ИИ в подборе персонала:

США: 51% — рекрутинг лидирует среди всех HR-функций по внедрению ИИ

Среди всех направлений HR именно рекрутинг чаще всего получает поддержку ИИ.

51% организаций применяют ИИ для задач найма — это больше, чем в любой другой HR-функции

SHRM, 2025 Talent Trends Report, опрос 2 040 HR-специалистов в США

Внутри самого рекрутинга ИИ закрывает конкретные задачи:

• составление описаний вакансий (66%);
• скрининг резюме (44%);
• автоматический поиск кандидатов (32%);
• адаптация текста вакансии под площадку (31%);
• коммуникация с соискателями (29%).

Главный эффект, который компании получают от использования ИИ, — экономия времени и рост эффективности: об этом сообщают 89% HR-специалистов из организаций, которые используют ИИ в рекрутинге. Также отмечены снижение затрат на найм (36%) и увеличение скорости поиска сильных кандидатов (24%)

SHRM, 2025 Talent Trends Report

При этом 67% респондентов не согласны или категорически не согласны с тем, что их организация проактивно обучает сотрудников работать с ИИ. То есть разрыв между внедрением технологии и развитием AI-компетенций есть и на американском рынке, но уровень использования ИИ в рекрутинге остается значительно выше российского.

Цена скорости: регуляторное давление и падение доверия кандидатов

Такой быстрый переход пользователей на новый продукт имеет свою цену, и она не сводится к бюджету на внедрение.

Первая часть цены — регуляторная. Срок уже официально перенесен.

Совет ЕС утвердил перенос требований EU AI Act для автономных высокорисковых систем найма с 2 августа 2026 года на 2 декабря 2027 года — отсрочка на 16 месяцев. Соответствующий акт опубликовали в Official Journal 24 июля 2026 года

Digital Omnibus, решение Совета ЕС, июнь 2026

AI-системы, которые используются для рекрутинга и отбора кандидатов и существенно влияют на решения о трудоустройстве, относятся в EU AI Act к категории высокого риска. Предусмотрены административные штрафы до €15 млн или 3% мирового годового оборота компании, если нарушен ряд обязательств.

Вторая часть цены — доверие кандидатов, и вот тут разрыв бросается в глаза сильнее всего.

Только 8% американских соискателей считают, что ИИ помогает сделать найм более справедливым, при этом 70% нанимающих менеджеров считают, что ИИ помогает принимать более быстрые и качественные решения при меньших ресурсах рекрутинговой команды

Greenhouse, «An AI Trust Crisis», опрос 4 136 респондентов в США, Великобритании, Ирландии и Германии, 2025

Все-таки прозрачность и возможность человеческого контроля — одни из ключевых требований к AI-системам в найме.

Россия: 5% — разрыв не в интересе к ИИ, а в компетенциях

Российский рынок вовсе не игнорирует ИИ в найме, цифры показывают обратное.

54% HR-специалистов готовы делегировать ИИ задачи подбора персонала, но менее 30% обучены работе с ним

Sk Финтех Хаб, фонд «Сколково», группа ВЭБ.РФ

Проблемы с внедрением могут появляться именно на стыке готовности и нужных навыков.

Только 5% российских компаний используют ИИ в процессе найма, при этом 42% продолжают вести HR-процессы полностью вручную

РБК Тренды со ссылкой на исследование Sk Финтех Хаба, 2026

Есть и вторая причина низкого доверия — нет измеримого эффекта.

Только 30% HR-специалистов умеют считать ROI от внедрения ИИ, а 67% не владеют методами оценки эффекта по ключевым метрикам

Sk Финтех Хаб через РБК Тренды

Без цифр «до» и «после» внедрение ИИ выглядит для бизнеса рискованной инвестицией без обоснования. Это подтверждается и запросом рынка на прозрачность. При выборе ИИ для подбора персонала специалисты в первую очередь смотрят на качество его работы и ясность результатов: 75% считают важной точность подбора (Sk Финтех Хаб через РБК Тренды), а 67% — возможность разобраться, почему система приняла то или иное решение. Цена и ожидаемая отдача от инструмента тоже имеют значение, но не относятся к главным критериям.

Для российского рынка барьер не в том, что нет интереса к технологии, а в дефиците компетенций, слабой методологии оценки эффективности и недостатке доверия к результатам ИИ.

AI-рекрутер FriendWork работает с hh.ru и Avito, разбирает отклики, оценивает резюме по требованиям вакансии, уточняет недостающие данные и ведет первичную коммуникацию с кандидатами. При этом рекрутер видит объяснение каждой оценки — что совпало с требованиями вакансии, а что нет, и уже сам принимает финальное решение. Такой подход соответствует одному из ключевых запросов, которые выявило исследование Сколково: объяснимость результата респонденты называют важным критерием выбора ИИ-инструмента чаще, чем стоимость. И именно это снимает один из барьеров — недоверие к результату. А чтобы доказать бизнесу эффективность внедрения, ее нужно дополнять измерением показателей до и после запуска ИИ.

Источники