Евгений Шустов: использование ИИ для кадровых задач в МСБ превратилось в карго-культ

Мы внедряем системы автоматизации компаний, в том числе для кадровых задач. В последние пару лет я замечаю типичную картину: малый и средний бизнес пытается «играть в корпорацию», покупая модные ИИ-решения для найма, но без процессов, людей и четкого понимания задач. В итоге это превращается в классический карго-культ: обряд провели, самолеты с грузом так и не прилетели.

ATS (Applicant Tracking System — система отслеживания кандидатов)— это решение для автоматизации подбора: хранение резюме, публикация вакансий, переписка с кандидатами, планирование интервью и аналитика. Звучит мощно, но руководитель крупной консалтинговой компании однажды сказал мне любопытную фразу: «Компании покупают ATS и ждут магии. Но без внятных внутренних процессов это просто база данных».

Сегодня порядка 68% крупных российских компаний уже используют ИИ в подборе. Но ключевой фактор их успеха не только в технологиях. У них, как правило, есть:

• четкая методология подбора под конкретные роли
• сильные рекрутеры, понимающие рынок
• HRM‑системы, в которых интегрирован рекрутинг

Алгоритмы в таких компаниях настроены не под поиск «идеального сотрудника», а под снижение нагрузки на отделы кадров: лучше ошибочно выбросить часть хороших кандидатов, чем пропустить поток неподходящих. Для корпорации с тысячами откликов это разумно. Для малого и среднего бизнеса — смертельно.

Кейс логистической компании: ATS не спасает от хаоса

Логистическая компания (500+ сотрудников) внедрила АТS для подбора водителей и складских сотрудников. Раньше было 50... 80 откликов в месяц, после «эры ChatGPT» — более 300 в неделю, большинство — однотипные, не релевантные ИИ‑резюме.

Рекрутер без необходимой подготовки включал жесткие фильтры по ключевым словам и стажу. Когда мы выборочно просмотрели отклоненные системные резюме, выяснилось: примерно половина были сильнее тех, кого она пропустила. Внутренних регламентов не было, HRM с ATS не были правильно интегрированы, рекрутеры работали «на глаз».

После того как компания формализовала базовый процесс найма, правильно подключила HRM и наняла опытного рекрутера, который калибровал фильтры, качество найма выросло, хотя сама система не изменилась. Технология оказалась лишь усилителем того, что люди строили вручную.

Кейс микрофинансовой организации: ATS без HRM = полдела

Крупная региональная микрофинансовая организация (300+ сотрудников) внедряла продвинутый ИИ‑скоринг для поиска операционистов и кредитных специалистов. Но рекрутинг жил отдельно от бизнеса:

• резюме — в одной системе
• HRы — в Яндекс.Таблицах
• Учет в 1С

Выгоды от ИИ не было, ошибок стало больше, а ИИ оценивал не тех, кого реально нужно нанимать.

После проведения интеграции ATS с HRM (единая карточка кандидата от отклика до найма) стало понятно, под каких людей имеет смысл настраивать ИИ-фильтры, а под каких не стоит.

Пришлось буквально «повернуть» ИИ‑скоринг к этим данным. Эффект дали не модные алгоритмы сами по себе, а связка: понятный процесс-HRM-ATS и ИИ.

Кейс складского терминала во Владивостоке: когда ИИ вреден

Региональный объект во Владивостоке — около 150 сотрудников (в сезон до 280). Нужны складские и логистические специалисты на довольно ограниченном рынке труда. Руководство хотело «как у больших» — ИИ‑скоринг и автоскрининг.

Мы отговорили. При максимум десяти наймах в месяц и ограниченном рынке кадров жесткий ИИ-фильтр просто вырежет половину рынка из-за формулировок в резюме.

Вместо этого помогли внедрить описанные роли и критерии, определили ответственность участников процесса, а также усилили программу рефералов (она, как выяснилось, в силу специфики давала до 50% реального найма).

За год набрали около 40 человек, осталось из них 35 — для региона это отличный результат. ИИ им просто не нужен: выигрывает не автоматизация, а прозрачный процесс и прямой контакт.

Где здесь карго‑культ, спросите вы?

Малый и средний бизнес часто копирует внешние атрибуты корпораций:

• «нам тоже нужна модная ИИ‑АТS»
• «дайте возьмем скоринг по мягким навыкам»
• «Хотим крутые дашборды по рекрутингу»

Но у них нет:

• зафиксированных процессов найма
• метрик результата
• квалифицированных рекрутеров
• интегрированной HRM‑системы

В итоге ИИ не решает проблемы, а усиливает существующий хаос. Создается ощущение современности, но реальное качество и результат найма падает.

Что делать, куда бежать?

Сначала — опишите процесс найма: роли, шаги, критерии, сроки.

Параллельно — усильте команду: рекрутеры и нанимающие менеджеры должны учитывать реалии рынка.

Внедрите HRM и реально заведите туда часть процесса рекрутинга.

Малому бизнесу (до 100 человек) достаточно простых систем учета откликов, рефералов и живых интервью.

Среднему (100... 500) нужен базовый АТS без ИИ плюс квалифицированный рекрутер.

Крупному региональному (500+) уже не обойтись без комплекса ATS+HRM+ИИ, но только когда в наличии команда, которая все это держит и калибрует.

В качестве резюме. ИИ в найме — это не магия и не замена вас. Это всего лишь усилитель того, как вы уже работаете. Если внутри хаос, карго‑автоматизация только усилит его и сделает дороже, чем пара сильных рекрутеров и нормально описанный процесс.

Читайте по теме:

Ефим Чеботарев: ИИ может стать для бизнеса опасной ловушкой в гонке зарплат

Автоматизация и прочие ИТ-инструменты, часто преподносимые, как способ снизить зарплатную нагрузку компании, могут привести к обратным последствиям.

Евгений Шустов: Автоматизация бизнеса — это брак по расчету. Эмоции недопустимы

Холодный ум, трезвый расчет и точные цифры — без этого не стоит даже начинать автоматизировать или цифровизировать бизнес-процессы, поскольку проку не будет.

Опрос ДК: остановилась ли зарплатная гонка в Красноярске?

Охлаждение динамики заработных плат означает возвращение рынка к ситуации, когда первична власть работодателя. Можно ли говорить об этом применительно к рынку Красноярска?