« Назад

13.03.2026 10:56

В каждой третьей компании (34%) HR-процессы автоматизированы с помощью ИИ-ассистентов и ИИ-агентов, показывает свежее исследование СберАналитики. HR-специалистами наиболее востребованы такие инструменты, как система отслеживания откликов, скрининг резюме, ранжирование кандидатов, видеоинтервью с автооценкой, аналитика текучести и вовлеченности, рекомендации по обучению.

Основные риски связаны с тем, что эти инструменты работают с массивами персональных и поведенческих данных. На фоне широкого проникновения ИИ в HR-практику нарастает внимание регуляторов к автоматизированным решениям в трудовой сфере: в России, например, этот аспект был затронут в ФЗ‑152 «О персональных данных».

В частности, большое внимание уделяется прозрачности алгоритмов, принимающих решения, которые затрагивают права работников и соискателей. Использование ИИ-инструментов требует от работодателей не только корректной обработки персональных данных сотрудников, но и готовности пояснять кадровые решения, принятые на основе алгоритмов. Например, в случае отказа в приеме на работу или повышения в должности.

Какие данные о сотрудниках обрабатывает AI

В HR‑AI‑инструменты попадают следующие категории данных:

Персональные данные: ФИО, контакты, дата рождения, гражданство, образование, история работы.
Поведенческие данные: метрики продуктивности, активность в корпоративных системах, KPI, участие в проектах.
Психометрические данные: результаты тестов, оценка софт‑скиллов, поведенческие опросники.
Видео- и аудиоданные: записи видеоинтервью, их расшифровки, голосовые отклики.
Данные из корпоративных систем: LMS, CRM, таск‑трекеры, внутренние соцсети, обратная связь 360.

Риски и как их избежать

Риск утечки персональных данных

Риск утечки персональных данных сотрудников при интеграции с внешними сервисами или использовании их для дообучения моделей без информированного согласия людей – основная опасность использования ИИ в HR. Компании это грозит не только штрафами со стороны регуляторов, но и репутационным ущербом и падением доверия со стороны работников и соискателей.

Как избежать утечек данных:

Назначьте ответственных за защиту данных сотрудников: в их обязанности будет входить надзор за корректной обработкой данных и соблюдение регуляторных требований.
Обучение сотрудников: регулярно проводите тренинги для сотрудников по вопросам прав и обязанностей в области защиты данных.
Меры по защите самих данных: используйте шифрование, анонимизацию и строгий контроль доступа.

Вероятность алгоритмической дискриминации

Это еще один значимый фактор риска. Речь идет о воспроизведении моделью предвзятостей, заложенных в исторических данных. Например, если компания статистически реже нанимала женщин на технические роли или людей старше 45 лет, модель «учится» оценивать такие профили как менее предпочтительные. Это не только нарушает ст. 3 ТК РФ (прямой запрет дискриминации при приеме на работу по полу, возрасту, месту жительства и семейному положению), но и сужает воронку талантов, которые могли бы усилить команду и создать реальную бизнес-ценность.

Такая дискриминация может быть незаметной для рекрутера, если он видит только итоговый рейтинг резюме без понимания, какие признаки и как именно повлияли на результат. Во избежание правовых споров и репутационных потерь компаниям необходимо придерживаться механизма human-in-the-loop (вовлечения экспертов-людей в процессы принятия решений ИИ) и внутренних регламентов этичного использования ИИ в HR.

Как избежать дискриминации ИИ-алгоритмами

Не доверяйте алгоритму решения, которые существенно затрагивают права человека (наём, увольнение, значимые изменения условий труда) без возможности пересмотра выводов модели специалистом.
Исключите из данных для обучения модели чувствительные признаки (пол, возраст, семейное положение, национальность), которые могут стать причиной дискриминации.
Проводите регулярный аудит моделей: периодический пересмотр алгоритмов, тестирование на новых данных, ручная проверка кейсов.

Недоверие сотрудников к ИИ-алгоритмам

Еще один важный по значимости фактор. Перспектива, что алгоритм может решить судьбу карьеры сотрудника, многим может казаться пугающей, вплоть до саботажа HR-инициатив по автоматизации бизнес-процессов.

Важно объяснять сотрудникам и кандидатам:

какие именно данные анализирует AI;
какова роль человека: что окончательное решение принимает специалист, а алгоритм — только инструмент поддержки;
как оспорить результат: кому можно задать вопрос, запросить пересмотр, исправить данные.

Базовый чек-лист безопасного использования ИИ в HR

При внедрении AI-инструментов в процессы необходимо прописывать строго требования к недискриминации, аудиту моделей и формированию отчетности.

1. Контроль данных и доступов. Определите, какая информация в компании является конфиденциальной и запретите ее использование в ИИ-системах.

2. Проверка ИИ-провайдеров. Изучайте политику конфиденциальности ИИ-сервисов в отношении пользовательских данных. Обращайте внимание на бессрочное хранение данных и передачу в другие юрисдикции.

3. Критичное использование результатов ИИ. Проверяйте код, тексты и ответы чат-ботов на ошибки, уязвимости и недостоверную информацию.

4. Учет бизнес-рисков по направлениям. В разработке: проверяйте код на уязвимости и лицензии. В маркетинге: оценивайте риски авторского права и этики. В продажах и поддержке: контролируйте корректность и контекст ответов чат-ботов.

5. Системное обучение сотрудников. Обучайте безопасному использованию ИИ, юридическим рискам и проверке результатов. Закрепляйте знания через внутренние мастер-классы и тренинги.

AI как инструмент справедливости, а не риска

AI в HR обладает огромным потенциалом в области оптимизации найма, обучения, управления эффективностью и вовлеченностью. Однако этические проблемы, которые ставит ИИ перед HR-специалистами (предвзятость, непрозрачность работы алгоритмов, обеспечение конфиденциальности данных), требуют проактивного подхода к решению.

Руководители HR-отделов должны уделять приоритетное внимание этике использования ИИ, привлекать специалистов из разных сфер (от юридического департамента до разработки) и инвестировать в обучение персонала.

Этический подход — это конкурентное преимущество на рынке работодателей: кандидаты и сотрудники больше доверяют компании, которая честно говорит об используемых ИИ-инструментах и следит за сохранностью личных данных сотрудников.

Автор: Ольга Королева, руководитель направления HR People Partners в Битрикс24

Иллюстрации: Freepik

Этика AI в HR