимание мотивации, культурного соответствия, переговоры по условиям и принятие решения о найме. «Установление контакта, трансляция ценностей компании и формирование доверия остаются за рекрутером», — говорит Зальцман. Кудряшов аргументирует, что эмоциональный ИИ в видеоинтервью, который преподносят как прорыв, не выдерживает научной критики — крупнейший метаобзор в журнале Psychological Science показал, что эмоцию по мимике надежно определить нельзя. Поэтому end-to-end решений, охватывающих весь процесс найма от начала до конца, на рынке почти нет, и системное управление процессом подбора по-прежнему остается за человеком, отмечает Субботина.

Отдельный пласт рисков связан с персональными данными. Старший менеджер группы по оказанию услуг в области кибербезопасности и персональных данных Kept Роман Мартинсон предупреждает: отправка данных кандидатов в глобальные ИИ-инструменты автоматически квалифицируется как трансграничная передача персональных данных. Если компания не получила явного согласия кандидата, ее деятельность содержит признаки нарушения законодательства. Кроме того, многие ИИ-инструменты по умолчанию «парсят» открытые источники (автоматически собирают данные из них) — соцсети, профили на форумах, — а алгоритм может обучаться на предвзятых выборках и неосознанно отсеивать соискателей по дискриминационным признакам. Нейросеть выдает непрозрачный скоринг, а не юридически валидное обоснование, и проверить, не опиралась ли она на пол, возраст или место жительства, технически невозможно, подтверждает Кудряшов.

Мартинсон рекомендует: прежде чем использовать ИИ в HR, необходимо обновить политику обработки персональных данных, информировать кандидатов о применении ИИ и проверять алгоритм на скрытую дискриминацию. Локальные корпоративные модели с контролируемой средой — более безопасная альтернатива публичным сервисам.

Как будет развиваться рынок

Кудряшов ожидает, что ИИ-сегмент в кадровых технологиях вырастет до 4–6 млрд руб. к 2028 году при среднегодовом росте 12–18%. Голицын настроен оптимистичнее — 15–25 млрд руб. к 2027–2028 годам. Овчинникова отмечает, что в целом конкуренция уже смещается из плоскости «есть ли у компании ИИ» в плоскость «какие конкретные бизнес-задачи он решает».

Наиболее активного роста рынка Кудряшов ожидает в 2027 году — со вступлением в силу закона об ИИ. К этому моменту накопится критическая масса «успешных пилотов», объясняет он. «Но настоящий драйвер — не технология, а демография: при дефиците 3–4 млн работников и 1,5 резюме на вакансию автоматизация найма превращается из кадровой темы в элемент операционной устойчивости бизнеса», — отмечает он.

Нормой на горизонте двух-трех лет, по мнению экспертов, станут:

Массовая автоматизация рутины. Анализ резюме, чат-боты и аналитика воронки войдут в стандартный набор корпоративной кадровой системы, прогнозирует Кудряшов. Васильева согласна: скрининг, первичная коммуникация и назначение встреч станут стандартом, особенно в массовом подборе.

Переход от ИИ-ассистентов к автономным агентам. Голицын ожидает появления более автономных и при этом объяснимых агентов, прозрачно показывающих логику решений. Орлова также указывает на движение от точечных инструментов к решениям, закрывающим сразу несколько этапов подбора.

Новая роль рекрутера. По словам Овчинниковой, рекрутер трансформируется из «искателя» талантов в специалиста, который управляет ИИ-агентами и выстраивает стратегию подбора. Орлова соглашается: умение работать с ИИ-инструментами и интерпретировать их результаты станет базовой компетенцией.