Нанимать людей за 5 минут и обучать их за 2 часа: Забирайте готовый набор нейросетей для HR

Пока одни HR всё ещё спорят, «заменят ли их нейросети», другие уже экономят сотни часов и закрывают вакансии за пару дней. В статье — реальные кейсы. Что HR-специалисты делегируют ИИ, а какие задачи всё ещё требуют живого ума. Плюс бонус: подборка AI-сервисов для разных задач.

Мы — компания StickPeek, производим мерч со сменными стикерами, которые превращают корпоративную одежду в инструмент адаптации, мотивации и геймификации для сотрудников.

Каждый месяц проводим бесплатный вебинар «Внутри HR: Практика. Кейсы», на котором профессионалы мира HR делятся полезным опытом. Недавно мы обсудили с Николаем Писаренко, экспертом по HR-tech и AI, как искусственный интеллект помогает эйчару справляться с рутиной, быстрее нанимать, персонализировать обучение и сохранять в команде тех, кто реально важен. Ниже расскажем, какие задачи уже можно делегировать нейросетям, а где пока по-прежнему нужен живой ум.

Содержание:

В апреле Стэнфорд выпустил свежий отчёт об ИИ, и выводы — как вспышка молнии: языковые модели вроде ChatGPT уже справляются с задачами уровня программиста и олимпиадника.

Например:

ИИ уверенно берёт всё, что укладывается в 2 часа времени. А вот многокомпонентные задачи, где нужно думать последовательно и учитывать нюансы, — пока остаются за людьми. Но «пока» здесь ключевое: граница между «человек лучше» и «ИИ не справляется» может исчезнуть уже через пару лет.

ИИ не заменяет HR-специалистов, но отлично справляется с рутиной, на которую уходит 80% времени. И вот что уже можно спокойно отдать машине:

✅ Подбор

– Сортировка откликов (в том числе 3500+ на одну вакансию) – Ранжирование кандидатов
– Коммуникация — письма, напоминания, ответы
– Обзвоны — с голосовыми роботами вроде тех, что используют в «Самокате»

✅ Обучение и развитие

– Генерация обучающих курсов по загруженному видео (Evolve делает за сутки)
– Создание тестов, лонгридов и даже SCORM-файлов
– Проверка SMART-целей, ревью и ИПР
– Персонализированные планы развития

✅ Внутренние коммуникации

– Памятки и инструкции в Markdown
– Письма с форматированием
– Таблицы и чек-листы (да, прямо внутри чата)

Эти задачи уже не требуют ручной работы, особенно если вы подключаете готовые сервисы: Nanohire, TLDV, Reversite, Neurofond, Evolve и др.

ИИ — не волшебная палочка. Есть задачи, которые он всё ещё не тянет — либо тянет, но с рисками.

❌ Эмоции, конфликты, увольнения

Пока нейросети не умеют в эмпатию. Провести сложный разговор, заметить эмоциональные нюансы, поддержать — это всё по-прежнему про человека.

❌ Многосоставные задачи

Если кейс требует нескольких этапов, принятия решений в условиях неопределённости, постоянных уточнений и адаптаций — модели начинают путаться или галлюцинировать.

❌ Информация с персональными данными

Отправлять в ИИ конфликты, зарплаты, медданные — всё ещё нельзя. Даже если вы на VPN и «никто не узнает». Безопасность — это не про доверие, а про регламенты.

❌ Нестандартные кейсы

Что-то идёт не по шаблону, нужно проявить здравый смысл или дипломатичность? ИИ может выдать текст «в целом норм», но с нюансами всё ещё промахивается.

ИИ — это не «установил приложение, и всё заработало». В реальности всё проще и одновременно сложнее. Чтобы технология начала помогать, важно не перепрыгивать через этапы, а пройти путь последовательно. Вот как это делают те, у кого получилось.

1. Начинаем с личного опыта

Если HR-директор или рекрутер сам ни разу не пользовался нейросетями, внедрение превращается в симуляцию: вроде ИИ «где-то есть», но никто толком не понимает, зачем он. Первые шаги — это письма, анкеты, текст вакансий, презентации, таблички. Научиться самому — значит не бояться, понимать, где поможет, а где мешает.

2. Сначала — одна боль, а не «давайте автоматизируем всё»

Не надо начинать с идеи: «внедряем ИИ в HR». Надо начать с конкретной боли: — 3500 откликов в Excel — три месяца на разработку курса — час времени в день на переписку с кандидатами Под эту боль ищем сервис, тестируем, сравниваем, считаем результат. Если есть эффект — идём дальше.

3. Обучаем команду, а не просто выдаём логины

Одна из главных ошибок — «мы купили доступ к нейросети, пусть разбираются». Люди не разбираются. Они пугаются, открывают, не понимают, закрывают. Нужна простая инструкция, пара демонстраций, примеры: «вот промпт, вот результат, вот время, которое сэкономили».

4. Сравниваем не ощущения, а цифры

ИИ не должен «казаться удобным». Он должен быть выгодным.Посчитайте: сколько времени ушло на ручной скрининг — и сколько с нейросетью. Сколько стоила разработка курса раньше — и сколько теперь через Evolve или Neurofond.

Если цифры подтверждают пользу — значит, не показалось.

5. Не начинаем с интеграций и разработок

Часто хочется сразу «своего ассистента», интеграции с ATS и обучение команды через GPT.

На практике сначала запускаются простые сценарии: готовые ассистенты, промпты, работа в нейросервисах «из коробки».

Когда команда втянулась — можно переходить к функциональному внедрению и автоматизации.

Когда говорят «ИИ поможет», часто забывают уточнить — как именно. Есть два подхода:

1. Аугментация — ИИ усиливает HR-специалиста. Пример: в Яндексе оператора колл-центра не заменили, а дали ассистента, который подсказывает, как отвечать. Время обработки сократилось, человек остался.

2. Автоматизация — ИИ полностью заменяет действия человека. Пример: голосовой бот обрабатывает отклики, ведёт диалог с кандидатом, записывает на интервью — без участия HR. В Самокате такие звонки идут в тысячу потоков, 24/7.

Оба сценария работают. Главное — понимать, где выгоднее усилить, а где уже можно делегировать целиком.

ИИ — это не только про «вау, как удобно», но и про ответственность. Особенно, если в компании есть юристы и безопасники (а они точно есть).

— Персональные данные. Не кидаем в GPT списки зарплат и таблицы с диагнозами. Даже если «вдруг прокатит», это нарушение!

— Галлюцинации. Нейросеть может звучать убедительно и при этом нести чушь. Особенно на теме, где вы не эксперт. Всегда проверяйте результат — хотя бы глазами.

Три простых, но мощных лайфхака. Ниже — мини-конспект для тех, кто хочет меньше рутинить и больше управлять:

1. Промпт = роль + задача + формат
→ Пример: «Ты — менеджер по обучению. Составь матрицу компетенций для junior/middle/senior Java-разработчика в виде таблицы». GPT выдаёт таблицу — структурно, понятно, готово к использованию.

2. Markdown-форматирование
→ Можно просить: «Сделай письмо-памятку в формате Markdown». И получите уже оформленный текст с заголовками, подзаголовками, списками. Не надо чистить вручную.

3. Генерация табличек и сравнений
→ SWOT-анализ, Eisenhower-матрица, чек-листы — всё можно просить сразу в табличном виде. Особенно удобно, если потом вставлять в презентации или письма.

Вебинар, по материалам которого написана эта статья, подготовила для вас команда StickPeek.

Мы делимся с вами кейсами и полезными лайфхаками в сфере HR и маркетинга, а еще каждый месяц проводим бесплатные вебинары для эйчар-специалистов и управленцев.