- -
- 100%
- +
Перед началом
В этой книге под ИИ в первую очередь понимаются генеративные инструменты, которые помогают работать с текстом, структурой, черновиками, вопросами и обобщением материала. Там, где речь идёт о скоринге, автоматизированной обработке или иных системах, способных влиять на кадровые решения, это оговаривается отдельно.
Слово «обезличить» используется здесь в практическом смысле: убрать из рабочего запроса прямые идентификаторы и сведения, без которых задача решается так же хорошо. Это не тождественно юридической процедуре обезличивания персональных данных по Федеральному закону № 152-ФЗ. Если процесс затрагивает персональные данные или трудовые последствия, его нужно сверять с актуальными требованиями и внутренними правилами компании.
Правовые нормы в книге даны как ориентир для профессиональной работы, а не как замена юридической консультации. По состоянию на 26 сентября 2026 года ключевые положения об отказе в заключении трудового договора, автоматизированной обработке персональных данных и дискриминационных ограничениях в вакансиях действуют; перед применением в конкретной ситуации стоит проверить актуальную редакцию норм.
Глава 1. ИИ рядом с HR: помощник, черновик, зеркало
Утро начинается с привычного звука: в общий чат падает сообщение от руководителя отдела продаж. «Нужно срочно найти двух менеджеров. Только нормальных. Чтобы не ныли, не уходили через месяц и умели продавать». Рекрутер смотрит на эту фразу, потом на старую вакансию, потом на папку с резюме, где половина кандидатов похожи друг на друга только потому, что все научились писать одинаковые слова: активный, стрессоустойчивый, результативный, умею работать в команде.
В такой момент искусственный интеллект кажется спасением. Ему хочется отдать весь шум: расплывчатую заявку, сырое описание вакансии, десятки резюме, письма кандидатам, вопросы для собеседования, отказ, напоминание руководителю, сводку по рынку. Он действительно может помочь. Он быстро превращает рыхлый текст в структуру, задаёт вопросы, предлагает варианты формулировок, замечает пробелы, собирает черновики писем и помогает увидеть, где в задаче не хватает фактов.
Но если дать ему лишнюю власть, он начнёт выглядеть опасно убедительно. Он не знает вашу компанию изнутри. Он не сидел рядом с начальником смены, который не умеет объяснять требования, но потом недоволен каждым новым человеком. Он не слышал, как кандидат замолчал после вопроса о переработках. Он не понимает, почему в одном регионе вакансия закрывается за неделю, а в другом та же должность висит месяцами. Он умеет имитировать уверенность. Этого достаточно, чтобы специалист расслабился в самый неподходящий момент.
Первая дисциплина HR рядом с ИИ простая: машина работает с текстом, структурами и гипотезами. Человек работает с последствиями. В найме, адаптации, оценке и увольнении последствия всегда касаются людей, репутации компании, документов, трудовых отношений, доверия и денег. Поэтому ИИ в этой книге не становится рекрутером, руководителем, юристом, психологом или судьёй. Он остаётся рабочим инструментом на столе специалиста.
ИИ полезен там, где HR тонет в сыром материале и за потоком теряет смысл. Он помогает превратить длинное сообщение руководителя в список уточняющих вопросов. Он может сравнить вакансию с требованиями, которые реально влияют на работу. Он предложит структуру собеседования, чтобы разговор не расползался в случайные впечатления. Он подготовит аккуратный черновик письма кандидату. Он соберёт варианты фраз для отказа, чтобы человек не получил сухое «мы вам перезвоним» и не ушёл с ощущением, что его просто стёрли.
Особенно хорошо ИИ работает как зеркало. Вы даёте ему текст вакансии, а он показывает, где внутри пустота: «коммуникабельность» без описания рабочих ситуаций, «стрессоустойчивость» без объяснения источника нагрузки, «дружный коллектив» вместо честного рассказа о задачах, «зарплата по результатам собеседования» вместо прозрачного диапазона, если компания готова его раскрывать. Иногда это неприятно. Но хорошая рабочая проверка редко бывает приятной с первой минуты.
В российской практике у HR есть отдельная сложность: часто от него ждут скорости, но не дают точных критериев. Руководитель просит «посмотреть людей», а потом отклоняет кандидатов по ощущениям. Собственник говорит «мне нужен сильный человек», но под этим может иметь в виду и опыт, и управленческую жёсткость, и личную совместимость, и готовность быть на связи по вечерам. ИИ помогает вынести эти мутные ожидания на бумагу. Он не решает конфликт за HR, но помогает сформулировать его так, чтобы с ним можно было работать.
Как применить
Сначала поставьте задачу, и только потом решайте, нужны ли ИИ данные из резюме. Возьмите одну рабочую ситуацию и попросите ИИ помочь вам разложить её на безопасные и проверяемые элементы: цель, профессиональные критерии, факты, которые нужно уточнить, вопросы к руководителю, границы риска. Чем раньше специалист отделяет профессиональные требования от вкусовых ожиданий, тем меньше шансов, что ИИ станет красивой ширмой для чужой предвзятости.
Например, руководитель просит найти «молодого энергичного менеджера по продажам». В рабочем контуре такую фразу нельзя просто переносить в вакансию. Её нужно перевести на язык задач: высокий темп звонков, умение работать с отказами, аккуратное ведение карточек клиентов, готовность учиться продукту, способность выдерживать плановые показатели без обещаний лёгких денег. Возраст, внешний вид и личные впечатления убираются из требований, если они не связаны с законными и объективными условиями работы. При сомнениях специалист сверяется с актуальными правилами компании и первоисточниками права.
Запрос в работу
Ты — помощник HR-специалиста. Помоги разобрать сырую заявку на подбор без оценки конкретных людей. Исходная формулировка руководителя: «Нужен нормальный менеджер по продажам, активный, без лишних вопросов, чтобы быстро продавал и не уходил через месяц». Сделай три блока: 1. Какие профессиональные требования можно извлечь из этой фразы. 2. Какие формулировки рискованны, неточны или могут привести к предвзятости. 3. Какие вопросы HR должен задать руководителю, чтобы получить проверяемые критерии вакансии. Не используй дискриминационные критерии. Не предлагай автоматический отсев. Не делай выводов о конкретных кандидатах.
Красный флаг
Ложная объективность.Когда ИИ выдаёт аккуратную таблицу, текст кажется более надёжным, чем он есть на самом деле. Но красивая структура не делает исходные критерии честными. Если руководитель просит «без семейных проблем», «помоложе», «приятную внешность», «славянскую внешность», «без маленьких детей», «мужчину, потому что так спокойнее», ИИ может вежливо переформулировать опасную мысль и тем самым замаскировать её. Задача HR — остановить этот процесс, а не придать ему деловой вид.
Передача лишних данных.В начале работы не нужно загружать в ИИ резюме с именами, телефонами, адресами, фотографиями, ссылками на личные страницы, сведениями о семье, здоровье или другой частной информацией. Для разбора подхода достаточно обезличенного описания вакансии и рабочих требований. Если компания хочет использовать ИИ в процессах с персональными данными, это отдельный вопрос для юристов, службы безопасности, внутренней политики и ответственных лиц за обработку данных.
Решает человек
Какая реальная рабочая задача стоит за просьбой руководителя.
Какие требования связаны с профессиональной пригодностью, а какие являются привычкой, страхом или личным вкусом.
Какие данные можно использовать в ИИ после обезличивания, а какие нельзя передавать без отдельного правового основания и внутреннего разрешения.
Какие формулировки вакансии могут унизить кандидата, сузить рынок или создать дискриминационный риск.
Готов ли руководитель обсуждать критерии письменно, а не менять их после каждого собеседования.
Вывод
ИИ можно брать в работу как усилитель ясности. Пусть он помогает формулировать, структурировать, задавать вопросы, находить пробелы и готовить черновики. Нельзя отдавать ему право решать, кто «нормальный», кто «сильный», кто «подходит по духу» и кто достоин разговора. В HR такие слова слишком часто прячут усталость, страх, предвзятость или просто плохо сформулированную задачу.
Сильный специалист по персоналу использует ИИ не для того, чтобы думать меньше. Он использует его, чтобы быстрее увидеть место, где нужно думать глубже.
Глава 2. Данные кандидатов и сотрудников: сначала лишнее убрать
В отделе персонала есть папка, которую никто не любит открывать. Там лежат старые резюме, сканы анкет, переписка с кандидатами, комментарии руководителей, результаты тестов, таблицы с пометками «перезвонить позже» и «не подошёл». Часть файлов давно потеряла смысл. Часть хранится по привычке. Часть никто не решается удалить, потому что «вдруг пригодится». И вот в эту папку приходит новая мысль: а что, если загрузить всё в ИИ, чтобы он нашёл лучших кандидатов и навёл порядок?
На первый взгляд идея кажется рациональной. Машина быстро обработает массив, выделит опыт, навыки, повторы, пробелы, подходящие профили. Она не устаёт, не раздражается и не теряет строку в таблице. Но в работе с персональными данными скорость не является главным достоинством. Главная дисциплина здесь — минимизация. Сначала нужно понять, какие данные вообще нужны для задачи, кто имеет право их обрабатывать, на каком основании, в каком контуре, с каким сроком хранения и какие внутренние правила компании это регулируют.
HR работает с людьми в момент уязвимости. Кандидат ищет работу, сотрудник проходит оценку, руководитель пишет отзыв, новичок признаётся, что не справляется, человек увольняется после конфликта. В этих ситуациях данные легко превращаются в оружие, даже если никто не хотел вреда. Одно неосторожное копирование, один файл во внешнем сервисе, одна таблица без обезличивания — и вместо удобства компания получает риск.
ИИ можно использовать без передачи лишней информации. Для многих задач ему не нужны имена, телефоны, адреса, фотографии, даты рождения, личные ссылки, сведения о здоровье, семейном положении, религии, национальности, частной жизни или обстоятельствах, которые не относятся к работе. Ему часто достаточно обезличенного описания: «кандидат А имеет три года опыта в розничных продажах, работал с кассой, знает складской учёт на базовом уровне, хочет график два через два». Даже такую информацию стоит давать только в том объёме, который нужен для конкретной рабочей операции.
Есть важное различие между помощью в тексте и обработкой данных о человеке. Одно дело — попросить ИИ улучшить шаблон письма кандидатам или список вопросов для собеседования. Другое — загрузить реальные резюме и попросить выбрать тех, кого стоит позвать. В первом случае риск ниже, если в запросе нет персональных данных и чувствительных сведений. Во втором специалист уже входит в зону, где нужны внутренние правила, юридическая проверка, понимание согласий, мест хранения, прав доступа и ответственности.
Российская практика особенно чувствительна к этой теме. В компаниях часто есть локальные положения, согласия, правила хранения документов, кадровые регламенты, требования информационной безопасности. Законодательство меняется, и книга не должна заменять юриста или специалиста по защите данных. Поэтому безопасная привычка звучит просто: сначала обезличить, затем сократить, потом проверить, можно ли использовать этот контур для такой задачи.
Как применить
Перед каждым запросом к ИИ задайте себе три вопроса. Первый: можно ли решить задачу без персональных данных? Второй: какие сведения можно убрать без потери смысла? Третий: что будет, если этот текст увидит человек, который не должен иметь доступа к данным кандидата или сотрудника? Эти вопросы отрезвляют лучше любого длинного регламента.
Для практической работы полезно завести «санитарный черновик». Это отдельная версия текста, где нет имён, контактов, точных дат, адресов, фотографий, ссылок, названий прежних работодателей, если они не нужны, и любых признаков, позволяющих без труда узнать человека. В этом черновике остаётся только профессиональный слой: опыт, задачи, инструменты, условия, ожидания, вопросы для уточнения. Затем уже этот обезличенный текст можно использовать для подготовки структуры собеседования, списка рисков по вакансии или вопросов к руководителю.
Запрос в работу
Ты — помощник HR-специалиста. Проверь обезличенный текст перед использованием в рабочем запросе. Текст: «Кандидат А претендует на должность кладовщика. Опыт: 4 года на складе строительных материалов, работа с приёмкой, размещением, инвентаризацией, терминалом сбора данных. Причина поиска: хочет более стабильный график. Ожидания: официальное оформление, сменный режим, понятная система оплаты. Есть перерыв в работе около шести месяцев, причину нужно уточнить на собеседовании». Сделай три блока: 1. Какие профессиональные сведения можно использовать для подготовки собеседования. 2. Какие вопросы стоит задать кандидату, не переходя в личную сферу. 3. Какие данные нельзя добавлять в запрос, если они не нужны для оценки профессионального соответствия. Не оценивай кандидата как подходящего или неподходящего. Не делай выводов о личности. Не используй дискриминационные критерии.
Красный флаг
Опасный сигнал — желание загрузить «всё как есть», потому что так быстрее.Быстрее не значит безопаснее. Резюме почти всегда содержит больше сведений, чем нужно для конкретного разбора: контакты, фото, возраст, город, ссылки, иногда семейные сведения, иногда детали, которые кандидат указал по привычке или потому, что рынок труда научил его оправдываться заранее. Если всё это оказывается в чужом технологическом контуре, HR уже не контролирует ситуацию полностью.
Отдельная опасность — скрытая память организации.В старых таблицах могут жить комментарии, которые никогда не должны были стать данными: «слишком взрослая», «молодой, но мутный», «женщина с детьми, будет отпрашиваться», «не наш типаж», «говорит с акцентом», «выглядит уставшим». ИИ, получив такую базу, не станет моральнее компании. Он может воспроизвести её старые перекосы в более аккуратной форме. Перед обработкой данных нужно чистить не только персональную информацию, но и саму управленческую привычку писать о людях так, будто они уже не люди.
Решает человек
Нужны ли персональные данные для этой конкретной задачи или достаточно обезличенного описания.
Есть ли в компании разрешённый порядок использования ИИ в работе с кадровой информацией.
Какие сведения относятся к профессиональной пригодности, а какие лучше не собирать и не обсуждать.
Не попали ли в запрос комментарии руководителей, содержащие предвзятость или личные оценки.
Нужно ли перед применением свериться с юристом, ответственным за персональные данные или внутренним регламентом.
Вывод
ИИ не должен становиться складом чужих биографий. Его сила — в обработке структуры, языка и рабочих гипотез, а не в накоплении лишних сведений о людях. Если задачу можно решить без персональных данных, выбирайте этот путь. Если без них нельзя, работа должна идти внутри понятного правового и организационного контура.
Для HR зрелость начинается с простого движения: перед тем как что-то отправить машине, убрать всё лишнее. Иногда именно это движение лучше всего показывает уважение к человеку.
Глава 3. Вакансия без тумана: как превратить «нужен нормальный человек» в критерии
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.