Создайте новое будущее с нашими решениями
ИИ-агенты в HR. Что в будущем?
В этой статье вы узнаете, как ИИ‑агенты для HR меняют работу команд: чем они отличаются от чат‑ботов и генеративного ИИ, какие задачи решают (онбординг, подбор, обучение, отпуска, зарплата, аналитика), какие выгоды дают (экономия, скорость, качество, масштабирование), и почему они дополняют, а не заменяют HR. Повышают вовлечённость сотрудников и устойчивость процессов.
С начала мировой пандемии рабочие процессы сильно изменились. Организации теперь принимают удалённые и гибридные модели работы как стандарт, а сотрудники ожидают гибкость, персонализированный опыт и надёжную поддержку со стороны работодателя. ИИ‑агенты для HR меняют то, как работают команды, предлагая решения для сложных процессов и освобождая специалистов по персоналу для стратегического роста.
На фоне этих быстрых перемен HR‑команды испытывают давление: нужно успевать за растущими запросами и при этом сохранять эффективную поддержку сотрудников. Главный вопрос остаётся таким: как HR‑команды могут не отставать, не жертвуя продуктивностью?
Классический ИИ хорошо автоматизирует рутинные задачи и отвечает на повторяющиеся вопросы, а появление генеративного ИИ усилило предиктивную аналитику, дало полезные идеи и помогло создавать контент. Но такие системы плохо справляются со сложными, многошаговыми процессами. В итоге, по данным Center for Effective Organizations, специалисты HR тратят 73,2% рабочего времени на административные задачи, что не даёт сосредоточиться на стратегических инициативах, которые повышают вовлечённость сотрудников и развивают компанию.
ИИ‑системы могут помогать в онбординге, расчёте зарплаты и управлении отпусками, но они не могут работать полностью самостоятельно. Поэтому сотрудники HR остаются перегружены административной работой, которая отнимает время и силы, которые можно было бы направить на стратегические инициативы для сотрудников.
Здесь на помощь приходят агентные ИИ в HR, предлагая комплексные решения для сложных задач.
В этой статье мы рассматриваем, что такое HR‑ИИ‑агенты, чем они отличаются от других видов ИИ, их примеры применения, преимущества и их роль в будущем поддержки HR.
На фоне этих быстрых перемен HR‑команды испытывают давление: нужно успевать за растущими запросами и при этом сохранять эффективную поддержку сотрудников. Главный вопрос остаётся таким: как HR‑команды могут не отставать, не жертвуя продуктивностью?
Классический ИИ хорошо автоматизирует рутинные задачи и отвечает на повторяющиеся вопросы, а появление генеративного ИИ усилило предиктивную аналитику, дало полезные идеи и помогло создавать контент. Но такие системы плохо справляются со сложными, многошаговыми процессами. В итоге, по данным Center for Effective Organizations, специалисты HR тратят 73,2% рабочего времени на административные задачи, что не даёт сосредоточиться на стратегических инициативах, которые повышают вовлечённость сотрудников и развивают компанию.
ИИ‑системы могут помогать в онбординге, расчёте зарплаты и управлении отпусками, но они не могут работать полностью самостоятельно. Поэтому сотрудники HR остаются перегружены административной работой, которая отнимает время и силы, которые можно было бы направить на стратегические инициативы для сотрудников.
Здесь на помощь приходят агентные ИИ в HR, предлагая комплексные решения для сложных задач.
В этой статье мы рассматриваем, что такое HR‑ИИ‑агенты, чем они отличаются от других видов ИИ, их примеры применения, преимущества и их роль в будущем поддержки HR.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Как работает ИИ-агент в сфере HR?
Чтобы понять ИИ‑агентов для HR, полезно сравнить их с чат‑ботами (системами, ограниченными определённым ответом), которыми чаще всего пользуются HR‑команды. Популярные чат‑боты опираются на распознавание конкретных фраз или ключевых слов, чтобы генерировать ответы, и часто дают сбой при небольших изменениях в формулировках. А ИИ‑агенты используют генеративные модели и продвинутое машинное обучение, что позволяет им понимать контекст и постоянно улучшаться с каждым новым взаимодействием.
Если чат‑бот даст лишь базовую информацию о правилах отпусков, то ИИ‑агент поймёт вопрос вроде «Как мне запросить выходной по личному событию?» и проведёт человека через нужные шаги, формы и процессы.
На практике ИИ‑агенты работают как автономные цифровые помощники, которые выполняют задачи вроде ответов на сложные вопросы, управления расписанием и разъяснения HR‑правил вместе с анализом вовлечённости сотрудников. Показано, что ИИ‑агенты способны выполнять примерно 75% задач по первичному отбору резюме, что делает найм более плавным и позволяет HR‑специалистам сосредоточиться на более высокоуровневых инициативах.
Если чат‑бот даст лишь базовую информацию о правилах отпусков, то ИИ‑агент поймёт вопрос вроде «Как мне запросить выходной по личному событию?» и проведёт человека через нужные шаги, формы и процессы.
На практике ИИ‑агенты работают как автономные цифровые помощники, которые выполняют задачи вроде ответов на сложные вопросы, управления расписанием и разъяснения HR‑правил вместе с анализом вовлечённости сотрудников. Показано, что ИИ‑агенты способны выполнять примерно 75% задач по первичному отбору резюме, что делает найм более плавным и позволяет HR‑специалистам сосредоточиться на более высокоуровневых инициативах.
Проблемы, связанные с традиционными инструментами поддержки HR
Традиционные HR‑инструменты когда‑то справлялись со своей задачей, но сейчас они уже не дают того конкурентного преимущества, которого требует современная рабочая среда.
Внедрение таких решений порождает множество сложностей, которые отрицательно влияют и на работу HR, и на опыт сотрудников. Среди ключевых проблем:
1. Устаревшие технологии
Традиционные системы опираются на устаревшие технологии, потому что им трудно поспевать за современными бизнес‑процессами. Эти системы замедляют выполнение задач, плохо справляются со сложным управлением многошаговыми процессами и слабо совместимы с современными бизнес‑приложениями и интеграциями, включая решения на базе ИИ.
Использование устаревших платформ тормозит инновации в компании и мешает выпускать новые возможности, а также вовремя адаптироваться к меняющимся требованиям рынка, в том числе к более широкому применению современных ИИ‑подходов.
2. Рост нагрузки на HR
Специалисты по операционным процессам в HR тратят много времени и сил на ручное выполнение задач по вводу данных, обработке зарплат и обучению по соблюдению требований.
Текущие административные обязанности не дают HR сосредоточиться на ключевых инициативах, которые развивают сотрудников и формируют более вовлечённые команды.
3. Ограниченная масштабируемость
Жёсткая архитектура традиционных HR‑инструментов не позволяет им полноценно принять современные подходы вроде ИИ‑агентов и аналитики, хотя они важны для эффективного масштабирования HR‑операций.
В итоге организации сталкиваются с двойной проблемой: им трудно идти по пути цифровой трансформации. Чтобы закрыть пробелы, приходится опираться либо на трудоёмкие ручные процедуры, либо на дорогие обходные решения ради минимальной совместимости.
4. Сложное обучение и медленное внедрение
Базовые системы управления персоналом часто лишены удобных пользовательских функций, из‑за чего сотрудникам без технической подготовки сложно ими пользоваться. ИИ‑агенты для HR могут закрыть этот разрыв, автоматизируя сложные задачи, но большинство традиционных систем таких возможностей не имеет. Недостаток технических навыков в HR‑командах становится серьёзным барьером: приходится тратить много времени и усилий на освоение системы.
Когда инструмент даёт сбои, отделу HR приходится сильно зависеть от ИТ‑поддержки, что ведёт к дополнительным задержкам в работе. Частые перебои, вместе с запутанными интерфейсами, отталкивают сотрудников HR от использования системы.
Внедрение таких решений порождает множество сложностей, которые отрицательно влияют и на работу HR, и на опыт сотрудников. Среди ключевых проблем:
1. Устаревшие технологии
Традиционные системы опираются на устаревшие технологии, потому что им трудно поспевать за современными бизнес‑процессами. Эти системы замедляют выполнение задач, плохо справляются со сложным управлением многошаговыми процессами и слабо совместимы с современными бизнес‑приложениями и интеграциями, включая решения на базе ИИ.
Использование устаревших платформ тормозит инновации в компании и мешает выпускать новые возможности, а также вовремя адаптироваться к меняющимся требованиям рынка, в том числе к более широкому применению современных ИИ‑подходов.
2. Рост нагрузки на HR
Специалисты по операционным процессам в HR тратят много времени и сил на ручное выполнение задач по вводу данных, обработке зарплат и обучению по соблюдению требований.
Текущие административные обязанности не дают HR сосредоточиться на ключевых инициативах, которые развивают сотрудников и формируют более вовлечённые команды.
3. Ограниченная масштабируемость
Жёсткая архитектура традиционных HR‑инструментов не позволяет им полноценно принять современные подходы вроде ИИ‑агентов и аналитики, хотя они важны для эффективного масштабирования HR‑операций.
В итоге организации сталкиваются с двойной проблемой: им трудно идти по пути цифровой трансформации. Чтобы закрыть пробелы, приходится опираться либо на трудоёмкие ручные процедуры, либо на дорогие обходные решения ради минимальной совместимости.
4. Сложное обучение и медленное внедрение
Базовые системы управления персоналом часто лишены удобных пользовательских функций, из‑за чего сотрудникам без технической подготовки сложно ими пользоваться. ИИ‑агенты для HR могут закрыть этот разрыв, автоматизируя сложные задачи, но большинство традиционных систем таких возможностей не имеет. Недостаток технических навыков в HR‑командах становится серьёзным барьером: приходится тратить много времени и усилий на освоение системы.
Когда инструмент даёт сбои, отделу HR приходится сильно зависеть от ИТ‑поддержки, что ведёт к дополнительным задержкам в работе. Частые перебои, вместе с запутанными интерфейсами, отталкивают сотрудников HR от использования системы.
Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?
В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.
Чем отличаются агенты ИИ от генеративных моделей ИИ?
Давайте вернёмся к тому времени, когда компании полагались на традиционные инструменты ИИ для управления HR‑процессами, используя чат‑ботов со статическими ответами. Затем появились генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM), которые изменили подход к HR‑операциям.
Генеративный ИИ позволил сделать большой шаг вперёд: он стал создавать новый контент, понимать намерение запроса и обрабатывать большие объёмы данных, чтобы мгновенно выдавать персонализированную информацию, улучшая и HR‑функции, и общий опыт сотрудников.
Сегодня ИИ‑агенты для HR, ставшие важным развитием генеративного ИИ, меняют отрасли, автоматизируя такие задачи, как учёт расходов, онбординг и контроль соблюдения правил, повышая эффективность в разных бизнес‑функциях.
Теперь рассмотрим ключевые различия между ИИ‑агентами и генеративными моделями.
1. Знания
Обучение генеративных моделей зависит от уже имеющихся больших наборов данных, из‑за чего их знания ограничены этими данными. Чтобы учесть новую информацию, такие модели нужно переобучать, потому что они не могут сами получать актуальные сведения из своих баз.
ИИ‑агенты интегрируются с внешними инструментами, базами данных и API, что позволяет им получать текущую и контекстно‑релевантную информацию из источников в реальном времени.
Генеративная модель или ИИ‑копилот может подсказать правила компенсации командировочных в компании, тогда как ИИ‑агент способен автоматически отслеживать командировочные расходы, проверять чеки и обрабатывать заявки на компенсацию.
2. Способности к рассуждению
У генеративных моделей нет встроенных механизмов для выполнения сложных операций. Пользователям приходится создавать точные подсказки, чтобы модель справилась со сложными задачами или пошаговым решением проблем.
ИИ‑агенты для HR содержат автономную «когнитивную» логику и механизмы рассуждения, которые позволяют им планировать задачи и продумывать шаги перед действием. Такие агенты работают без постоянных указаний со стороны пользователя.
Например, если HR‑менеджеру нужно узнать, какие сотрудники прошли обязательное обучение, генеративная модель даст общий ответ, но менеджеру придётся подробно указать требования к обучению. А ИИ‑агенты уже знают требования, поэтому, получив запрос, автоматически находят и показывают сотрудников, завершивших нужные курсы.
3. Базовая функциональность
На основе пользовательского ввода и обучающих данных генеративные модели создают новый контент — тексты, изображения, аудио и видео. Однако они не могут сами выполнять действия или взаимодействовать с реальным миром без дополнительных надстроек.
ИИ‑агенты обладают автономной способностью выполнять задачи, поддерживая взаимодействие между пользователями, системами и рабочей средой. Пользователи могут обмениваться сообщениями в виде текста, аудио, изображений и видео на разных платформах, включая чаты, электронную почту и видеоконференции.
4. Гибкость
Генеративные модели подстраиваются под запросы, изменяя создаваемую информацию, чтобы улучшить стиль или релевантность.
ИИ‑агенты учатся адаптироваться к меняющимся условиям и давать обратную связь, удерживая контекст и проводя анализ. В процессе обработки информации ИИ‑агенты меняют свой рабочий процесс. Такие HR‑агенты могут настраивать онбординг на основе обратной связи сотрудников в реальном времени.
Генеративный ИИ позволил сделать большой шаг вперёд: он стал создавать новый контент, понимать намерение запроса и обрабатывать большие объёмы данных, чтобы мгновенно выдавать персонализированную информацию, улучшая и HR‑функции, и общий опыт сотрудников.
Сегодня ИИ‑агенты для HR, ставшие важным развитием генеративного ИИ, меняют отрасли, автоматизируя такие задачи, как учёт расходов, онбординг и контроль соблюдения правил, повышая эффективность в разных бизнес‑функциях.
Теперь рассмотрим ключевые различия между ИИ‑агентами и генеративными моделями.
1. Знания
Обучение генеративных моделей зависит от уже имеющихся больших наборов данных, из‑за чего их знания ограничены этими данными. Чтобы учесть новую информацию, такие модели нужно переобучать, потому что они не могут сами получать актуальные сведения из своих баз.
ИИ‑агенты интегрируются с внешними инструментами, базами данных и API, что позволяет им получать текущую и контекстно‑релевантную информацию из источников в реальном времени.
Генеративная модель или ИИ‑копилот может подсказать правила компенсации командировочных в компании, тогда как ИИ‑агент способен автоматически отслеживать командировочные расходы, проверять чеки и обрабатывать заявки на компенсацию.
2. Способности к рассуждению
У генеративных моделей нет встроенных механизмов для выполнения сложных операций. Пользователям приходится создавать точные подсказки, чтобы модель справилась со сложными задачами или пошаговым решением проблем.
ИИ‑агенты для HR содержат автономную «когнитивную» логику и механизмы рассуждения, которые позволяют им планировать задачи и продумывать шаги перед действием. Такие агенты работают без постоянных указаний со стороны пользователя.
Например, если HR‑менеджеру нужно узнать, какие сотрудники прошли обязательное обучение, генеративная модель даст общий ответ, но менеджеру придётся подробно указать требования к обучению. А ИИ‑агенты уже знают требования, поэтому, получив запрос, автоматически находят и показывают сотрудников, завершивших нужные курсы.
3. Базовая функциональность
На основе пользовательского ввода и обучающих данных генеративные модели создают новый контент — тексты, изображения, аудио и видео. Однако они не могут сами выполнять действия или взаимодействовать с реальным миром без дополнительных надстроек.
ИИ‑агенты обладают автономной способностью выполнять задачи, поддерживая взаимодействие между пользователями, системами и рабочей средой. Пользователи могут обмениваться сообщениями в виде текста, аудио, изображений и видео на разных платформах, включая чаты, электронную почту и видеоконференции.
4. Гибкость
Генеративные модели подстраиваются под запросы, изменяя создаваемую информацию, чтобы улучшить стиль или релевантность.
ИИ‑агенты учатся адаптироваться к меняющимся условиям и давать обратную связь, удерживая контекст и проводя анализ. В процессе обработки информации ИИ‑агенты меняют свой рабочий процесс. Такие HR‑агенты могут настраивать онбординг на основе обратной связи сотрудников в реальном времени.
Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?
Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.
Примеры использования HR AI-агентов
Запросы сотрудников упираются в ограничения традиционных сервисов самообслуживания: такие системы дают статичные ответы и заставляют людей искать информацию в FAQ или заранее заданных меню. ИИ‑агенты используют целевой подход, который заметно меняет работу HR‑функций. Давайте рассмотрим ключевые области применения HR‑ИИ‑агентов:
1. Обучение и развитие
Компании применяют ИИ‑агентов для создания учебных модулей, которые совпадают с индивидуальными потребностями роста каждого сотрудника. Организации выигрывают от такого подхода, потому что он помогает людям развиваться в профессии и при этом оставаться в русле целей компании.
ИИ анализирует роль сотрудника, его навыки и профессиональные цели, чтобы предложить подходящие материалы для обучения и развития, включая программы и курсы.
Помимо рекомендаций, ИИ‑агенты в реальном времени отслеживают результаты, отправляют сигналы и напоминания, поддерживают вовлечённость и дают практическую обратную связь для наставничества в разговорном формате. Это помогает поддерживать мотивацию и достигать профессиональных целей.
2. Управление отпусками с поддержкой ИИ
ИИ‑агенты для HR сопровождают весь процесс управления отпусками. Сотрудники могут удобно общаться с агентом на выбранной платформе, чтобы проверить баланс отпускных дней, подать заявку и получить согласование руководителя — без участия HR.
ИИ‑агенты показывают менеджерам актуальные данные о расписаниях команды, чтобы держать оптимальное покрытие и не допускать сбоев в работе.
3. Подбор персонала
Генеративный ИИ помогает HR‑командам создавать описания вакансий и шаблоны для общения, что улучшает поиск кандидатов.
С ИИ‑агентами HR‑отделы автоматизируют разные уровни административных задач и более сложных процессов.
Некоторые задачи, с которыми справляется HR‑ИИ‑агент:
Компании, которые хотят получить максимум от решения, настраивают рабочие процессы под свои задачи, чтобы повысить отдачу.
4. Постоянная вовлечённость и поддержка
ИИ‑агенты постоянно отслеживают настроение сотрудников через прямые контакты, замечают отмеченные тенденции вовлечённости и помогают менеджерам понимать состояние команды. Руководители могут задавать вопросы и получать доступ к данным сотрудников, а также видеть визуализированные тренды вовлечённости и оперативные выводы, для которых раньше требовались объёмные HR‑отчёты.
5. Онбординг и офбординг сотрудников
HR‑команды на уровне крупных предприятий ведут процессы онбординга и офбординга для многих сотрудников. В периоды массового найма HR приходится управлять всей цепочкой, даже если используются системы автоматизации. Работая с ИИ‑агентами, HR‑команды могут:
Представим, что в компанию пришёл разработчик. HR‑команда запускает настраиваемого ИИ‑агента, который выдаёт доступ к инструментам разработки, таким как GitHub или Jira, создаёт профиль в платформе для управления HR‑заявками, передаёт нужные учётные данные, собирает банковские реквизиты для расчёта зарплаты и обновляет сведения в системе расчёта. ИИ‑агент делает всё это с минимальным участием людей, используя проверки алгоритмов, которые отмечают несоответствия.
1. Обучение и развитие
Компании применяют ИИ‑агентов для создания учебных модулей, которые совпадают с индивидуальными потребностями роста каждого сотрудника. Организации выигрывают от такого подхода, потому что он помогает людям развиваться в профессии и при этом оставаться в русле целей компании.
ИИ анализирует роль сотрудника, его навыки и профессиональные цели, чтобы предложить подходящие материалы для обучения и развития, включая программы и курсы.
Помимо рекомендаций, ИИ‑агенты в реальном времени отслеживают результаты, отправляют сигналы и напоминания, поддерживают вовлечённость и дают практическую обратную связь для наставничества в разговорном формате. Это помогает поддерживать мотивацию и достигать профессиональных целей.
2. Управление отпусками с поддержкой ИИ
ИИ‑агенты для HR сопровождают весь процесс управления отпусками. Сотрудники могут удобно общаться с агентом на выбранной платформе, чтобы проверить баланс отпускных дней, подать заявку и получить согласование руководителя — без участия HR.
ИИ‑агенты показывают менеджерам актуальные данные о расписаниях команды, чтобы держать оптимальное покрытие и не допускать сбоев в работе.
3. Подбор персонала
Генеративный ИИ помогает HR‑командам создавать описания вакансий и шаблоны для общения, что улучшает поиск кандидатов.
С ИИ‑агентами HR‑отделы автоматизируют разные уровни административных задач и более сложных процессов.
Некоторые задачи, с которыми справляется HR‑ИИ‑агент:
- Первичный отбор резюме и поиск подходящих кандидатов
- Планирование интервью с синхронизацией календарей
- Ответы на вопросы кандидатов по электронной почте
- Запрос утверждения описаний вакансий
- Напоминания руководителям о необходимости дать обратную связь после интервью
Компании, которые хотят получить максимум от решения, настраивают рабочие процессы под свои задачи, чтобы повысить отдачу.
4. Постоянная вовлечённость и поддержка
ИИ‑агенты постоянно отслеживают настроение сотрудников через прямые контакты, замечают отмеченные тенденции вовлечённости и помогают менеджерам понимать состояние команды. Руководители могут задавать вопросы и получать доступ к данным сотрудников, а также видеть визуализированные тренды вовлечённости и оперативные выводы, для которых раньше требовались объёмные HR‑отчёты.
5. Онбординг и офбординг сотрудников
HR‑команды на уровне крупных предприятий ведут процессы онбординга и офбординга для многих сотрудников. В периоды массового найма HR приходится управлять всей цепочкой, даже если используются системы автоматизации. Работая с ИИ‑агентами, HR‑команды могут:
- Предоставлять новичкам доступ к программам и учётным записям
- Настраивать данные для начисления зарплаты
- Собирать и хранить информацию о сотрудниках в HRIS‑системе
- Предоставлять новые материалы: правила, льготы и справочник сотрудника
Представим, что в компанию пришёл разработчик. HR‑команда запускает настраиваемого ИИ‑агента, который выдаёт доступ к инструментам разработки, таким как GitHub или Jira, создаёт профиль в платформе для управления HR‑заявками, передаёт нужные учётные данные, собирает банковские реквизиты для расчёта зарплаты и обновляет сведения в системе расчёта. ИИ‑агент делает всё это с минимальным участием людей, используя проверки алгоритмов, которые отмечают несоответствия.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!
Как ИИ-агенты могут помочь в работе HR?
ИИ‑агенты для HR дают широкую поддержку HR‑командам благодаря ряду полезных возможностей: улучшают опыт сотрудников, снижают операционные расходы, уменьшают нагрузку на HR и предоставляют ориентированные на данные инсайты.
Рассмотрим эти преимущества по порядку:
1. Экономия средств
Управление персоналом становится продуктивнее, потому что ИИ‑агенты сильно сокращают ручной труд, автоматизируя такие процедуры, как просмотр множества резюме, отбор лучших кандидатов, отправка писем и планирование интервью.
С ИИ‑агентами расчёт зарплаты, проверки на соответствие требованиям и управление льготами выполняются точнее, что снижает риск дорогостоящих ошибок.
Кроме того, ИИ‑агенты помогают уменьшить затраты на ресурсы и административную работу, снижая потребность в найме дополнительного персонала.
2. Улучшенный опыт сотрудников
ИИ‑агенты для HR обеспечивают улучшенный опыт сотрудников за счёт персональной и оперативной поддержки в реальном времени. Эти системы работают круглосуточно и помогают со всеми вопросами о льготах, правилах, доступе к обучению и возможностях карьерного роста.
Например, если сотруднику нужно понять правила оплачиваемого отпуска, ИИ‑агент подскажет, как подать заявку на отпуск, как проверить остаток дней или какие есть варианты родительского отпуска.
Также использование ИИ‑агентов поддерживает онбординг, предоставляя полную вводную информацию с первого дня работы. Такое бесшовное взаимодействие создаёт надёжную поддержку, что повышает удовлетворённость сотрудников и доверие к организации.
3. Меньше нагрузки на HR‑команды
Из‑за традиционных административных обязанностей HR‑команды постоянно выполняют повторяющиеся задачи: обновляют данные сотрудников, управляют отпусками и отвечают на HR‑вопросы.
ИИ‑агенты для HR позволяют освободить команды от этой рутинной работы, что, в свою очередь, помогает эффективно расширять HR‑сервисы. Это даёт HR больше времени на изучение стратегических инициатив, например решений на базе ИИ, которые укрепляют корпоративную культуру и приносят большую ценность.
4. Инсайты на основе данных
Организации могут эффективно использовать генеративный ИИ, чтобы извлекать ключевую информацию из данных опросов и сложных отчётов и представлять её в понятном виде. Хотя это полезно для интерпретации данных, генеративный ИИ не умеет действовать самостоятельно.
ИИ‑агенты идут дальше: они анализируют данные, чтобы находить наиболее эффективные способы усилить HR‑поддержку и предотвращать будущие сбои. Например, они могут изучать отзывы сотрудников и уровень вовлечённости, замечать признаки неудовлетворённости и предлагать персональные меры, которые улучшают рабочую атмосферу и снижают текучесть.
Рассмотрим эти преимущества по порядку:
1. Экономия средств
Управление персоналом становится продуктивнее, потому что ИИ‑агенты сильно сокращают ручной труд, автоматизируя такие процедуры, как просмотр множества резюме, отбор лучших кандидатов, отправка писем и планирование интервью.
С ИИ‑агентами расчёт зарплаты, проверки на соответствие требованиям и управление льготами выполняются точнее, что снижает риск дорогостоящих ошибок.
Кроме того, ИИ‑агенты помогают уменьшить затраты на ресурсы и административную работу, снижая потребность в найме дополнительного персонала.
2. Улучшенный опыт сотрудников
ИИ‑агенты для HR обеспечивают улучшенный опыт сотрудников за счёт персональной и оперативной поддержки в реальном времени. Эти системы работают круглосуточно и помогают со всеми вопросами о льготах, правилах, доступе к обучению и возможностях карьерного роста.
Например, если сотруднику нужно понять правила оплачиваемого отпуска, ИИ‑агент подскажет, как подать заявку на отпуск, как проверить остаток дней или какие есть варианты родительского отпуска.
Также использование ИИ‑агентов поддерживает онбординг, предоставляя полную вводную информацию с первого дня работы. Такое бесшовное взаимодействие создаёт надёжную поддержку, что повышает удовлетворённость сотрудников и доверие к организации.
3. Меньше нагрузки на HR‑команды
Из‑за традиционных административных обязанностей HR‑команды постоянно выполняют повторяющиеся задачи: обновляют данные сотрудников, управляют отпусками и отвечают на HR‑вопросы.
ИИ‑агенты для HR позволяют освободить команды от этой рутинной работы, что, в свою очередь, помогает эффективно расширять HR‑сервисы. Это даёт HR больше времени на изучение стратегических инициатив, например решений на базе ИИ, которые укрепляют корпоративную культуру и приносят большую ценность.
4. Инсайты на основе данных
Организации могут эффективно использовать генеративный ИИ, чтобы извлекать ключевую информацию из данных опросов и сложных отчётов и представлять её в понятном виде. Хотя это полезно для интерпретации данных, генеративный ИИ не умеет действовать самостоятельно.
ИИ‑агенты идут дальше: они анализируют данные, чтобы находить наиболее эффективные способы усилить HR‑поддержку и предотвращать будущие сбои. Например, они могут изучать отзывы сотрудников и уровень вовлечённости, замечать признаки неудовлетворённости и предлагать персональные меры, которые улучшают рабочую атмосферу и снижают текучесть.
Влияние ИИ-агентов на будущее кадровой деятельности
ИИ‑агенты преобразят все HR‑операции, включая найм, онбординг, расчёт зарплаты, управление заявками на отпуск и мониторинг эффективности. Эти агенты будут самостоятельно вести процессы на всех этапах пути сотрудника.
Одно ясно: ИИ‑агенты не заменят сотрудников HR. Напротив, они сыграют важную роль в создании специализированной поддержки, которая повышает удовлетворённость сотрудников.
ИИ‑агенты для HR особенно эффективны в задачах, которые слишком сложны или затратны по времени для сотрудников, но при этом слишком повторяемы, чтобы ради них держать отдельную команду. В крупных организациях возможность масштабировать HR‑операции и помогать тысячам сотрудников при минимальном участии людей ведёт к заметному росту продуктивности, снижению затрат и лучшему управлению рисками во всех командах.
Эта тенденция объясняет, почему многие компании внедряют ИИ‑агентов в HR‑процессы. Спрос на автономных ИИ‑агентов, по прогнозам, сильно вырастет. По оценке Grand View Research, мировой рынок ИИ‑агентов, оценённый примерно в 5,40 млрд долларов в 2025 году, будет расти со среднегодовым темпом (CAGR) 45,8% с 2025 по 2030 годы.
ИИ‑агенты, используемые в HR‑операциях, помогают организациям адаптироваться к требованиям будущей рабочей среды и создавать успешные условия труда для сотрудников, что позволяет оставаться на шаг впереди.
Одно ясно: ИИ‑агенты не заменят сотрудников HR. Напротив, они сыграют важную роль в создании специализированной поддержки, которая повышает удовлетворённость сотрудников.
ИИ‑агенты для HR особенно эффективны в задачах, которые слишком сложны или затратны по времени для сотрудников, но при этом слишком повторяемы, чтобы ради них держать отдельную команду. В крупных организациях возможность масштабировать HR‑операции и помогать тысячам сотрудников при минимальном участии людей ведёт к заметному росту продуктивности, снижению затрат и лучшему управлению рисками во всех командах.
Эта тенденция объясняет, почему многие компании внедряют ИИ‑агентов в HR‑процессы. Спрос на автономных ИИ‑агентов, по прогнозам, сильно вырастет. По оценке Grand View Research, мировой рынок ИИ‑агентов, оценённый примерно в 5,40 млрд долларов в 2025 году, будет расти со среднегодовым темпом (CAGR) 45,8% с 2025 по 2030 годы.
ИИ‑агенты, используемые в HR‑операциях, помогают организациям адаптироваться к требованиям будущей рабочей среды и создавать успешные условия труда для сотрудников, что позволяет оставаться на шаг впереди.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Q. Что делает ИИ‑агент для HR?
A. ИИ‑агент упрощает задачи, такие как ввод новых сотрудников, начисление зарплаты и управление отпусками, а также даёт персональные ответы на вопросы, связанные с HR.
Q. В чём разница между ИИ‑агентами и генеративным ИИ?
A. ИИ‑агенты — это автономные системы, которые выполняют задачи и управляют процессами без участия человека, тогда как генеративный ИИ создаёт контент или выводы на основе подсказок от человека.
Q. Заменяют ли ИИ‑агенты HR‑специалистов?
A. ИИ‑агенты не предназначены для замены HR‑специалистов. Вместо этого они станут надёжными партнёрами, автоматизируя повторяющиеся, но сложные задачи и позволяя HR‑командам сосредоточиться на стратегических инициативах, которые повышают вовлечённость сотрудников и развивают корпоративную культуру.
A. ИИ‑агент упрощает задачи, такие как ввод новых сотрудников, начисление зарплаты и управление отпусками, а также даёт персональные ответы на вопросы, связанные с HR.
Q. В чём разница между ИИ‑агентами и генеративным ИИ?
A. ИИ‑агенты — это автономные системы, которые выполняют задачи и управляют процессами без участия человека, тогда как генеративный ИИ создаёт контент или выводы на основе подсказок от человека.
Q. Заменяют ли ИИ‑агенты HR‑специалистов?
A. ИИ‑агенты не предназначены для замены HR‑специалистов. Вместо этого они станут надёжными партнёрами, автоматизируя повторяющиеся, но сложные задачи и позволяя HR‑командам сосредоточиться на стратегических инициативах, которые повышают вовлечённость сотрудников и развивают корпоративную культуру.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2025
ИНН 4000007028
КПП 400001001
КПП 400001001
Реквизиты счета
ФИЛИАЛ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ" АО "АЛЬФА-БАНК"
Корреспондентский счет 30101810600000000786
БИК 044030786
Расчетный счет
40702810032200004699
40702810032200004699
ИНН 7728168971
КПП 780443001
