Внедрение технологий искусственного интеллекта как вызов специалистам по управлению персоналом

Носырева И.Г., Белобородова Н.А.
¹ Байкальский государственный университет, Иркутск, Россия

Статья в журнале

Лидерство и менеджмент ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 12, Номер 11 (Ноябрь 2025)

Аннотация:
В статье авторы анализируют тенденции применения технологий искусственного интеллекта в управлении персоналом. Выявлены функции управления персоналом, в которых происходит активное внедрение технологий искусственного интеллекта на современном этапе развития организаций и экономики. Рассмотрены конкретные инструменты искусственного интеллекта, применяемые в управлении персоналом в отечественных и зарубежных компаниях. Описаны возможности и угрозы использования технологий искусственного интеллекта в сфере управления персоналом, наблюдаемые в организациях. Сформулирована модель компетенций специалиста по управлению персоналом с учетом последних тенденций применения технологий искусственного интеллекта в деятельности организаций. Выделены мета-компетенции, цифровые, управленческие и компетенции связующего взаимодействия. Приведено обоснование выделенных компетенций, обусловленное технологическими изменениями в процессах управления персоналом. Компании столкнутся с дефицитом специалистов по управлению персоналом со знанием технологий ИИ

Ключевые слова: Цифровая экономика, искусственный интеллект, управление персоналом, искусственный интеллект в управлении персоналом, функции управления персоналом, технологии управления персоналом, модель компетенций

JEL-классификация: D83, J24, H1, M10, o33

Введение

Цифровизация экономики, внедрение технологий искусственного интеллекта в различные сферы жизни общества (государственное управление, финансовая сфера, образование и др.) ставят перед системами управления организациями и подсистемами управления персоналом новые задачи. Управление персоналом является одним из ключевых направлений менеджмента, от которого во многом зависит успешность функционирования организации и ее конкурентоспособность на рынке. Деятельность в сфере управления персоналом – многогранна, она включает не только творческую компоненту, но и связана с большим количеством рутинных процедур, поддающихся алгоритмизации. В связи с этим, в целях повышения производительности труда, часть бизнес-процессов и функций управления персоналом могут быть реализованы с использованием инновационных и современных цифровых технологий, искусственного интеллекта, роботов, машинного обучения и т. д. [4], [5], [6], [18]. В свою очередь, цифровизация экономики и бизнес-процессов в организациях, включая сферу управления персоналом, оказывает непосредственное влияние и на стратегии организаций, и на рынок труда [17].

Актуальность нашего исследования обусловлена динамично идущей цифровизацией экономики, включающей постепенное внедрение технологий искусственного интеллекта в различных областях жизни общества. Если ранее цифровую индустрию рассматривали как отдельный сектор экономики, связывая его с IT, то в настоящее время цифровизация дает импульс для развития всех отраслей экономики. Различные рынки переживают стадию трансформации под влиянием внедрения технологий машинного обучения, дополненной и виртуальной реальности и др. [31]. В некоторых исследованиях содержится попытка развести понятия «оцифровка» «цифровизация», и «цифровая трансформация». При этом, под цифровой трансформацией понимается процесс, сопровождающийся не только переводом данных в цифровой формат без их качественного изменения, внедрением цифровых технологий, но и преобразованием всей бизнес-модели (построение цифровой бизнес-модели организации), которое включает фундаментальные изменения подходов к управлению, стратегии, структуры, подсистемы коммуникаций, изменения операционной деятельности, создание новых бизнес-процессов, преодоление различных барьеров и сопротивления персонала, тормозящих ее проведение и т. д. Данный процесс направлен на повышение безопасности, рост производительности труда, снижение затрат, повышение удовлетворенности клиентов и рост конкурентоспособности организации, но может иметь и отрицательные последствия [27]. Ряд авторов, изучая вопросы управления на уровне организаций, указывают на необходимость формирования единого информационного пространства предприятия с использованием интеллектуальных компонент, технологий искусственного интеллекта для повышения эффективности принятия управленческих решений и расширения возможностей систем управления организациями [32]. Внедрение данных технологий в сферу управления персоналом позволяет оцифровать различные бизнес-процессы, внедрить технологии искусственного интеллекта, где это на сегодняшний день возможно; сделать эти процессы более эффективными; повысить производительность труда; оптимизировать численность персонала. Одной из тенденций будущего может быть цифровая трансформация всей системы управления персоналом, которая будет встраиваться в новые бизнес-модели организаций, совершенствуя и кардинально изменяя имеющиеся бизнес-процессы, а также создавая новые. В свою очередь, это предъявляет и новые требования к компетенциям специалистов в сфере управления персоналом, включая владение технологиями искусственного интеллекта, процессного управления, проектного менеджмента и т. д.

Целью исследования является выявление основных направлений и возможностей внедрения технологий искусственного интеллекта в сферу управления персоналом организаций, а также описание компетенций, необходимых специалистам по управлению персоналом в современных условиях.

Задачи исследования:

1. Рассмотреть трактовку понятия «искусственный интеллект».

2. Проанализировать функции управления персоналом и выявить те из них, где возможно внедрение технологий искусственного интеллекта.

3. Проанализировать и выявить инструменты искусственного интеллекта, которые могут быть внедрены для повышения эффективности бизнес-процессов в сфере управления персоналом.

4. Выявить возможности и угрозы применения технологий искусственного интеллекта в деятельности по управлению персоналом.

5. Разработать модель компетенций специалиста в сфере управления персоналом, которые позволят ему активно использовать технологии искусственного интеллекта в своей работе.

Методы исследования: анализ научной литературы по проблеме внедрения технологий искусственного интеллекта в сферу управления персоналом; анализ нормативно-правовых актов; анализ лучших практик управления персоналом и опыта внедрения технологий и инструментов искусственного интеллекта в системы управления инновационных организаций; интервью с руководителями и специалистами, занимающимися вопросами управления персоналом, о практическом опыте и возможностях внедрения в их сфере деятельности технологий искусственного интеллекта, а также необходимых для этого компетенциях; анализ документов, сравнительный метод для разработки модели компетенций.

Понятие «искусственный интеллект»

Еще в 1935 г. Аланом Мэтисоном Тьюрингом была впервые сформулирована идея о вычислительной машине с безграничной памятью и сканером, а также в 1950 г. в статье «Вычислительные машины и разум» он описал интеллектуальные системы, которые в сфере общения не будут отличаться от человека [16].

Первое упоминание термина «искусственный интеллект» (artificial intelligence, AI) для описания новой исследовательской области источники научной литературы относят к 1956 г. и связывают с именем ученого Джона Маккарти (США) [16], исследователя в области математики и информатики, организовавшего Дартмутский семинар в форме мозгового штурма с участием ученых. Термин был введен с целью изучения возможностей моделирования интеллектуальных и творческих процессов с помощью электронных вычислительных машин. Согласно Джону Маккарти, искусственный интеллект – это моделирование когнитивных функций человека для их исследования на модели, чтобы понять природу интеллекта, разума и сознания человека [33]. Джон Маккарти и Марвин Мински стали в 1959 г. основателями первой лаборатории информатики и искусственного интеллекта при Массачусетском технологическом институте [33].

Первые программы искусственного интеллекта могли играть с человеком в шашки (1952 г.) и в шахматы.

В 1965 г. была создана Стэнфордская лаборатория искусственного интеллекта (SAIL), в стенах которой разрабатывались проекты интеграции зрения с робототехникой для сборки моделей из блоков (робот Shakey), «Стэнфордская тележка» (1973 г.) – прообраз современного беспилотного транспортного средства, проект «Распознавание речи». Исследовательский интерес к проблематике искусственного интеллекта пошел на спад в конце 1970-х гг. и возродился вновь в середине 1990-х гг.

В настоящее время появились и развиваются технологии генеративного искусственного интеллекта [20], которые в перспективе окажут значительное влияние на экономику многих стран мира.

Рассмотрим несколько определений термина «искусственный интеллект».

Одно из первых принадлежит А. Барр и Е. А. Файгенбаум и относится к началу 1980-х гг.: искусственный интеллект – это область информатики, занимающаяся разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т. е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, – понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы [3].

Более комплексное определение приводится в нормативно-правовых документах РФ: искусственный интеллект (далее ИИ) – комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений. [28], [30].

Таким образом, ИИ – это комплекс технологий, совместное использование которых дает конечный синергетический эффект.

Технологии искусственного интеллекта (далее технологии ИИ) – совокупность технологий, охватывающая обработку визуальных данных, включая компьютерное зрение; обработку звуковых данных, включая распознавание и синтез речи; обработку текста; интеллектуальную поддержку принятия решений и управления; технологии повышения эффективности искусственного интеллекта [10].

Известные в настоящее время технологии успешно применяются во многих сферах деятельности. По данным исследования, проведенного в 2025 г. Росстатом по методологии ИСИЭЗ НИУ ВШЭ., управление персоналом является одной из наиболее распространенных сфер, где успешно применяется ИИ (рис. 1) [2].

Рис. 1. Применение технологий ИИ в бизнес-процессах организаций, % опрошенных компаний*

* Составлено авторами по [2]

Половина опрошенных организаций указали на использование технологий ИИ в управлении персоналом.

Функции управления персоналом, где можно применить технологии искусственного интеллекта

Среди функций управления персоналом, где успешно применяются технологии искусственного интеллекта, можно выделить, прежде всего, следующие: разработка и принятие стратегических и оперативных управленческих решений в сфере управления персоналом, наем и отбор персонала, адаптация, обучение сотрудников, управление талантами (табл. 1).

Преимуществами использования технологий ИИ в управлении персоналом является автоматизация рутинных задач, оптимизация процессов УП, повышение и оценка эффективности, рост ПТ, дополнение возможностей человека.

Таблица 1

Функции управления персоналом и возможности применения технологий искусственного интеллекта*

Функции управления персоналом [14], [29] и др.	Цели применения технологий искусственного интеллекта	Примеры направлений применения технологий искусственного интеллекта
Разработка и реализация стратегии управления персоналом (УП)	Проведение анализа макросреды организации; ситуации на рынке труда; проведение конкурентного анализа кадровой политики, ставок заработных плат и социальных программ различных организаций; проведение анализа внутриорганизационных факторов и анализа системы УП; оценка кадровых рисков; разработка стратегических альтернатив в разрезе составляющих стратегии УП; моделирование различных сценариев кадрового развития организации; оценка стратегических альтернатив и выбор наиболее оптимальной с учетом выбранных критериев; составление плана реализации стратегии УП; контроль реализации стратегии УП и ее корректировка, при необходимости; оценка эффективности реализации кадровой стратегии, автоматизация принятия управленческих решений и их поддержка	Компания IBM с помощью внедрения технологий ИИ вывела управление персоналом из категории административных задач на новый уровень – стратегического делового партнерства, что позволяет более эффективно управлять талантами. Компания BASF внедрила систему анализа и поощрения идей сотрудников, способствующую их реализации и достижению экономии для компании
Планирование потребностей в персонале и маркетинг персонала	Прогнозирование потребностей в персонале; разработка требований организации к работникам; формирование портрета идеального сотрудника и модели его ключевых компетенций; изучение потребностей работников; создание, развитие и продвижение бренда организации как привлекательного работодателя; анализ и повышение эффективности использования персонала; оптимизация затрат на персонал	Компания IBM использует технологии ИИ для прогнозирования потребностей в работниках, управления HR-брендом
Наем, отбор и ведение учета персонала	Выбор каналов, способов и источников привлечения и найма персонала; проведение собеседований и отбора кандидатов; ведение и актуализация информации в системе учета персонала; анализ большого массива данных о кандидатах на вакансии и работниках; развитие HR-аналитики	Компания Unilever благодаря автоматизация массового подбора с помощью ИИ с применением машинного обучения сократила время найма на 75% и ускорила процесс согласования кандидатов с нескольких месяцев до 5 минут. Компания Amazon (анализ данных о кандидатах, прогнозирование их успешности работы в организации, анализ данных о сотрудниках для различных целей повышения эффективности управления персоналом). Компания Microsoft (обработка заявок на вакансии, проведение собеседований). ПАО «Ростелеком» (первичный отбор резюме с использованием технологий ИИ, автозвонки, анализ качества коммуникаций через речевую аналитику. Разработка собственной цифровой платформы умного подбора. Использование предиктивных моделей для прогнозирования успешности кандидатов). Робот Вера, Яндекс.Таланты.
Управление трудовыми отношениями	Система найма, контроля за сотрудниками, за соблюдением трудовой дисциплины; мониторинга трудовых отношений, результативности труда; автоматизация ряда трудовых функций; прогнозирование организационного поведения работников; прогнозирование увольнений	В управлении трудовыми отношениями ИИ-модели используются для подбора, проведения вводного инструктажа, адаптации, знакомства с особенностями корпоративной культуры, профессионального обучения, получения обратной связи от сотрудников, ответов на их вопросы, разъяснения политики компании. Лесопромышленная группа «Свеза» с применением ИИ-модели находит на карьерных сайтах и проводит оценку резюме кандидатов на вакансии. В Сбербанке проводится анализ и скрининг резюме, отбор подходящих кандидатов на основе сервиса на базе ИИ. В «Альфа-Банке» с применением аналитики CJM и прогнозирования риска выгорания удалось снизить отток сотрудников и улучшить выполнение KPI.
Управление условиями труда	Создание безопасных условий труда в организации; контроль параметров среды на рабочих местах; внедрение систем оповещения о потенциально опасных ситуациях	Мониторинг, аналитика условий труда (видео-аналитика: контроль применения средств индивидуальной защиты, распознавание опасного поведения на удаленных рабочих местах; мониторинг опасностей); распознавание нарушений правил дорожного движения в границах территории предприятия, принятие мер по выявленным нарушениям – компания «Лукойл»; обучение охране труда (с применением систем дополненной реальности и виртуальной реальности)и проверка знаний требований охраны труда сотрудников (адаптация учебных материалов под конкретные организационные условия), коммуникации; предиктивная аналитика для предсказания аварий с применением датчиков, встроенных в оборудование, моделей машинного обучения для анализа различных характеристик сотрудников (как профессиональных, так и личностных) в целях предсказания рисков несчастных случаев); использование чат-ботов для ответов на вопросы сотрудников, касающиеся безопасности на производстве
Развитие персонала	Оценка персонала; адаптация персонала; обучение персонала; планирование деловой карьеры работников; формирование и работа с кадровым резервом; развитие ключевых для организации компетенций работников; подготовка персональных рекомендаций работникам по развитию компетенций, задачам на предстоящий период с учетом оценки текущих знаний, умений и навыков и перспективных потребностей организации; управление талантами; планирование и анализ бюджета на развитие персонала; оценка эффективности инвестиций в персонал	Компания Amazon (создание индивидуальных планов обучения вновь принятых сотрудников). Компания Google (машинное обучение новых сотрудников, оценка эффективности их работы, выявление и развитие талантливых работников). Компания Tesla (адаптация новых работников, управление талантами). Компания Ozon внедрила внутреннюю платформу Expertplace и сократила расходы на внешнее обучение, при этом повысив уровень вовлеченности сотрудников.
Мотивация и стимулирование работников	Выбор и разработка новых форм и систем вознаграждений персонала; оценка результативности труда; администрирование системы мотивации и стимулирования работников; формирование и использование фонда заработной платы организации; разработка мероприятий по повышению мотивации и удержанию работников	Анализ данных о производительности труда работников, разработка персональных рекомендаций по совершенствованию их работы. В компании IBM внедрена платформа признания заслуг и благодарностей сотрудников, что способствует удержанию персонала.
Управление социальным развитием коллектива	Анализ особенностей корпоративной культуры; проведение социологических опросов работников; выявление их потребностей в новых направлениях социальных программ; планирование бюджета на социальные цели; оценка вовлеченности, эмоционального состояния сотрудников, настроений в коллективе; управление изменениями.	В компании «Северсталь» внедрена автоматизированная платформа для проведения опросов с целью оценки вовлеченности сотрудников. С помощью технологий ИИ прогнозируется влияние изменений на работников, оценивается их готовность к внедрению инноваций, разрабатываются программы стратегических изменений, учитывающие потребности разных категорий работников
Развитие организационных структур управления	Оптимизация и проектирование организационных структур управления, распределение задач между подразделениями, трансформация операционных моделей управления	Технологии ИИ позволяют оптимизировать бизнес-процессы, автоматизировать рутинные операции, повышать адаптационные возможности компании. Интеллектуальные чат-боты позволяют распределять задачи между структурными единицами организации
Правовое обеспечение управления персоналом	Анализ правоприменительной практики, подготовка документов в сфере управления персоналом	Обработка естественного языка (NLP) позволяет заполнять типовые формы документов, систематизировать входящие документы, находить важную информацию в нормативно-правовых актах и договорах, а также в решениях судебных органов. Генерация писем, рекомендаций
Информационное обеспечение управления персоналом	Ответы на часто задаваемые вопросы кандидатов и сотрудников, проведение опросов сотрудников. Составление отчетности	Чат-боты для кандидатов в Сбербанке. Платформы для пульс-опросов с последующим анализом результатов с помощью ИИ. Генерация отчетов.
Оценка персонала	Оценка лидерского потенциала. Прогноз вероятности увольнения сотрудников на основе переписки. Заметная экономия времени рекрутеров. Управление трудозатратами. Позволяет прогнозировать успешность кандидатов в продажах и управлении.	Консалтинговая компания ЭКОПСИ. Echo – инструмент для автоматизированной оценки видео-интервью с помощью ИИ. Применяется в первичном отборе кандидатов, DELTA – опросник, использующий ИИ для оценки компетенций кандидатов. Применяется в массовом подборе офисных сотрудников

* Составлено авторами по материалам проведенного исследования по [7], [8], [9], [11], [12], [13], [15], [21], [22], [23], [24], [25].

Результаты внедрения технологий ИИ в управление персоналом впечатляют: высвобождение времени специалистов, экономия до 70 тыс. человеко-часов в год, сокращение сроков найма с нескольких месяцев до нескольких минут, снижение рутинных задач на 40–60% [25] и это далеко не все преимущества.

По данным исследования, проведенного ИСИЭЗ НИУ ВШЭ в 2024 г. [1], более половины опрошенных респондентов отметили, что чаще всего они наблюдают повышение качества продукции и услуг, эффективности бизнес-процессов (рис. 2). Эти эффекты достигаются, в том числе, благодаря снижению влияния человеческого фактора. От 42% до 45% отмечают рост производительности труда и качества производственных процессов. Треть компаний отметили рост доходов и повышение безопасности труда.

Рис. 2. Эффекты от внедрения технологий ИИ, % ответивших респондентов*

* Составлено авторами по [1].

Реже отмечают сокращение численности сотрудников и себестоимости продукции и услуг – 10% респондентов. Однако, этот эффект проявился не в полной мере, так как многие проекты по освоению технологий ИИ находятся в стадии активного внедрения и нужно время, чтобы этот эффект окончательно оценить.

Инструменты искусственного интеллекта (ИИ), применяемые в управлении персоналом (УП)

Применение ИИ в управлении человеческим потенциалом имеет свои предпосылки и основания. Однако этот процесс сопровождается и рядом трудностей, которые нужно преодолевать (табл. 2).

Таблица 2

Риски, связанные с применением ИИ в управлении персоналом

Инструменты ИИ, которые можно применить в УП	Риски, опасности	Пути решения проблем
Корпоративный «Chat GPT»	Риск утечки информации конфиденциального характера (персональных данных, коммерческой тайны, данные о клиентах, корпоративные планы и т. д.). Распространение вредоносных программ, маскирующихся под Chat GPT	Использование облачных решений с усиленной безопасностью (шифрование, аудит доступа, управление ключами, изоляция арендаторов)
	Неконтролируемый процесс обработки данных в инфраструктуре третьих лиц	Развертывание ИИ-сервисов в корпоративной инфраструктуре компании (физических серверов в офисе, частного облака)
	Нарушение требований законодательства (ФЗ «О персональных данных» и др.)	Локальные LLM (Large Language Model – программы ИИ для распознавания и генерирования текста) на компьютерах пользователей
Echo, DELTA	ИИ-модели основываются на имеющихся данных. Если данные содержат ошибки, то модель может их усилить	Обеспечить чистоту и релевантность данных, на которых обучаются ИИ-модели
	ИИ поднимает вопросы конфиденциальности и защиты персональных данных	Разработать и придерживаться этических норм использования ИИ
	ИИ хорошо справляется с рутинными задачами, но менее эффективен в ситуациях, требующих нестандартного подхода	Инвестировать в обучение HR-специалистов навыкам работы с ИИ
Giga Chat	Отсутствует доступ в Интернет, и Giga Chat оперирует только теми данными, которые были в него загружены на момент обучения; возможна утечка конфиденциальных данных; иногда дает некорректные ответы, требующие проверки	Использование вымышленного имени; соблюдение правил информационной безопасности, знакомство с пользовательским соглашением; выбор надежных платформ
Китайский чат-бот DeepSeek	Риск утечки конфиденциальных данных; возможность идентификации пользователя; сбор и передача информации на сторонние сервисы; отключено шифрование данных или используются устаревшие алгоритмы шифрования данных; возможность доступа к информации третьих лиц	Проявлять осторожность, не доверять конфиденциальную информацию, персональные данные, в настройках отключить камеру, микрофон, геолокацию, доступ к контактам, включить антивирус. Рассмотреть другие альтернативы

* Составлено авторами по [15].

Авторами выявлены следующие угрозы и ограничения, сопряженные с внедрением технологий искусственного интеллекта в управлении персоналом: высокие затраты на внедрение и поддержку функционирования; проблемы безопасности; угрозы утечки информации; проблемы защиты персональных данных. Усиливает неравенство сторон в трудовых отношениях, усиливая позиции работодателя, что требует обновления трудового законодательства. Ослабляются договорные возможности работников, и они нуждаются в дополнительной социальной и правовой защите.

Технологии искусственного интеллекта как вызов специалистам по управлению персоналом

В процессе цифровизации в целом и внедрения технологий ИИ в управлении персоналом в частности, HR-специалисты должны выступать проводниками таких инициатив, а часто и визионерами, т. е. нести культуру инноваций и постоянных изменений в организации. Учитывая меняющуюся роль HR-специалистов от учета и контроля процессов к функции бизнес-партнера (HR BP – HR business partner) [19], меняются требования к специалистам в сфере управления персоналом. В последнее время наблюдается спрос на такие компетенции, как разработка и сопровождение процесса цифровизации и автоматизации управления персоналом с применением искусственного интеллекта. Профессиональный стандарт специалиста по управлению персоналом №109н в последней редакции от 2022 года [26] не учитывает технологии ИИ, однако очевидно, что спрос на такие компетенции со стороны организаций назрел.

Проведя обзор последних исследований в области цифровизации управления персоналом, а также учитывая практику отечественных, в частности региональных компаний, авторами была разработана обновленная, рамочная модель компетенций специалиста по персоналу с функциями HRBP или HRD (рис. 3).

МЕТА-КОМПЕТЕНЦИИ
- работа в кросскультурных и удаленных командах;
- способность работать в смешанных командах, включающих людей и искусственный интеллект, контролировать их;
- способность быстро приспосабливаться к изменениям;
- быстрая обучаемость

ЦИФРОВЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ
- цифровая грамотность;
- владение технологиями ИИ;
- алгоритмическое мышление и программирование;
- анализ данных и методы искусственного интеллекта

УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ КОМПЕТЕНЦИИ
- стратегическое мышление, стратегическое видение;
- принятие сложных решений;
- управление гибкими командами;
- лидерство, визионерство (быть проводником инноваций);
- творческое мышление

СВЯЗУЮЩЕЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ
- направление развития персонала под потребности компании;
- работа с выгоранием;
- сохранение кадрового ядра;
- поддержание внутренней культуры компании;
- кроссфункциональное взаимодействие

Рис. 3. Модель компетенций специалиста по персоналу*

* Составлено авторами по результатам исследования

Мы не включили в нее профессиональные знания, умения и навыки, важные для профессии, так как они укладываются в стандартный HR-цикл и отражены в функционале специалистов по управлению персоналом. Наша задача состоит в выявлении компетенций, которые становятся критически необходимыми в связи с появлением и проникновением технологий ИИ в эту сферу. На наш взгляд, наблюдаемые в последнее время тенденции делают это необходимым для понимания перспектив развития профессии специалистов в сфере управления персоналом.

На наш взгляд, в модель компетенций специалиста по персоналу с функциями HRBP должны входить следующие группы компетенций:

1. Мета-компетенции, необходимые в профессиональной сфере в целом. Современные организации все чаще имеют дело с распределенными командами, члены которых работают дистанционно, состоят не только из реальных специалистов, но и технологий, имитирующих работу сотрудников. В таких условиях, HR-ры должны уметь работать в смешанных командах, включающих людей и искусственный интеллект, контролировать их. Важно быстро приспосабливаться и поддерживать контакты.

2. Цифровые компетенции нужны для понимания направлений развития HR-процессов в эпоху цифровизации, формирования предложений по их автоматизации. Современному специалисту по работе с персоналом не обойтись без владения технологиями ИИ, алгоритмического мышления, анализа данных, а порой и навыков программирования. Он должен знать происходящие процессы изнутри, и как «организационный терапевт» уметь подобрать нужные инструменты для решения ежедневных задач.

3. Управленческие компетенции (компетенции HRD). Учитывая ведущую роль HR специалистов в процессе цифровой трансформации, навыки стратегического мышление, принятия сложных решений, управления гибкими командами, лидерства не утратили своей значимости. Лидерские качества приобрели высокую ценность в виду перехода к роли бизнес-партнера и наделения функциями визионерства.

4. Связующее взаимодействие – это компетенции, необходимые для понимания направлений развития персонала под потребности компании, сохранения кадрового ядра, работу с выгоранием и боязнью сотрудников быть замененными ИИ. Это сквозные процессы, охватывающие все подразделения компании, поэтому компетенции, связанные с коммуникациями и взаимодействием, остаются востребованными, к тому же они не могут быть заменены ИИ и, на наш взгляд, будут являться весомым преимуществом HR-специалистов в будущем. Эмоциональный интеллект всегда был и остается важным профессиональным качеством специалистов, работающих с персоналом. В современных организациях нередко создаются службы психологической поддержки сотрудников, где оказывается помощь по борьбе с выгоранием, боязнью и страхами. Нередко такую функцию выполняют сами HR-специалисты.

Современный этап развития системы управления персоналом делает выделенные знания, умения и навыки не просто желательными, а необходимыми. Основной уклон в деятельности продвинутых HR-специалистов наблюдается именно в сторону способностей работать в смешанных командах, где ИИ, наряду с людьми, выполняет не только трудовые функции и операции, но и целые процессы, например, подбор и оценку персонала.

Конкурентоспособные организации должны использовать прогрессивные технологии, соответствующие современному этапу развития экономики. Однако процесс освоения таких технологий сопряжен с наличием специалистов, отсутствие которых тормозит процесс освоения и ставит вопрос о целесообразности их применения. Представленная авторами модель компетенций специалиста по персоналу позволяет объединить потребности организаций, рынка труда и системы образования, так как учитывает особенности работы HR-специалистов на современном этапе развития.

Проведя анализ учебных планов ряда отечественных вузов (НГЭУ, УрГЭУ, БГУ), ведущих подготовку специалистов по направлению «Управление персоналом», мы пришли к выводу, что ни один учебный план не содержит дисциплин, в основе которых заложены технологии ИИ. А значит, спрос со стороны организаций меняется быстрее, чем предложение и рынок труда в целом, что приводит к дефициту требуемых компетенций и необходимости развеивать эти компетенции на корпоративном уровне.

Основные выводы и рекомендации по результатам исследования

Проведенное исследование показало, что полным ходом идет внедрение технологий ИИ в систему управления персоналом. Этот процесс имеет как положительные, так и отрицательные последствия, однако его можно считать необратимым, так как получаемые эффекты перекрывают возможные риски. Можно говорить о том, что некоторые технологии еще находятся на стадии разработки и являются «сырыми», это закономерная стадия развития любой инновации.

Применение технологий ИИ в процессах управления персоналом, с одной стороны, будет способствовать повышению эффективности функций управления персоналом, совершенствованию управления талантами, с другой стороны, потребует больше внимания уделять внедрению стратегических изменений, преодолению сопротивления персонала, формированию новых умений и навыков, а также управлению корпоративной культурой, нацеленной на постоянные изменения. Данные процессы повышают статус службы управления персоналом как стратегического бизнес-партнера в системе управления организацией.

Технологические изменения в процессах управления персоналом меняют требования к HR-специалистам, создавая спрос на такие компетенции, как владение технологиями ИИ, работа в кросскультурных, удаленных и смешанных командах, где ИИ, наряду с людьми, выполняет часть операций и процессов.

Компании сталкиваются с дефицитом специалистов в области ИИ, а система образования не успевает покрывать потребности рынка труда, поэтому организациям часто приходится готовить сотрудников в рамках корпоративной системы подготовки персонала. Таким образом, организации должны самостоятельно разрабатывать программы развития цифровых компетенций, в том числе навыков в области применения ИИ. Как эта проблема решается на корпоративном уровне – подлежит детальному изучению. Однако уже сейчас очевидно, что организации активно содействуют развитию необходимых компетенций персонала, иначе целевые показатели проектов не будут достигнуты.

Источники:

1. Абашкин В. Л., Демьянова А. А., Талакаускас Д. С. Практики и перспективы внедрения технологий ИИ. - Москва : ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, 2024.
2. Абашкин В. Л., Ковалев Г. Г. Применение искусственного интеллекта в российских компаниях. - Москва : ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, 2025.
3. Балаганская В. С., Чуланова О. Л. // Новое поколение. – 2019. – № 20. – c. 19-24. – url: https://elibrary.ru/download/elibrary_37624029_37760751.pdf.
4. Балашова Н. В., Пилипейко Ю.Е. Использование инновационной технологии Scrum в процессе подбора персонала // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2024. – № 9. – c. 182-190. – doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.09.05.019.
5. Балашова Н. В., Дементьева А. А. Цифровизация в управлении персоналом: практический аспект // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. – 2024. – № 6. – c. 75-81. – doi: 10.12737/2305-7807-2024-13-6-75-81.
6. Баянов А. Ф. Адаптация методов искусственного интеллекта к системе управления персоналом организации на предприятиях наземного транспорта // Russian Economic Bulletin. – 2024. – № 6. – c. 267-272. – doi: 10.58224/2658-5286-2024-7-6-267-272.
7. Видов Е. HR под давлением. Коммерсант. Карьера. – 16.10.2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.kommersant.ru (дата обращения: 25.09.2025).
8. Ермаков Т. От бумаги к ИИ: трансформация исследования вовлеченности в «Северстали». [Электронный ресурс]. URL: https://potok.io/blog/hr-cases/severstal-potok-engagement/ (дата обращения: 03.11.2025).
9. ИИ и будущее человеческих ресурсов. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ibm.com/think/topics/ai-in-hr (дата обращения: 03.11.2025).
10. Абашкин В. Л., Абдрахманова Г. И., Вишневский К. О., Гохберг Л. М. Индикаторы цифровой экономики: 2025. / статистический сборник; И60 Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - Москва : ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. – 296 c.
11. Инновации с ИИ. [Электронный ресурс]. URL: https://www.basf.com/global/en/who-we-are/digitalization/artificial-intelligence/Innovation-with-AI (дата обращения: 03.11.2025).
12. Информационные технологии в Лукойл. – 23.07.2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru (дата обращения: 03.11.2025).
13. Искусственный интеллект в HR – что работает на практике: инструменты и кейсы 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://hrexperts.ru/ai-v-hr-2025 (дата обращения: 03.11.2025).
14. Кибанов А. Я. Основы управления персоналом. / Учебник. - Москва : ИНФРА-М, 2009. – 447 c.
15. Консалтинговая компания ЭКОПСИ. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ecopsy.ru (дата обращения: 20.10.2025).
16. Миндигулова А. А. Феномен искусственного интеллекта: история возникновения и развития // Социология. – 2023. – № 5. – c. 239–244. – url: https://soziologi.ru/archive/?ELEMENT_ID=54438.
17. Носырева И. Г., Белобородова Н.А. Стратегическое управление персоналом в условиях трудодефицитной конъюнктуры на рынке труда // Экономика труда. – 2023. – № 11. – c. 1719-1738. – doi: 10.18334/et.10.11.119826.
18. Носырева И.Г., Белобородова Н.А. Цифровизация кадровых процессов как ключевой элемент цифровой трансформации организации // Известия Байкальского государственного университета. – 2024. – № 1. – c. 61-70. – doi: 10.17150/2500-2759.2024.34(1).61-70.
19. Носырева И.Г., Белобородова Н.А. Эволюция системы управления персоналом: функциональные особенности // Лидерство и менеджмент. – 2024. – № 4. – c. 1539-1556. – doi: 10.18334/lim.11.4.121867.
20. Овчинникова О. П., Лебедева Д. В. Искусственный интеллект в управлении персоналом: возможности и угрозы // Вопросы управления. – 2024. – № 4. – c. 55–66. – url: https://elibrary.ru/download/elibrary_69163737_83627297.pdf.
21. От подбора персонала до кадрового прогнозирования. Как HR-отделы могут использовать AI в 2025 году. [Электронный ресурс]. URL: https://sber.pro/publication/ot-podbora-personala-do-kadrovogo-prognozirovaniya-kak-hr-otdeli-mogut-ispolzovat-ai-v-2025-godu/ (дата обращения: 03.11.2025).
22. Преобразование управления персоналом благодаря преимуществам ИИ. [Электронный ресурс]. URL: https://www.microsoft.com/ru-ru/microsoft-copilot/copilot-101/ai-for-hr (дата обращения: 03.11.2025).
23. Пономарев А. Американская компания AMAZON запустила автоматическую систему оценки эффективности персонала, которая способна принимать решение об увольнении сотрудников. [Электронный ресурс]. URL: https://digitalocean.ru/n/amazon-ai (дата обращения: 03.11.2025).
24. При наших масштабах найма рынок труда остается сложным. Коммерсант. Карьера. – 07.10.2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.kommersant.ru (дата обращения: 01.10.2025).
25. Профессиональный иммунитет: как меняется рынок труда в новой реальности. Trends. rbc.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/68ee02979a7947c5aeb0a602?from=copy) (дата обращения: 03.10.2025).
26. Профессиональный стандарт специалиста по управлению персоналом №109н от 09.03.2022. [Электронный ресурс]. URL: https://profstandart.rosmintrud.ru/obshchiy-informatsionnyy-blok/natsionalnyy-reestr-professionalnykh-standartov/reestr-professionalnykh-standartov/ (дата обращения: 01.10.2025).
27. Силакова Л.В., Андроник А., Киселев А.Д. Сущность цифровой трансформации: понятие и процесс // Baikal Research Journal. – 2024. – № 2. – c. 568-579. – doi: 10.17150/2411-6262.2024.15(2).568-579.
28. Указ Президента от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» / СПС «КонсультантПлюс».
29. Кибанов А.Я. Управление персоналом организации. / учебник. - Москва : ИНФРА-М, 1997. – 512 c.
30. Федеральный закон от 24.04.2020 N 123–ФЗ (ред. от 08.08.2024) «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации – городе федерального значения Москве, об особенностях обработки персональных данных при формировании региональных составов данных и предоставления доступа к региональным составам данных и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных» / СПС «КонсультантПлюс».
31. Хитрова Е. М., Прошутинская С. С. Искусственный интеллект и машинное обучение в поддержке инвестиционных решений на основе экспертных данных // Известия Байкальского государственного университета. – 2025. – c. 217-227. – doi: 10.17150/2500-2759.2025.35(2).217-227.
32. Хитрова Т. И., Хитрова Е. М., Пешкова О. В. Технологические аспекты концепции формирования единого информационного пространства современного предприятия // Известия Байкальского государственного университета. – 2023. – № 4. – c. 735–743. – doi: 10.17150/2500-2759.2023.33(4).735-743.
33. Чуланова О.Л., Хайбуллова К. Н. Исследование применения технологий искусственного интеллекта в управлении персоналом современных организаций // Вестник Евразийской науки. – 2020. – № 1. – c. 69. – url: https://esj.today/PDF/50ECVN120.pdf.

Страница обновлена: 26.11.2025 в 18:29:36

Download PDF

Introduction of artificial intelligence technologies as a challenge for personnel management specialists

Nosyreva I.G., Beloborodova N.A.

Journal paper

Leadership and Management
Volume 12, Number 11 (November 2025)

Citation:

Abstract:
The article analyzes trends in the introduction of artificial intelligence technologies in personnel management. The article identifies the functions of personnel management, in which artificial intelligence technologies are actively being introduced at the current stage of development of organizations and the economy. The specific artificial intelligence tools used in personnel management in domestic and foreign companies are considered. The possibilities and threats of applying artificial intelligence technologies in personnel management observed in organizations are described. The article provides a competency framework of a personnel management specialist, which takes into account the latest trends in the introduction of artificial intelligence technologies in the activities of organizations. Meta-competencies, digital, managerial, and connecting competencies are highlighted. The article substantiates the identified competencies due to technological changes in personnel management processes. Companies will face a shortage of personnel management specialists with knowledge of AI technologies.

Keywords: digital economy, artificial intelligence, personnel management, artificial intelligence in personnel management, personnel management function, personnel management technology, competency framework

JEL-classification: D83, J24, H1, M10, o33

References:

Abashkin V. L., Abdrakhmanova G. I., Vishnevskiy K. O., Gokhberg L. M. (2025). Digital Economy Indicators 2025

Abashkin V. L., Demyanova A. A., Talakauskas D. S. (2024). Practices and prospects for the introduction of AI technologies

Abashkin V. L., Kovalev G. G. (2025). The use of artificial intelligence in Russian companies

Balaganskaya V. S., Chulanova O. L. (2019). Artificial intelligence in personnel management: opportunities and risks. Novoe pokolenie. (20). 19-24.

Balashova N. V., Dementeva A. A. (2024). DIGITALIZATION IN HR MANAGEMENT: PRACTICAL ASPECT. Human resource management and intellectual resources management in Russia. 13 (6). 75-81. doi: 10.12737/2305-7807-2024-13-6-75-81.

Balashova N. V., Pilipeyko Yu.E. (2024). USING INNOVATIVE SCRUM TECHNOLOGY IN THE RECRUITMENT PROCESS. Economics and management: problems, solutions (Ekonomika i upravleniye: problemy, resheniya nauchno-prakticheskiy zhurnal). 5 (9). 182-190. doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.09.05.019.

Bayanov A. F. (2024). ADAPTATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS TO THE HR MANAGEMENT SYSTEM OF THE ORGANIZATION AT LAND TRANSPORT ENTERPRISES. Russian Economic Bulletin. (6). 267-272. doi: 10.58224/2658-5286-2024-7-6-267-272.

Chulanova O.L., Khaybullova K. N. (2020). THE STUDY OF THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN THE PERSONNEL MANAGEMENT OF MODERN ORGANIZATIONS. Vestnik evraziyskoy nauki. 12 (1). 69.

Khitrova E. M., Proshutinskaya S. S. (2025). ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING IN SUPPORTING INVESTMENT DECISIONS BASED ON EXPERT DATA. Bulletin of Baikal State University. 217-227. doi: 10.17150/2500-2759.2025.35(2).217-227.

Khitrova T. I., Khitrova E. M., Peshkova O. V. (2023). TECHNOLOGICAL ASPECTS OF THE CONCEPT OF FORMING A SINGLE INFORMATION SPACE OF A MODERN ENTERPRISE. Bulletin of Baikal State University. (4). 735–743. doi: 10.17150/2500-2759.2023.33(4).735-743.

Kibanov A. Ya. (2009). Fundamentals of personnel management

Kibanov A.Ya. (1997). Organization's personnel management

Mindigulova A. A. (2023). THE PHENOMENON OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE: HISTORY OF ORIGIN AND DEVELOPMENT. Sociology. (5). 239–244.

Nosyreva I. G., Beloborodova N.A. (2023). Strategic personnel management in conditions of labor shortage on the labor market. Russian Journal of Labour Economics. 10 (11). 1719-1738. doi: 10.18334/et.10.11.119826.

Nosyreva I.G., Beloborodova N.A. (2024). Digitalization of hr processes as a key element of digital transformation of an organization. Bulletin of Baikal State University. 34 (1). 61-70. doi: 10.17150/2500-2759.2024.34(1).61-70.

Nosyreva I.G., Beloborodova N.A. (2024). Evolution of the personnel management system: functional peculiarities. Leadership and Management. 11 (4). 1539-1556. doi: 10.18334/lim.11.4.121867.

Ovchinnikova O. P., Lebedeva D. V. (2024). ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HUMAN RESOURCES MANAGEMENT: OPPORTUNITIES AND THREATS. Voprosy upravleniya. (4). 55–66.

Silakova L.V., Andronik A., Kiselev A.D. (2024). The essence of digital transformation: concept and process. Baikal Research Journal. 15 (2). 568-579. doi: 10.17150/2411-6262.2024.15(2).568-579.

Подробнее об авторах:

Introduction of artificial intelligence technologies as a challenge for personnel management specialists