27 августа Хантфлоу провел онлайн-конференцию «ИИ в рекрутменте — помощник или помеха? Как нанимать сильных кандидатов в 2026 году».
Эксперты Хантфлоу, ВШЭ, ВкусВилла, Контура и Kokoc Group рассказали, какую работу уже можно отдавать ИИ, где автоматизация пока проигрывает человеку и как оценивать ее реальную пользу для найма.
Самые интересные мысли спикеров — в статье Журнала Хантфлоу.
ИИ в рекрутменте — помощник или помеха? Как нанимать сильных кандидатов в 2026 году
Получите запись выступления бесплатно
Какую задачи в подборе уже можно отдать ИИ
Главная ценность ИИ в рекрутменте — не попытка заменить экспертизу рекрутера, а оставить ему больше сил и времени на самые важные задачи.
Так работает Хантфлоу AI. Система анализирует, как рекрутер ведет вакансии: каких кандидатов берет в работу, кому отказывает и как соискатели двигаются по воронке.
На основе этого ИИ рекомендует подходящих соискателей на другие позиции из уже накопленной базы компании. Чем больше в Хантфлоу истории подбора, тем точнее становятся рекомендации.
| Хантфлоу AI не использует персональные данные для обучения — он опирается на паттерны работы рекрутера. |
Еще одна задача, которую можно безболезненно отдать ИИ, — написание холодных писем кандидатам. Хантфлоу помогает создавать шаблоны персонализированных сообщений, например для приглашения на интервью, чтобы не писать их с нуля каждый раз.
Скачать презентацию Александры
Почему ответственность и важные решения нельзя передать нейросети
ИИ обучается на том, что уже произошло. А наем — всегда ставка на то, что человек сможет сделать в будущем.
Это не значит, что исторические данные компании о подборе не нужны. Наоборот, они хорошо подходят для скоринга, ранжирования и других измеримых задач, но не дают алгоритму полного контекста: корпоративной культуры, особенностей команды и будущих изменений бизнеса.
Есть и другой риск.
| В любом ручном процессе ошибка одного человека может остаться локальной. В автоматизированном процессе она масштабируется вместе с системой. |
Если неверно настроить логику или использовать некорректные данные, неправильное решение начнет воспроизводиться снова и снова. Поэтому автоматизация требует постоянного фактчекинга и перепроверки результатов.
Марианна предлагает относиться к внедрению ИИ как к созданию продукта:
- Внедрять ИИ небольшими итерациями.
- Искать ошибки.
- Корректировать решение.
- Снова тестировать.
Также нужно заранее определить ответственных за результат — модель сама не может отвечать за принятое решение.
Отдельная роль в таком проекте — агент изменений. Это человек, который может объяснить коллегам пользу перемен, договориться с другими подразделениями, снять сопротивление и продать новую логику работы внутри компании. Без этого даже хороший инструмент может остаться невостребованным.
ИИ хорошо работает с тем, что уже известно и накоплено в системе, но прогнозировать будущий успех кандидата за рекрутера он не должен.
Хантфлоу AI может рекомендовать кандидатов из базы компании, а оценивает потенциал кандидата и принимает решение о найме по-прежнему сам рекрутер.
Почему уверенность ИИ в своих решениях может быть опасна для бизнеса
Во ВкусВилле решили проверить амбициозную гипотезу: можно ли по данным сотрудников заранее определить, кто скоро уволится, и вовремя вмешаться.
Модель научилась «уверенно» находить до 96% будущих увольнений — на первый взгляд почти идеальный результат.
Проблема была в том, что нейросеть одновременно помечала как склонных к увольнению слишком много людей: реально уходила лишь половина тех, кого модель относила к группе риска.
| При оценке работы ИИ нужно понимать ограничения технологии и применять свою экспертизу, а не просто верить данным нейросети. |
Хантфлоу помогает накапливать данные о подборе в единой системе: историю работы с кандидатами, движение по этапам, сроки и конверсии. Так у команды появляется база для системного анализа подбора, а не только разрозненные цифры из таблиц.
Как посчитать реальную пользу ИИ в найме
Самая частая ошибка при расчете эффекта от ИИ — посчитать, сколько часов сэкономил рекрутер, перевести их в деньги и назвать получившуюся сумму экономией.
Ульяна приводит пример: раньше задача требовала 150 часов работы рекрутера, после автоматизации — 50. При стоимости часа в 1 000 ₽ компания действительно экономит 100 000 ₽ на ФОТ.
Но если обработка данных с помощью нового сервиса стоит еще 50 000 ₽, реальная экономия сокращается вдвое. А при более дорогом инструменте автоматизированный процесс вообще может оказаться дороже ручного.
Особенно важно учитывать это сейчас, когда на многие офисные вакансии приходит гораздо больше откликов. Чем больше резюме должен обработать платный сервис, тем выше стоимость автоматизации.
В аналитике Хантфлоу можно отслеживать сроки закрытия позиций, конверсии этапов и эффективность источников резюме. Так видно, где процесс действительно ускорился, а где экономия времени на одном этапе не повлияла на итоговый результат.
Как выбрать ИИ-инструменты под реальные боли рекрутера
В пиковые периоды у одного рекрутера Kokoc Group могло быть до 15–16 вакансий, а почти каждая третья вакансия оказывалась просроченной.
Компания пробовала расширять команду, подключать фрилансеров и передавать часть задач HR-партнерам, но это не решало проблему нагрузки системно.
Тогда команда изучила рынок ИИ. Вместо того чтобы просто купить самый известный сервис, рекрутеры разложили свою работу на этапы и посчитали, где именно теряют больше всего времени.
После тестирования восьми решений оставили четыре типа инструментов:
- Решение для скоринга и сорсинга резюме.
- AI-рекрутер для первичной коммуникации.
- GPT-агент для создания стратегии поиска.
- Сервис транскрибации интервью.
На лицензии уходило 30–80 тыс. рублей в месяц, причем компании принципиально была нужна гибкая оплата вместо годовых подписок.
Границу между человеком и алгоритмом провели заранее. ИИ может:
- Искать
- Ранжировать
- Составлять поисковые запросы
- Фиксировать результаты встреч
Интервью, оценку мотивации, навыков и соответствия культуре оставили рекрутерам.
Рекрутеры стали тратить на поиск и разбор резюме на 40% меньше времени. А общая трудоемкость работы рекрутеров снизилась примерно на 20%, время до оффера — на два рабочих дня, а конверсия из кандидата в наем выросла на 17%.
Хантфлоу автоматизирует рутину, но не забирает весь наем. Система помогает работать с единой базой кандидатов, настраивать коммуникации и воронки, собирать аналитику. Рекрутер при этом сохраняет контроль над решениями и общением там, где оно действительно важно.
Понравился материал? Будем рады вашему лайку
