HR-данные не готовы к AI

HR-данные не готовы к ИИ

Более половины российских HR-специалистов считают, что главный барьер для внедрения искусственного интеллекта в HR — качество данных. Это показало исследование К2Тех на VK HR Tek – HR Day Overview 2025.

Опрос охватил более ста руководителей: HRD, HRBP, директоров по персоналу и аналитиков. И вывод получился тревожным — ИИ хотят все, но внедрить могут далеко не все.

Главный барьер

55% HR-профессионалов заявили, что кадровые данные в компаниях неструктурированы, разрознены и не подходят для работы ИИ.
Без нормальной базы AI бессилен — рекрутинг, прогнозирование текучести и обучающие рекомендации работают плохо.

Дополнительные сложности

• 52% — юридические и этические риски: конфиденциальность, дискриминация, непрозрачные алгоритмы
• 39% — высокая стоимость решений и неочевидная окупаемость
• 36% — нехватка внутренней экспертизы и специалистов по внедрению

Зачем HR всё-таки нужен ИИ

Несмотря на барьеры, четыре из пяти компаний считают ИИ стратегическим приоритетом на ближайшие два года.
Самые перспективные направления:
• 71% — рекрутинг и первичный скрининг
• 59% — HR-аналитика и прогнозирование текучести
• 59% — автоматизация HR-операций и сервисов
• 56% — обучение и персонализированные треки развития

Что будет с HR-командами

• 65% уверены: ИИ не приведёт к сокращению HR
• 15% считают, что появятся новые роли по аналитике и данным
• лишь 12% ожидают сокращений на 10–20%

Прямая речь К2Тех

Василий Мухин, руководитель направления по развитию систем документооборота и ИИ-решений К2Тех:
«Бизнес хочет внедрять ИИ, но более половины компаний не готовы к этому из-за состояния HR-данных. Амбиции опережают технологические возможности. Прежде чем запускать ИИ-решения, нужно создать качественный data-фундамент — без структурированных данных внедрение просто не работает».

 

 

Более половины HR-специалистов назвали неготовность данных главным барьером для внедрения ИИ

 К2Тех представил результаты опроса о внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в HR-процессы российских компаний, проведенного в рамках конференции VK HR Tek — HR Day Overview 2025. В опросе приняли участие более 100 топ-менеджеров и руководителей HR-направления, включая HR-директоров (HRD), руководителей департаментов по персоналу, HR-бизнес-партнеров (HRBP), а также специалистов по кадровой аналитике и автоматизации.

Опрос выявил, что основной проблемой внедрения ИИ-решений в HR становится качество данных. 55% респондентов отметили, что неструктурированные и разрозненные данные в HR-системах не позволяют эффективно использовать ИИ для автоматизации рекрутинга, прогнозирования текучести и персонализации обучения.

Среди других значимых барьеров респонденты выделили:

• 52% — юридические и этические риски, непрозрачность алгоритмов, вопросы конфиденциальности и дискриминации.
• 39% — ограниченный бюджет, высокая стоимость решений и неочевидная окупаемость инвестиций (ROI).
• 36% — отсутствие внутренней экспертизы, нехватка специалистов для выбора и внедрения ИИ-решений.

При этом стратегическая важность ИИ для HR растет. Так 4 из 5 компаний считают его внедрение одним из ключевых приоритетов на ближайшие два года.

Среди конкретных направлений HR наибольший стратегический потенциал ИИ специалисты видят в следующих областях:

• 71% — рекрутинг и подбор, автоматизация поиска и первичного скрининга кандидатов.
• 59% — HR-аналитика и данные, анализ вовлеченности и прогнозирование текучести.
• 59% — HR-операции и сервисы, автоматизация онбординга и ответов на вопросы сотрудников.
• 56% — обучение и развитие, персонализация программ обучения и карьерного роста.

65% респондентов уверены, что внедрение ИИ не приведет к сокращению HR-команд, а 15% прогнозируют создание новых ролей в области HR-аналитики и работы с данными. Лишь 12% ожидают сокращения штата на 10-20%.

«Несмотря на то, что внедрение ИИ является стратегическим приоритетом для большинства компаний, более половины из них не могут его реализовать из-за неготовности данных. Это создает ситуацию, когда амбиции бизнеса опережают его технологические возможности. Прежде чем инвестировать в сложные ИИ-решения, необходимо создать качественный data-фундамент. Без структурированных кадровых данных эффективное внедрение искусственного интеллекта невозможно», – отмечает Василий Мухин, руководитель направления по развитию систем документооборота и прикладных ИИ-решений К2Тех.