Как нейросети помогают и мешают соискателям и HR
02.07.2026
Ситуация, в которой ИИ «сам пишет, сам проверяет», стала одной из особенностей рынка труда 2026 года. Соискатели активно используют искусственный интеллект для написания резюме, а рекрутеры — для их проверки.
В 2024–2025 годах на рынке труда, согласно исследованию HeadHunter, произошёл дисбаланс — количество вакансий сократилось, а число резюме увеличилось. Это связано в том числе с тем, что соискатели стали активно использовать нейросети для создания резюме, сопроводительных писем и автооткликов на вакансии.
По словам генерального директора HeadHunter Дмитрия Сергиенкова, на рынке труда складывается парадоксальная ситуация — компании не увольняют людей, но и не набирают новых сотрудников. А соискатели, оставаясь трудоустроенными, активно ищут работу с лучшими условиями. Из-за этого, даже несмотря на низкую безработицу, наблюдается высокая активность соискателей.
Это заметно увеличило нагрузку на рекрутеров. Сегодня на одну вакансию может приходиться около 300 откликов, а по отдельным позициям — более 500 резюме, отмечает эксперт рынка труда лидеров бизнеса, руководитель проектов в Stepwell Наталья Гладышева.
Поэтому компании и внедряют инструменты автоматизации. Нейросети помогают быстро находить кандидатов и анализировать резюме. Это позволяет сократить время на первичный отбор, уменьшить объём рутинных задач и сосредоточиться на проведении интервью и оценке наиболее перспективных кандидатов.
Экономию времени и повышение эффективности найма подтверждают данные исследования «Sk Финтех Хаба» Фонда «Сколково» за 2025 год. Среди специалистов, которые используют ИИ в найме, 73% сообщили о сокращении времени на формирование шорт-листа — финального списка кандидатов для собеседования. Ещё 32% отметили, что релевантность подобранных кандидатов выросла, а 30% заявили о снижении стоимости закрытия вакансий.
Как ИИ помогает рекрутерам
Вот какие задачи HR-специалисты чаще всего делегируют искусственному интеллекту.
Поиск и подбор соискателей. ИИ может самостоятельно проверять агрегаторы вакансий и собирать сведения о подходящих кандидатах в базы данных работодателей.
Например, в 2025 году Х5 опробовала бесконтактный наём и запустила цифрового рекрутера, который закрывает почти весь цикл подбора. ИИ самостоятельно находит кандидатов, анализирует резюме, проводит первичное интервью, отвечает кандидатам и даёт рекомендации по приёму, рассказывает директор департамента подбора, адаптации и развития персонала «Х5 Поддержки Бизнеса» Мария Серова.
По её словам, в пилотном подразделении ИИ-рекрутер закрывает больше половины (61%) вакансий, а воронка найма в подразделении выросла в два раза. С помощью ИИ компания подбирает специалистов по охране труда, контрольно-ревизионной работе, кадровому сопровождению и сотрудников контактного центра.
Оценка и анализ резюме. ATS-системы и индивидуальные ИИ-агенты позволяют сократить время на анализ резюме и отсеять профили неподходящих кандидатов ещё до этапа собеседования. Компания получает высококвалифицированного кандидата под проект, при этом экономит на рекламе вакансии на различных платных порталах и оплате услуг кадровых агентств, отмечает эксперт рынка труда лидеров бизнеса, руководитель проектов в Stepwell Наталья Гладышева.
Общение с соискателями. Нейросети могут не только сами составлять описания вакансий, но и проводить первичные интервью.
Например, в «Ozon Банке» работает чат-бот для подбора персонала, который помогает автоматизировать коммуникацию с кандидатами на массовые позиции. Он отвечает на вопросы, проводит первичный скрининг и помогает быстрее записывать кандидатов на интервью. Это снижает нагрузку на HR-команды и ускоряет обработку откликов, особенно в периоды активного найма, рассказывает руководитель разработки «Генеративный ИИ» Ozon Андрей Дядюнов.
ИИ-рекрутер отвечает каждому и работает круглосуточно в разных часовых поясах. То есть там, где человек устаёт и теряет внимание, ИИ снижает риск ошибок. В итоге растёт эффективность, сокращается стоимость подбора, а опыт взаимодействия кандидатов с брендом улучшается, отмечает директор департамента подбора, адаптации и развития персонала «Х5 Поддержки Бизнеса» Мария Серова.
Влияние ИИ на наём и смежные задачи можно оценить в цифрах и метриках. Вот некоторые показатели, которые наглядно показывают выгоду от использования ИИ-инструментов.
- Time‑to‑hire — время от отклика кандидата до принятия оффера. Например, Fix Price удалось существенно сократить этот показатель в первую очередь благодаря автоматизации: время реакции на отклик кандидата составляет менее минуты, отмечает HRD Fix Price Антон Максименко.
- Cost Per Hire — затраты на привлечение и оформление сотрудника. В Fix Price этот показатель удалось снизить за счёт того, что компания не масштабирует HR-отдел пропорционально росту бизнеса — робот берёт на себя рутинные обзвоны и скрининг, рассказывает HRD Fix Price Антон Максименко.
- Source of Hire — эта метрика показывает, откуда приходят кандидаты. Благодаря ИИ-анализу компания формирует бюджет на наиболее результативные каналы привлечения. Можно выделить основные источники найма: платформы онлайн-рекрутинга, профессиональные сообщества, социальные сети, корпоративный сайт компании, рекомендации коллег, отмечает эксперт рынка труда лидеров бизнеса, руководитель проектов в Stepwell Наталья Гладышева
Отдельное направление, в котором наглядно видна эффективность ИИ — автоматизация внутренних HR-процессов. Например, за счёт автоматизации время оформления одного сотрудника удалось сократить примерно с 40 до 16 минут. Сейчас около 4 тысяч специалистов Ozon регулярно используют ИИ-ассистентов как инструмент поддержки — для работы с документами, анализа данных и обработки запросов, рассказывает руководитель разработки «Генеративный ИИ» Ozon Андрей Дядюнов.
Другой пример — обработка больничных листов и командировочные. Раньше на один документ уходило до 30 минут — сейчас 90% больничных обрабатываются автономно, а оформление командировок полностью автоматизировано, добавляет HRD Fix Price Антон Максименко.
Как ИИ помогает соискателям
Соискатели тоже активно используют нейросети для поиска работы. Вот некоторые распространённые практики. Написание резюме с помощью ИИ. Самый популярный сценарий — подготовка резюме под интересующую вакансию. Нейросети помогают структурировать опыт, формулировать достижения и адаптировать текст под требования работодателя. Кроме того, они умеют добавлять в резюме ключевые слова, которые учитывают ATS-системы — программы для автоматического отбора кандидатов.
Отправка автоматических откликов на вакансии. Соискатели с помощью нейросетей создают ИИ-агентов, которые сами обыскивают агрегаторы вакансий и присылают предложения, которые подходят под профиль кандидата.
Выполнение тестовых заданий. ИИ может написать код, структуру статьи, ТЗ или план маркетинговой кампании. Соискатели могут доверять им тестовые задания, которые получают от компаний.
Подготовка к собеседованию. Можно попросить ИИ сыграть роль строгого нанимателя и задать вопросы по специальности. ИИ также подскажет, какие вопросы кандидат может задать работодателю.
Как работодателям не потерять кандидатов из-за ИИ-отбора
Для искусственного интеллекта нет душевного или бездушного отбора. У него есть набор критериев, которые задаёт человек, рассказывает директор департамента подбора, адаптации и развития персонала «Х5 Поддержки Бизнеса» Мария Серова.
Поэтому нейросеть отсекает только неподходящих по критериям кандидатов. Если у нас есть неочевидные критерии или необычные требования, то их просто нужно учесть в настройках, считает Мария Серова.
Нужно проверять, донастраивать и обновлять свои промпты, добавляет HR-директор ГК «Лартех» Марина Шукаева. Например, записывать живое интервью, фиксировать, где нейросеть ошиблась при оценке кандидата по резюме и дорабатывать запрос с учётом этой ошибки. Затем просить ИИ проанализировать кандидата ещё раз и сохранять результаты себе в свод-анализ по кандидатам на роль.
Екатерина Мартынова
