Ready 2 HR Tech

Почему внедрение ИИ буксует: данные исследований

Вы уже почувствовали это? Может быть лично от вас требуют внедрения ИИ любым способом и где угодно? Предлагаю вам заглянуть за поворот, чуть-чуть прибрать ожидания. Почитайте, что пишет самый абстрактно восторженный журнал - HBR - на тему первых результатов исследований по внедрению ИИ.

Многие компании сообщают о повсеместном использовании ИИ, но при этом разочарованы результатами. Ошибочно полагать, что проблема кроется в самой технологии, а не её внедрении.

Компании массово закупают нейросети (88% уже используют ИИ!), но руководство часто остается разочаровано результатами. Рост продуктивности выходит на плато, а реальной трансформации процессов не происходит. В чем проблема?

Новое исследование показало: дело вовсе не в плохих инструментах или технических сложностях. Дело в психологии и скрытом страхе.

Инициативы по внедрению ИИ заходят в тупик из-за того, что сотрудники испытывают сильнейшую профессиональную тревогу. Они боятся за свою востребованность, идентичность и будущее в отрасли. По статистике, 8 из 10 сотрудников испытывают так называемую «ИИ-тревожность».

Страх потерять работу заставляет людей чаще пользоваться ИИ, но при этом сильнее сопротивляться реальным изменениям.

Что делать руководителям?

1️⃣ Активность - не равно вовлеченность. Перестаньте считать сам факт использования ИИ показателем успеха.

2️⃣ Признайте страхи. В финансах и IT тревога выше, чем в медицине, потому что ИИ бьет по самой сути экспертности. С сотрудниками нужно честно говорить об их будущем.

3️⃣ Обучение важнее масштабирования. Не требуйте от людей сразу менять все процессы. Создайте безопасную среду, где ИИ будет восприниматься как инструмент расширения возможностей, а не как конкурент.

Как по мне - третий совет самый важный. Расширяйте базу без требования результатов здесь и сейчас, пусть ваши коллеги пробуют применять ИИ, наберутся опыта и почувствуют уверенность. Через время оцените опыт использования ИИ сотрудниками и в ваших условиях и вот тогда уже ставьте конкретные цели.

А полный перевод статьи почитайте в моем блоге:
🔗 https://ready.2hr.tech/K28sNq

Обзор рынка труда HR-Tech и HR-Аналитики за 2025 год

С гордостью представляю вам большой итог моей работы: Годовой обзор рынка труда за 2025 год. В обзор за год попала 1381 вакансия: я классифицировал их вручную и собрал картину рынка по ролям и работодателям, с динамикой, сроками закрытия и прогнозом на 2026. Такой срез по нашей индустрии в России больше никто системно не делает.

Несколько хайлайтов, чтобы понимать, что вас ждёт внутри:

✅ Чёткая картина того, как рынок остывал по ходу года
✅ Инфографика про то, как менялась структура спроса между HR-Tech и HR-Аналитикой, и какие роли внезапно стали «тяжелее» на фоне общего снижения найма
✅ Что происходило с инженерными вакансиями, для каких ролей вакансии просели, а какие (сюрприз) держались вопреки нисходящему тренду
✅ Мои размышления на тему коммерциализации внутренних решений
✅ Аналитика по срокам закрытия вакансий: какие роли закрываются быстро, где вакансии висят неделями и месяцами, и как это выглядит в распределении, а не одной цифрой
✅ Крупнейшие работодатели для специалистов HR-Tech и HR-Аналитиков и кто нанимал весь год, а кто исчез с радаров
✅ Разбор консолидации рынка: где видно сжатие, где расслоение, и почему ощущение, что все вакансии только у крупных, частично обманчиво

Обзор, как всегда бесплатен и свободен для распространения:
🔗 Полная версия на сайте
⏬ PDF для скачивания

Если обзор вам заходит, сделайте одну из трёх вещей:
▪️Перешлите коллеге, кому сейчас актуален поиск
▪️Принесите в рабочий чат
▪️Подпишитесь и сохраните пост в избранном

👉 Если вы с чем-то не согласны, видите картину иначе или просто хотите обсудить выводы — приходите холиварить в Карьерный чат HR-Tech, там именно для таких разговоров и место.

❤️ Здесь оставляю традиционное спасибо всем, кто следил, обсуждал и поддерживал этот проект!

Ready 2HR Tech | 🟢 HR-Tech chat | HR-Tech.Карьера | Вакансии в HR-Аналитике

Talent marketplace: когда сотрудники могут выбирать

Walmart, армия США и ещё несколько десятков крупных компаний используют внутренние маркетплейсы талантов - платформы, где сотрудники сами выбирают роли, проекты и новые позиции для себя. Логика понятна: дай мотивированным людям выбор - получишь вовлечённость и удержание.

Harvard Business Review опубликовал разбор исследования четырёх авторов которые решили проверить, работает ли это на практике. Результаты неудобные:

1️⃣ Назначения по решению компании на 33% продуктивнее случайных. Назначения по предпочтениям сотрудников - только на 5%. Зато работники оценивают их на 38% выше лично для себя.

2️⃣ Парадокс не в мотивации, а в информации. Сотрудники выбирают роли по косвенным признакам - офис рядом с домом, гибкий график - и не всегда понимают, насколько задача соответствует их реальным навыкам. Авторы исследования прямо говорят: описания вакансий в маркетплейсах зачастую слишком размыты, чтобы человек мог сделать осознанный выбор.

3️⃣ "Роли на вырост" - хорошо для карьеры, рискованно для компании. Около 90% навыков, которые люди хотели получить через внутренний маркетплейс, - универсальные, не привязанные к работодателю. Развивая их, компания фактически повышает рыночную стоимость сотрудника. Менеджер закрывает слот в проекте, но делает человека интереснее для конкурентов.

Что предлагают авторы? Гибридную модель - не "либо компания, либо сотрудник", а настроенное взаимодействие:
▪️ Давать людям чёткую обратную связь об их навыках и о том, что реально нужно на позиции.
▪️ Стимулировать подходящие совпадения - например, Gloat и Workday Talent Optimization умеют точечно «подталкивать» нужного кандидата к нужной роли, в том числе через бонусы, которые видит только он.
▪️ Ограничивать концентрацию HiPo в одной команде - механизмами, а не ручным управлением.

И последнее наблюдение авторов, которое мне кажется важным: маркетплейс по модели "сотрудник решает" хорошо работал в 2021-2023, когда удержание было дороже всего. Сейчас фокус сместился на эффективность - и это меняет оптимальный баланс в сторону большего контроля со стороны менеджера.

Почитайте полный перевод статьи в моём блоге:
🔗 https://ready.2hr.tech/a6JY1l

Трансформация операционной модели HR: пример Tesco

В 2022–2024 годах крупная компания Tesco провела трансформацию HR-функции — от классической модели Ульриха к структуре на четырёх опорах. Компания охватывает несколько стран, работает в ритейле, дистрибуции, банкинге и телекоме, 330 000 сотрудников. Задача стояла простая: сделать так, чтобы люди в разных странах и бизнес-направлениях получали одинаковый сервис от HR.

Что сделали:

1️⃣ Разделили HRBP на стратегов и операционщиков.
Создали отдельную команду стратегических партнёров, которая работает с культурой, талантами, будущей рабочей силой. Число классических HRBP сократили, зато добавили узких специалистов — по изменениям, коммуникациям, проектам, employee relations. Раньше бизнес-партнёр тянул всё от операционки до стратегии, теперь он стал ближе к бизнесу, а текучку отдали в сервисный центр.

2️⃣ Создали практики экспертизы вместо центров компетенций.
Просто новый лейбл для расширения зоны ответственности. Объединили спецов из разных зон в тематические команды (Talent & Capability PoE, например). Главное — перестали думать про центральный офис как единственный источник истины, начали строить группу как единый организм с учётом локальных рынков.

3️⃣ Запустили команду People Change.
Новое подразделение для управления изменениями: стратегия, программы, коммуникации, аналитика. Вытащили эту экспертизу из других функций, чтобы HR умел вести изменения сам, а не звал консультантов на каждый проект.

4️⃣ Консолидировали сервисы и самообслуживание.
Весь цикл от найма до ухода собрали в одну команду People Services. Линейные менеджеры получили обучение, как работать с инструментами самообслуживания и куда бежать за помощью. Меньше зависимости от HR-партнёров, больше автономии.

Идея «стратегического HRBP» в российских компаниях звучит уже лет десять, но обычно это всё тот же универсал, который одновременно готовит отчёт для совета директоров и решает, кого и куда переводить. У Tesco разделили эти функции жёстко — операционка ушла в сервис, стратегия осталась у партнёра, изменения вынесли в отдельную команду. Это требует технологической зрелости и готовности бизнеса работать через цифровые каналы, а не звонить в HR по каждому вопросу.

Второй момент — локализация. Tesco действует в нескольких странах, и они честно признают: невозможно сделать модель «один размер на всех». Пришлось строить market toolkit — понимание нюансов каждого рынка. В российском масштабе та же история: то, что работает в Москве, может не взлететь в регионах.

Третье — они делали это итеративно. Сначала пилот, потом анализ, потом корректировка. Не «большой взрыв» с откатом назад, а постепенная стабилизация модели по рынкам. Через 6–12 месяцев после каждого запуска — обзор, фидбек, рабочие группы для доработки.

Tesco не изобрела велосипед. Они взяли знакомую модель и выстроили её с учётом масштаба, технологий и локальных особенностей. Ключевое — это не проект на год, а длинная история с циклами улучшения. Если HR-функция не может ответить на вопрос «какой сервис получает сотрудник в разных частях компании», модель нужно пересматривать. Но делать это нужно с пониманием, что ничего идеального не бывает, и модель все время придётся адаптировать под новые реалии.

📖 Полный разбор кейса в моем блоге:
🔗 https://ready.2hr.tech/aa7P4L

5 прогнозов на 2026 год по Talent Strategy: разбираем с поправкой на ветер

Начало года - сезон прогнозов. Все прогнозируют. Консалтеры, вендоры, аналитики. Лишь бы не работать. Кто-то - на основе данных, кто-то — на основе надежд. Marc Effron, президент Talent Strategy Group и автор книги «8 Steps to High Performance», опубликовал свою пятёрку. Разберём - но с нашей колокольни.

1️⃣ Работодатели начнут проговаривать правила игры. По мнению Effron, компании наконец сформулируют, чего ждут от Core Employee, High Performer и HiPo - и что каждый получает взамен. Dell уже в 2024 сделали это открыто: удалёнщики не растут, и точка (почитайте в полной версии статьи - это "огонь")

У нас проблема обратная. Многие компании и рады бы озвучить правила, но сначала неплохо бы их у себя сформулировать. Когда HiPo-программа вроде есть, а на практике повышают того, кто дольше всех сидит - прозрачность не спасёт.

2️⃣ HR возьмётся за перестройку - и себя, и организации. Прогноз в том, что CHRO начнут фундаментально пересматривать операционную модель: всё транзакционное - в автоматизацию и AI-агентов, а сам HR должен стать главным консультантом по редизайну оргструктуры под ИИ. Иначе это сделает McKinsey.

Подписываюсь. Недавно писал об этом: ИИ - это гигиенический слой интеграции, а не революция. Кто не автоматизирует рутину в ближайшие два года, будет объяснять акционерам, почему HR стоит столько же при вдвое меньшей численности компании.

3️⃣ Компании серьёзнее займутся High Performers. Effron ожидает, что для этой категории появятся не только чёткие условия, но и нормальные процессы идентификации: амбициозные цели, прозрачная калибровка, индивидуальные планы развития. А руководителей начнут оценивать по метрикам удержания лучших.

Звучит красиво, но требует зрелой аналитики. Без данных калибровка превращается в субъективные споры на talent review. Для российского рынка это скорее задача на вырост, но направление верное.

4️⃣ Хайп вокруг skills-based подхода продолжит сдуваться. По прогнозу, всё больше skills-проектов будут свёрнуты или заморожены - бюджеты не выдерживают расплывчатых обещаний. А skills-маркетплейсы, где-то работающие уже полтора года, покажут ROI или будут закрыты.

❤️ Ну наконец-то кто-то из уважаемых западных консультантов сказал это вслух. Skills-based approach в том виде, в котором его продавали - красивая концепция, которая разбивается о реальность внедрения. У нас этот хайп до полного масштаба и не дорос, что, возможно, нам на руку: можно учиться на чужих ошибках.

5️⃣ HRBP движется к чисто стратегической роли. Пропорция 1:1000–1:2500, никаких транзакций, никаких теневых HR-функций. Только стратегия, топ-команда и брокерство сервисов от COE и HR-операций.

Стратегически чистый HRBP звучит прекрасно. Но при соотношении 1:2500 и отсутствии команды это уже не HRBP, а робот. В российских реалиях, где HRBP часто ещё и за кадровое делопроизводство отвечает, до стратегической чистоты - путь не одного года.

Если посмотреть на эти пять прогнозов через призму технологий, минимум три из них напрямую упираются в HR-Tech. Автоматизация рутины, идентификация High Performers через данные, проверка skills-маркетплейсов на ROI - без нормальной аналитической платформы ни один из этих прогнозов не реализуется. Технологии - не серебряная пуля, но без них эти амбиции так и останутся на слайдах PowerPoint.

Полный перевод статьи, как всегда в моём блоге, угощайтесь:
🔗 https://ready.2hr.tech/Hs3dH9

Employee listening: 7 золотых правил

Увидел свежую аналитику: к 2025 году уже 82% компаний планируют вкладываться в Employee Experience (EX). НЕ ВЕРЮ. Рост колоссальный. Но давайте честно, даже если предположить, что это так - то это не от хорошей жизни.

Весь этот бум вокруг «опыта сотрудника» выглядит как попытка бизнеса в панике найти волшебную таблетку. Людей не хватает, удерживать их сложно, зарплатная гонка бесконечна - вот и придумали красивую обертку про «голос сотрудника» и «тройные алмазы».

Перевел для вас статью про 7 золотых правил EX и добавляю своих злых комментариев, ну чисто для равновесия:

1️⃣ Смотрите на картину целиком. Предлагают слушать не только сотрудников, но и бизнес, и рынок.
Звучит банально, но контекст важен. Что из результатов опросов имеет причину внутри, а что снаружи? Баланс ищут годами.

2️⃣ Модель «Тройного алмаза». Слушаем → Понимаем → Тестируем.
Красивое название для простой логики «семь раз отмерь». На деле часто пропускают этап «понимаем» и сразу бегут внедрять модные фишки. Или вообще ничего не делают после опросов.

3️⃣ Междисциплинарность. HR должен дружить с IT, коммуникациями и АХО.
Абсолютная правда. Никакая корпоративная культура не спасет, если рабочий ноутбук тормозит, а в офисе душно и никто с этим ничего не делает.

4️⃣ Используйте силу ИИ. Нейросети для рутины и аналитики.
Сейчас это вставляют в любую стратегию. Главное, чтобы ИИ не начал писать мотивирующие письма вместо руководителей. Или уже поздно?

5️⃣ Обеспечьте стратегический вес. EX-команда должна быть рядом с C-level и иметь бюджет.
Вечная боль HR - доказать, что нужны деньги. Без бюджета это все не работает.

6️⃣ Учитесь у маркетинга и продукта. Относитесь к сотруднику как к клиенту.
Если бы мы обслуживали клиентов так, как иногда онбордим новичков, бизнес бы разорился за неделю.

7️⃣ Гиперперсонализация. Хватит грести всех под одну гребенку.
Звучит дорого. Пытаться угодить каждому индивидуально — это ад для администрирования, пока не прикрутят нормальную автоматизацию.

Простите за мой скепсис, если вам тема Employee Experience интересна, то советы дельные, почитайте их в полном переводе статьи.
🔗 https://ready.2hr.tech/N29saD

Какие прогнозы в HR-Tech на 2025 год сбылись?

Попробуем новый жанр. Я люблю англицизмы (на самом деле просто сдался, спасите меня), поэтому назову эту рубрику красивым русским словом time-based factchecking. Год назад я обобщил прогнозы на 2025 год и обещал через год отчитаться. Год прошел, беру формулировку из прогноза прошлого года и комментирую.

🔴 Обучение как стратегический приоритет
Да, мы видим и резкий спрос на новые навыки, и сдвиг фокуса в сторону AI-грамотности/рескиллинга. Компании реально начали воспринимать обучение как часть конкурентоспособности, потому что иначе они просто не успевают за изменением ролей.
Но, когда доходит до дела – «денег на обучение» стало больше только в разговорах, а в реальности часто побеждает формат «быстро показать активность», и качество/привязка к задачам у многих хромает. Почему сработало частично? Да посмотрите вокруг, без комментариев, какая учеба, сейчас надо работать эффективно.

✅ «Сотрудник — клиент» и гиперперсонализация
Как идея это закрепилось: карты пути сотрудника, EX-метрики, персонализация коммуникаций, «один опыт для разных сегментов». Но стандартом это стало только у передовых компаний. Большинство компаний по дороге упирается в два ограничения: нет нормальных данных о навыках/мотивации, и менеджеры перегружены, им не до тонкой настройки опыта на каждого.
Но в целом, концепция Employee Experience сейчас находится в кризисе, надо её переизобретать.

🔴 Баланс человека и ИИ
Год правда оказался «проще», но по другой причине. Не потому что ИИ легко встроился, а потому что быстро проявился его потолок. На демо всё выглядит магией, в реальной среде начинаются привычные взрослые проблемы: доступы к данным, безопасность, качество ответов на длинных цепочках, стабильность результатов, «последняя миля» интеграции. В итоге большинство внедрений упирается в организацию процесса вокруг модели: кто формулирует задачу, кто проверяет результат, кто несёт ответственность, как фиксируются правила использования, где границы доверия.

Сейчас основной паттерн в компаниях выглядит приземлённо: нашли точку применения, встроили ИИ в конкретный кусок процесса, настроили контроль качества и метрики, посмотрели эффект, откатили или поправили, пошли в следующую итерацию. Здесь прогноз «про тонкую грань» попал, а ожидание быстрого скачка к автономности и «новой оргмодели вокруг агентов» ушло в молоко.

✅ Возвращение офиса трансформации
В 2025 стало очевидно, что «проектов изменений» слишком много, а связности между ними мало: AI-инициативы, сокращение циклов, пересборка процессов, архитектура данных, пересмотр оргмодели. В мире, когда единственная константа – постоянные изменения, проектный офис набирает вес.

✅ Регулирование и новые вызовы
Тут прогноз был излишне оптимистичен. Часть про усиление требований к безопасности и правам сотрудников попала: комплаенс вокруг данных, ИИ, оценки персонала, киберриски. Это стало реальной HR-повесткой, особенно там, где HR-процессы завязаны на автоматизированные решения. А вот ожидание заметной дерегуляции и «снижения налогов» как общего тренда промахнулось.

✅ Гиг-экономика в корпоративном формате
Проектность реально проникла внутрь компаний: внутренние маркетплейсы задач, временные роли, “гиги” как способ закрывать пики и дефицит экспертизы. Параллельно вырос внешний рынок проектных специалистов, особенно в функциях, где ценится узкая экспертиза и быстрый результат. Самый интересный эффект: это начинает жить рядом со skills-подходом. Когда навыки описаны и видны, проекты проще матчатся на людей.

Итого: 4 Hits, 2 misses, я считаю неплохо… Только в жизни лично мне это никак не помогло, слишком реактивный был год. Если хотите вернуться на год назад - дублирую тут ссылку на пост:
🔗 https://ready.2hr.tech/Ns61mZ

Будущее HR-Tech: экономика ест технологии на завтрак (с)

Проанализировал пачку консалтерских отчетов от WEF, Microsoft, McKinsey, Deloitte и KPMG, актуальных на начало 2026 года. Если коротко: хайп вокруг ИИ затихает, уступая место жесткой прагматике и структурным изменениям. Я для себя выбрал 5 тезисов, которыми делюсь с вами:

1️⃣ «Skills-Based Organization»: Навыки — это валюта с бешеной инфляцией

Цитата из WEF (Future of Jobs 2025): «К 2030 году 39% текущих навыков сотрудников устареют. Это явление называют skill instability (нестабильность навыков)».

Фиксируем попытки перехода от управления должностями к управлению навыками. Гипотеза в том, что роли и должности больше не вывозят. Управлять приходится skill-capacity: какими навыками реально располагает компания здесь и сейчас. Отсюда интерес к skills-графам, внутренним маркетплейсам и проектной занятости.

2️⃣ Перегрев вовлечённости: хватит просто слушать

Многие отчеты радостно рапортуют о росте инструментов Employee Listening. Но давайте будем честны: McKinsey (HR Monitor 2025) подсвечивает критический разрыв. (а я говорил!)

▪️Компании тратят миллионы на опросы, но уровень вовлеченности в Европе замер на отметке 13% (Gallup/Microsoft data).
▪️Возникает «кризис действия»: сотрудники устали отвечать на вопросы, после которых ничего не меняется. В 2026 году тренд должен сместиться от «слушания» к «быстрому реагированию».

В отчётах много optimism bias. Employee listening переоценен.

3️⃣ Инвестиции в HR-Tech растут, доверие - нет

Gartner называет это buyer’s remorse: технологии покупают быстрее, чем успевают изменить процессы и мышление. Софт не компенсирует управленческую слабость.
Кризис доверия вызван тем, что технологии часто внедряются ради технологий, а не для решения болей рекрутеров или сотрудников.

It's always been. Я с этим внутренне согласен, но хочу поискать больше подтверждений.

4️⃣ От ATS к Talent Intelligence Platforms

Классические ATS превратились в кладбища резюме. Они хранят данные, но не работают с ними, по-крайней мере - ничего сложнее поиска не предлагают.

▪️Фишка Talent Intelligence (AIHR/Deloitte): В отличие от ATS, эти платформы объединяют внутренние данные (производительность, навыки) с внешним рынком.

▪️Это не просто архив, а «умный движок», который сам скажет: «Вам не нужно нанимать человека с рынка, у вашего бухгалтера из филиала в городе N есть 80% навыков для роли аналитика в головном офисе».

Пока все это - как концепт кар, но очень пересекается с пунктом 1 и трендом на квантованием работы.

5️⃣ Главный вывод 2025–2026 годов: ИИ - это - просто гигиенический слой интеграции.

Консенсус-прогноз (Microsoft & McKinsey): Не ждите революций каждую неделю. Базовые возможности (генерация текстов, скрининг) уже здесь. Большего «прорыва» в ближайшее время не будет - наступило время долгой, нудной интеграции в существующие бизнес-процессы.

Источники для изучения:

▪️World Economic Forum – Future of Jobs Report 2025
▪️Microsoft – New Future of Work Report 2025
▪️McKinsey – HR Monitor 2025
▪️KPMG – Smart Tech with Human Touch (Future of HR)
▪️Deloitte – 2025 HR Tech Marketplace Trends

Постарался убрать банальности, прибрать восторг насчет ИИ (он еще сохраняется в отчетах) и поделиться тем, что интересует лично меня. Отзывается? 💬

Просто для истории.

С наступающим тебя, подписчик!

3 года проекту Ready 2 HR Tech!

Привет, друзья!

Три года назад вышел первый пост в этом канале - это уже целая эпоха! С самого начала я ставил целью делиться с Вами HR-Tech материалами, которые, кроме меня, никто и не нашел бы, и я рад, что контент остается уникальным, хоть иногда это бывает непросто.

В прошедшем году мы с вами много времени посвятили критическому анализу хайповых тем. Мы глубоко погружались в то, как AI-агенты меняют корпоративный ландшафт, разбирали, почему ИИ иногда приводит к имитации продуктивности и дискредитирует сам себя, создавая AI-мусор, и честно говорили о платформах Employee Experience, которые повторили судьбу корпоративных соцсетей.

Я продолжил выпускать обзоры рынка труда HR-Tech и HR-Аналитики, подвел итоги 2024 года и перешел на квартальный формат (Q1, Q2, Q3). Надеюсь, они полезны для вас не меньше чем для меня. Честно, сейчас я уже очень жду завершения года, чтобы подбить тренды которые формировали этот год.

Моя личная радость в этом году - запуск HR-Tech сообщества, где строгий пребординг позволил сформировать группу профессионалов, которые обсуждают нашу индустрию, приходят с своими вопросами и открыто делятся мнениями.

❤️ Спасибо, что читаете, критикуете и поддерживаете этот канал! Я очень ценю, что мой путь, это мое невероятное приключение - продолжается и надеюсь, что то, чем делюсь с Вами, приносит Вам пользу.

Впереди нас ждут новые темы, классификация HR-Tech продуктов, новые вакансии в HR-Tech и HR-Аналитике, продолжения поиска роли и места ИИ в нашей работе, технологический ответ на требование работы с эффективностью и удержанием... Да мало ли чего еще!

Только вперед!

👍 Принимаю ваши Like/Share/Repost в виде поздравлений! А лучший подарок - Boost для этого канала.

Три года

Вроде целая вечность, а вроде - только вчера все сходили с ума от того, как бот пишет стихи про котиков и генерит фотки людей с 8 пальцами на одной руке. Прошло три года с запуска ChatGPT. И вот, наткнулся я на статью, где пытаются честно ответить на вопрос: а работа-то вообще стала лучше? Не быстрее, не технологичнее, а именно лучше.

Спойлер: всё сложно.

По идее, мы должны были выдохнуть. Сбросить рутину на нейронки и уйти творить великое (или пить кофе). Цифры в статье меня настораживают: 81% людей чувствуют, что теперь от них требуют делать больше. И 80% - что делать надо быстрее.

Появился даже термин классный - инфляция ожиданий. Это когда все знают, что отчет можно нагенерить за пять минут, и поэтому дают тебе на него десять. А то, что на осмысление и проверку нужны часы, никого не волнует.

И вот мы сидим и разгребаем, как это назвали исследователи из Стэнфорда, workslop. Всю думаю, как это перевести - рабочая жижа? Словесный мусор? Мы тонем в бесконечных, сгенерированных текстах, которые никто не писал, чтобы никто их не читал. Вместо того чтобы создавать, мы превратились в редакторов, которые ищут жемчужины в куче... ну, вы поняли.

А еще там есть пугающая мысль про одиночество. Оказывается, треть людей теперь реже говорит с коллегами, потому что проще спросить у бота (виновен, Ваша честь). Мы пишем письма через AI, а получатель читает их через AI-саммари. Общение двух алгоритмов, пока люди пьют антидепрессанты кофе.

Эксперт в статье, Боб Хатчинс, называет это синтетическим слоем. Мы теряем человечность, вежливость, эмпатию. Зато приобретаем кучу всезнаек, которые прочитали (или сгенерировали) поверхностный ответ и уверены, что всё поняли.

Так что, может, дело не в том, что ИИ плохой. Просто нам дали спорткар, а мы пытаемся на нем пахать поле. Как в анекдоте: очень мощный, но помидоры мнутся.

Ощущение, что мы пока в фазе большого эксперимента. Уже три года, а он никак не заканчивается. Инструменты уже есть на любой вкус, а рывка так и не случилось, и пока вместо того, чтобы работать меньше, да лучше, мы просто работаем громче.

Простите, друзья, это декабрь и опять нет времени перевести полную статью, кто хочет - почитайте её по ссылке. А если мои мысли вам по душе - поделитесь постом с коллегами.

Как изменится работа в 2026 году? (по версии Culture AMP)

Поздравляю с первым днём зимы. Последний месяц года — время подводить итоги, но не менее важно в такие моменты смотреть вперёд. Сегодня предлагаю заглянуть в 2026-й вместе с переводом программной статьи от Culture Amp — одной из самых авторитетных HR-платформ мира. Они работают с большими массивами данных о вовлечённости, лидерстве и корпоративной культуре, а их выводы регулярно определяют повестку для global HR.

И пусть культура съест стратегию на завтрак (с).

Итак, вот их прогнозы:

🔸 Компании начинают честнее рассказывать о себе. Долго было принято подчёркивать достоинства и обходить острые углы. Но в условиях «заторенных» карьер — когда люди не двигаются, а возможности роста заканчиваются — работодателям придётся говорить честнее. На поверхность поднимутся и сильные стороны, и неудобные процессы. Это не жесткость и не драматизация, а попытка открыть пространство для изменений внутри команд.

🔸 Система оценки работы переживает кризис. Всё больше процессов фиксируют активность, а не результат: счётчики кликов, время в приложениях, автоматические отчёты. На этом фоне люди начинают подстраиваться под метрики, а не под смысл задачи. В итоге формируется поведение “для системы”, когда видимая деятельность начинает жить своей жизнью. Чтобы вернуть баланс, компаниям придётся развивать более зрелые формы обратной связи — нормальные один-на-один, апворд-фидбек, контекстное обсуждение вклада.

🔸 AI меняет операционку, но не заменяет человека. Часть функций HR уже автоматизирована, и спорить с этим бессмысленно. При этом критические ситуации — поддержка во время утрат, обсуждение развития, сложные решения — остаются зоной, где алгоритм работает на уровне инструкции, а не человеческого отклика. Скепсис у HR-лидеров заметен: далеко не все верят, что AI повысит ценность профессии. Но перестраивать взаимодействие людей и технологий всё равно придётся — вопрос лишь в том, насколько взвешенно это будет сделано.

🔸 Менеджерская роль уже не так желанна и привлекательна. Структуры уплощаются, ответственности больше, а устойчивости — меньше. Среднее звено оказалось в зажиме: нужно выдавать свои результаты и одновременно тянуть команду. Поколение Z видит это довольно трезво и не спешит туда идти. На этом фоне AI-помощники для менеджеров выглядят не как революция, а как попытка хоть немного разгрузить роль. В 2026 году речь пойдёт не о большем количестве руководителей, а о лучшем качестве их поддержки.

🔸 Сайд-проекты выходят из разряда хобби. Ожидание “карьеры как лестницы” размывается. Люди ищут реализацию в других местах: во внештатных проектах, творческих занятиях, параллельных источниках дохода. Для одних это необходимость, для других — форма роста. Работы на стороне становится больше, и компании рискуют тем, что их собственная роль в жизни сотрудника окажется второстепенной. Но это не приговор: 2026 год даёт шанс вернуть основной работе ощущение смысла и энергии.

Я для себя делаю такой вывод: 2026-й обещает быть неудобным, но продуктивным годом. Туман и кризис смыслов спустился на нашу работу, будем искать место и толкаться локтями с ИИ, и, надеюсь, что в конце года мы окажемся все вместе лучше, чем были в начале.

Полную версию перевода статьи можете можете прочитать у меня в блоге:
🔗https://ready.2hr.tech/A7iYr4

Генеративный ИИ – это уже мейнстрим. Что дальше?

Josh Bersin совершил турне, пообщался с кучей компаний по миру и делится своими выводами по статусу AI-стратегий. Его вывод: GenAI уже стал нормальным рабочим инструментом, а не игрушкой для энтузиастов:
➡️ 46% бизнес-лидеров используют GenAI каждый день, 80% - хотя бы раз в неделю
➡️ 72% уже считают ROI, 74% видят положительный эффект
➡️ HR по интенсивности использования на третьем месте после IT и финансов
➡️ 23% крупных компаний тратят на AI $20M+ в год, 43% - больше $10M

1️⃣ Сейчас большинство кейсов - «индивидуальная продуктивность»: конспекты встреч, черновики документов и писем, быстрый поиск и анализ данных. Бёрсин, по сути, говорит: GenAI превращается в новый Office, а Copilot - в единую точку входа для ускорения офисной рутины. На чуть более продвинутом уровне – адаптации и тюнинг ИИ для сложных задач:
▪️В районе 12% компаний запустили корпоративные агенты уровня «Ask HR»: один чат, который закрывает вопросы по оплате, льготам, графикам, обучению и т.д., вместо порталов и SharePoint.
▪️В рекрутинге агенты уже умеют вести кандидата: пообщаться, выдать оценку, провести видео-интервью в любое время суток (чтоб они пропали, примечание автора блога)
▪️В обучении появляются AI-native платформы, где компании видят 30–40% снижения затрат.

2️⃣ Следующая стадия: многофункциональные агенты и переделка процессов.
Дальше, по Берсину, ценность будет не в точечных «ассистентах», а в многофункциональных агентах, которые закрывают весь процесс, например:
✅ рекрутинг-агент составляет вакансию, общается с кандидатом, планирует интервью, скринингует резюме и потом связана с онбордингом и performance review;
✅ карьерный агент ведет пользователя от запроса «мне нужен человек в команду» до решения, что выгоднее - нанять, пересобрать текущую команду или доучить кого-то внутри.

Как только такие агенты появляются, меняется структура работы: исчезают чисто рутинные роли (планировщики интервью, операционные координаторы), а людям приходится брать на себя более сложные куски процесса и работать поверх агентов.

3️⃣ Новый шаг - это агенты, которые помнят индивидуальный контекст:
🔔 HR-агент, который помнит твою прошлую вакансию и через месяц спрашивает, почему человек не адапьтировался как ожидалось, и предлагает донастройку команды вместо нового найма;
🔔 менеджерский ассистент, который опирается на внутренние метрики, span of control, вилки компенсаций и сам подталкивает к более разумным решениям.

То есть агент не просто отвечает на вопросы, а ведет сессии, строит гипотезы и опирается на историю взаимодействий.

Берсин – алармист: сейчас, говорит, не время отсиживаться. Это редкий период, когда можно вывести карьеру на новый уровень, опираясь на новые инструменты. Он проводит параллель с появлением Excel: бухгалтеров не стало меньше, они просто перестали складывать цифры в колонках вручную и занялись тем, что приносит больше ценности.

Источник – блог Джоша Берсина
(простите, сегодня без перевода: годовые цели сами себя не закроют)

Искусственный интеллект пишет performance-review. Что может пойти не так?

Конец года - самое время готовиться к оценке результатов.

И вот честно: независимо от того, насколько у вас формализована процедура performance review, наверняка у многих уже мелькала мысль - «а можно ли подключить ИИ, чтобы это всё упростить?» Признавайтесь :)

Рассказываю, что уже попробовали большие ребята. В JPMorgan позволили менеджерам использовать внутреннего чатбота при подготовке отзывов. Но с оговорками: ИИ не должен подменять человеческое мнение, и уж точно - не должен выставлять оценки или принимать решения о зарплате и повышениях.

Что показали первые эксперименты:
🔸 ИИ действительно экономит время и помогает собрать разрознённые данные - фидбэк, артефакты, задачи за год
🔸 Но если полностью отдать процесс машине, оценка становится пустой и обезличенной
🔸 Сотрудники, зная, что текст частично написал бот, могут меньше доверять результату
🔸 А ещё ИИ склонен к чрезмерному позитиву и может «пригладить» проблемы, которые стоило бы обсудить
🔸 Тем не менее компании вроде KPMG и Shopify уже официально включили использование ИИ в процедуру оценки

В целом тренд предсказуемый: менеджеры не хотят тратить десятки часов на ручной разбор, ИИ помогает с рутиной, но ответственность за выводы остаётся на человеке.

Если думаете, как это применить у себя - посмотрите на чужой опыт. Полный перевод статьи - здесь:
🔗 https://ready.2hr.tech/Na81Ms

Встречайте: цифровые двойники

😊 Я приветствую всех новых подписчиков, спасибо, что пришли. Тема канала — цифровой HR, то есть идеи и системы, определяющие будущее работы. Мой контент уникален тем, что я уже три года нахожу и перевожу статьи западных авторов, делюсь точным переводом в блоге, а здесь — выжимкой и своей рефлексией по теме.

Сегодня у меня на столе материал про технологию цифровых двойников. Эта концепция возникла в NASA, когда, чтобы починить космический корабль на орбите, на земле собрали его копию и моделировали поведение объекта перед внесением изменений.

Какая ирония: ИИ дал новые возможности работы с семантикой огромного количества данных и позволил создавать цифрового двойника для Homo laborans (человек-работник). Да, уже есть первые результаты пилотных проектов. Спокойно: пока речь идёт только о рабочей части нашей жизни.

Компания Viven.ai первой показала, как это может работать. Платформа собирает все следы нашей деловой активности — письма, встречи, документы, переписку — и формирует цифровой образ сотрудника. Этот двойник знает, над чем ты работаешь, с кем взаимодействуешь, какие темы обсуждаешь. Получившийся образ встраивается в корпоративные системы: можно спросить двойника коллеги о статусе проекта, узнать историю общения с клиентом или даже попросить «себя» прочитать документ и дать комментарий.

Всё это звучит пугающе, но прогресс формирует такую реальность прямо сейчас. Представьте себе всё это. Представили? Извините, теперь у меня вопросы:

🔔 Если цифровой двойник знает о тебе всё рабочее, где заканчивается твоя компетенция и начинается его?
🔔 Кто отвечает за ошибку, если совет дал он?
🔔 Кому принадлежит интеллект, собранный из твоих данных — тебе или компании?
🔔 Можно ли «забрать» своего двойника при уходе?
🔔 Кто видит, что спрашивают у твоего цифрового клона, и должен ли ты об этом знать?
🔔 Что произойдёт, если он начнёт говорить от твоего имени клиенту?

Похоже на сюжет фантастической повести или эпизод «Чёрного зеркала», но нет — первые пилоты на Западе уже идут, данные собираются, образы учатся отвечать. Не сомневаюсь, что скоро этим займутся и у нас. Технология обещает экономию времени и новый уровень коллективного интеллекта, но последствия могут быть тектоническими. Или нет… Скоро узнаем.

Почитайте полный перевод статьи по ссылке в моем блоге.

🔗 https://ready.2hr.tech/Y9nAt6


А если захотите поговорить об этом - подавайте заявку в наш HR-Tech чат.

Meetingslop: как ИИ убивает эффективность совещаний

Я принес вам новый англицизм и ещё одну скептическую статью про применение ИИ в рабочем пространстве.

Meetingslop — это когда искусственный интеллект превращает плохие встречи в ещё худшие. Неэффективность, помноженная на автогенерацию.

Исследователи из Стэнфорда ранее ввели термин workslop — имитацию "полезной работы", которая не двигает ничего вперёд. Meetingslop — её новый подвид: симуляция продуктивных совещаний, где вместо нужных встреч в календарь заливаются боты и суета.

В статье описаны четыре типичных формы этой заразы:
1️⃣ Meeting Assbots — боты, которые таранят ваш календарь и не замечают отпусков и блокеров, заполняя все ритуальными встречами.
2️⃣ Meeting Botshit — ИИ-секретари, которые галлюцинируют, придумывая задачи и решения, о которых никто не говорил.
3️⃣ Meeting Botspam — встреча, где половина участников — личные боты-секретари со своими владельцами. В результате, со встречи вы выходите с пятью разными версиями реальности.
4️⃣ Meeting Botcop-out — когда люди вообще перестают приходить, отправляя вместо себя "цифровых двойников".

В результате люди перестают готовиться, потому что "всё ведь записывается". Решения принимаются формально, без вовлечения. После встречи никто не помнит, кто за что отвечает — ведь "это же у ИИ есть в протоколе". Со временем разговоры становятся имитацией участия, а не совместной работы.

Не делайте так. Ещё слишком рано перекладывать коллективный разум на автопилот. Лучше почитайте полную статью в моем блоге:

🔗 https://ready.2hr.tech/d3OA1b

Можно ли применять Блокчейн для HR?

Закрываю тему блокчейна для HR переводом базовой статьи. Материал полезный как справочник, но за пять лет ничего не изменилось (что как бы намекает... 😏). Технология обещает прозрачность и безопасность, но в диких условиях продакшена замечена не была.

Так получилось, что тема буксует по банальным причинам: нет общих стандартов и сетей доверия, участники сами спотыкаются о неизменяемость записей, выгода для HR неочевидна без тесной стыковки с payroll и ATS, а ещё командам банально не хватает экспертизы.

Сама статья - про базовые, но нужные вещи: как блокчейн помогает хранить кадровые записи, быстро проверять дипломы и опыт, делать зарплатные выплаты прозрачнее, особенно трансграничные. Есть примеры (IBM, Tracr, ChronoBank), обсуждаются риски - стандарты, GDPR, инерция процессов - и рабочие практики внедрения: сначала найти pain point, подключить юристов и ИТ, обучить команду и идти итерациями.

Кажется, у технологии еще есть последний шанс, вот несколько идей, которые ещё могут выстрелить:

🔸 Плагины к ATS для мгновенной проверки дипломов и лицензий из доверенных реестров университетов и регуляторов.
🔸 Неизменяемый аудит трудовых событий (офер, онбординг, тренинги по безопасности, допуски).
🔸 Вестинг бонусов и LTI через смарт-контракты с прозрачными условиями наступления событий.
🔸 Реальный time-to-pay для проектной занятости с автоматическим налоговым удержанием в смарт-контракте.
🔸 Сквозной учёт занятости подрядчиков-субподрядчиков между заказчиками, чтобы убрать двойной биллинг.

Но времени остается мало: квантовый криптографический армагеддон может наступить в любую минуту и тогда весь блокчейн придется переизобретать. 😎

Кто тоже, как и я, захочет закрыть пробел по теме - welcome в блог. Я собрал базу, к которой можно будет вернуться при необходимости.

🔗 https://ready.2hr.tech/nA3Sd8

Резюме больше не нужно? OpenAI думает да.

Все сейчас добавляют ИИ в свои продукты и свою инфраструктуру - как функцию, как фичу, как требование стейкхолдеров. Я хочу рассказать о планах самого глобального игрока: OpenAI, ранее концентрировавшийся на универсальном расширении возможностей ("вот вам ChatGPT, делайте что хотите"), делает шаг в специфику и пытается полностью изменить инфраструктуру поиска работы.

OpenAI анонсировал систему распределения труда под эпоху ИИ. Jobs Platform строится вокруг идеи, что резюме больше не нужны: важны навыки, подтверждённые фактами. Прямо в ChatGPT можно будет пройти обучение, сдать тест и подтвердить свои навыки. После этого максимально структурированный профиль кандидата попадает в общую базу, где алгоритмы сопоставляют навыки с потребностями компаний. Работодатель дает требования, ИИ мэтчит – и это не просто поиск, а глубокий семантический анализ. В результате рекрутер не скринит сотни резюме, а получает короткий список людей, которые реально умеют то, что нужно.

Сейчас разворачивается пилот, в котором участвуют Walmart, Accenture и Indeed, а отдельный трек обещают для малого бизнеса и госсектора. Публичный старт по результатам пилотов обещают в 2026 году.

Попытки переделать рынок труда уже были. Google Hire не взлетел, Facebook Jobs тихо умер, даже LinkedIn десять лет оттачивал свою экосистему, но так и не изменил рынок. HR-технологии сложны как сама жизнь - это интеграции, доверие, данные, законы, человеческий фактор.

OpenAI может сыграть иначе — за счёт масштаба, узнаваемости и того, что обучение и аттестация встроены прямо в их главный продукт. Но рисков тоже хватает: конфиденциальность, прозрачность работы алгоритмов, конкуренция с LinkedIn (который, кстати, принадлежит Microsoft - инвестору OpenAI).

Если проект выстрелит, резюме как жанр начнёт умирать: важным станет не где ты работал, а чему научился и как быстро можешь переучиваться. Трудоустройство развернется от формальных признаков к проверяемым навыкам, а ИИ станет посредником между человеком и работой — не как модный инструмент, а как новый институт доверия. Через год Васюки станут Нью-Васюками (с).

Если не выстрелит, останется примером того, что даже лидеру ИИ тяжело встроиться в старую инфраструктуру, где решение человека всё ещё значит больше, чем алгоритм.

А еще мне очень интересно посмотреть, как и кем эта идея будет воплощена у нас.

Ready 2HR Tech | HR-Tech chat | HR-Tech.Карьера | Вакансии в HR-Аналитике