HR должен не просто поднимать ИИ на флаг — ему пора уже махать этим флагом с трибуны. Это больше не модный эксперимент для цифровых энтузиастов, это вопрос стратегического выживания. В большинстве компаний по всему миру уже используют ИИ точечно: автоматизируют обучение, делают первичный отбор резюме, адаптируют контент для развития сотрудников, составляют вакансии, отвечают на типовые вопросы, анализируют фидбэк. Результат? Рост производительности в отдельных HR-функциях — на 20–40%. Нам пора переходить от точечного внедрения к системному. Нам пора делать HR/AI стратегию.Но как и с любым прорывом, вместе с потенциалом приходят страхи. Последний опрос Bain Consulting называет три главных барьера внедрения ИИ: тревога по поводу увольнений, этические сомнения и нехватка людей, способных с ИИ работать. Хорошая новость в том, что все три преодолимы. Плохая — что придется включать голову.Начнём с первого страха: «А не заберет ли ИИ мою работу?» Ответ: нет, если вы не планируете саботировать его внедрение. Свежий анализ рынка труда (Humlum & Vestergaard, 2025) показывает, что генеративные модели пока не повлияли ни на уровень занятости, ни на зарплаты, ни в одной из сфер. Кое-какие функции автоматизируются, происходят локальные высвобождения людей, но в целом зарплаты не падают, видимо потому что вместе с автоматизацией появляются новые роли специалистов по ИИ. Главная задача бизнеса здесь — показывать людям, какие новые возможности для них открываются, насколько более производительной и менее рутинной становится их работа.Второй барьер: этика. Иногда ИИ принимает ошибочные решения, и непонятно, кто потом за них должен отвечать. Данные могут быть предвзятыми, и ИИ начнет воспроизводить старые ошибки, только теперь от лица ИИ. Уже были случаи, когда системы отбора кандидатов дискриминировали по полу или возрасту — просто потому, что обучались на перекошенных выборках. Решение здесь не технологическое, а организационное: внедрять принципы Responsible AI и назначать конкретных людей, отвечающих за прозрачность, справедливость и объяснимость решений. Если ИИ ошибется — кто-то в компании должен быть готов это признать и исправить.Третье: где взять людей, которые будут всё это делать. На рынке огромный дефицит ИИ-талантов – квалифицированных разработчиков, аналитиков данных, ML-инженеров. Ответ звучит слишком просто, чтобы быть модным: не нанимайте, переучивайте. Большинство задач, связанных с генеративным ИИ, не требуют редких гениев в области машинного обучения. Гораздо чаще нужен человек, хорошо разбирающийся в своей сфере, достаточно вербальный, чтобы объяснить чего он хочет от ИИ на естественном языке и готовый к экспериментам, имеющий желание работать с новыми инструментами. Апскиллинг и рескиллинг — не просто баззворды (простите мой французский), это реальный способ масштабировать ИИ в компании, но на него нужно выделять время и другие ресурсы.Генеративный ИИ в HR – это новая реальность. ИИ ускоряет рутинные процессы, персонализирует опыт, дает данные для взвешенных решений. Внедрение ИИ неизбежно: оно выгодно как бизнесу, так и большинству сотрудников. Наша задача — подходить к внедрению осознанно, ставить людей в центр, соблюдать этические нормы, развивать новые навыки. Именно поэтому ИИ — это повестка, которая требует активного включения HR-лидеров в организациях.Алексей Каптерев, канал The Quest
