95% пилотов ИИ в компаниях не приносят отдачи. Эту цифру привёл Тим Краска из MIT на форуме AIRF 2025 — и она отрезвляет. Одновременно российский рынок корпоративного обучения перешагнул отметку в 100 млрд рублей, а 84% компаний инвестируют в развитие сотрудников. Парадокс: технологии внедряем, деньги тратим, а результат остаётся на уровне демо.
Проблема не в самом ИИ. Агентный ИИ — следующий шаг после чат-ботов: он не просто отвечает на вопросы, а сам ставит задачи, звонит, бронирует, анализирует и принимает решения в заданных рамках. Но чтобы эта штука заработала в вашей компании, нужно перестать думать о ней как о волшебной кнопке и начать готовить людей. Именно об этом говорили эксперты на AIRF 2025. Мы собрали шесть главных выводов — и адаптировали их под реалии российского HR вместе с командой группы компаний «Алмаз».
1. ИИ не заменит людей — но люди без ИИ проиграют
На форуме прозвучала простая мысль: стратегия ИИ должна строиться вокруг человеческих ценностей, а не вокруг технологии. Джеффри Альфонсо, CEO Alef Education, призвал не контролировать агентов, а развивать любопытство. Каустубх Вагле из BCG говорил о совместном творчестве, а не о делегировании ответственности. Тим Краска из MIT предостерег от переоценки ИИ в краткосрочной перспективе и недооценки в десятилетней.
Для российского HR это означает: не надо ждать, пока ИИ «созреет». Надо уже сейчас встраивать его в процессы, но с чётким пониманием, где человек принимает финальное решение. Иначе получится как с внедрением ERP-систем в 2000-х: купили, внедрили, а люди продолжали работать в Excel.
Чтобы избежать перекосов, стоит провести стратегическую сессию с ключевыми руководителями: договориться, какие задачи отдаём агентам, какие оставляем людям, и как это меняет оргструктуру.
2. Агентный ИИ — это не инструмент, а новый сотрудник
Рахул Лакханпал из DarwinBox отметил: агентный ИИ перешёл от анализа к действию. Один агент может быть разным для разных ролей: для руководителя — начальник штаба, для команды — цифровой коллега, для рядового сотрудника — наставник. Это фундаментально меняет то, как мы потребляем информацию и принимаем решения.
В российских компаниях агенты уже берут на себя первичный скрининг резюме, планирование отпусков, ответы на типовые вопросы. Но без подготовки сотрудников такие агенты быстро становятся дорогой игрушкой. HR-директору придётся управлять гибридной командой, где часть работы делают алгоритмы. Это требует новых компетенций: постановка задач, интерпретация результатов, контроль качества.
Совет: начните с инвентаризации рутинных задач в HR. Спросите команду, что отнимает больше всего времени. Обычно это обработка входящих, согласования, отчёты. Именно сюда можно ставить агентов в первую очередь.
3. Демо впечатляет, производство разочаровывает
Тим Краска привёл показательный кейс: шведский финтех Klarna громко заявил, что ИИ-агент заменит 700 операторов поддержки и принесёт $40 млн прибыли. Через год компания наняла людей обратно и признала: ИИ должен дополнять, а не заменять. По данным MIT, 95% организаций получают нулевую отдачу от ИИ-проектов.
Причина не в слабых сценариях, а в разрыве между эффектным демо и реальной производственной системой. Внутренние презентации выглядят блестяще, но за ними скрывается пропасть: интеграция с ИТ-ландшафтом, качество данных, обучение пользователей, регламенты.
В корпоративном обучении та же история: красивая LMS с AI-тьютором собирает аплодисменты на конференциях, но в реальной работе сотрудники не пользуются системой, потому что не обучены, а процессы не перестроены. Прежде чем инвестировать в технологию, убедитесь, что у вас есть план внедрения и метрики успеха.
4. Умный ИИ требует умной архитектуры
Анируд Нараян из Lyzr назвал три главные причины провала пилотов: галлюцинации, конфиденциальность данных и отсутствие объяснимости. Для HR это звучит особенно остро: ошибки в кадровых решениях дорого обходятся.
Нельзя просто купить подписку на AI-сервис и ожидать чуда. Нужна интеграция с вашими HR-системами, качественные данные о сотрудниках и прозрачные алгоритмы. Эксперты AIRF предложили концепцию OGI — organizational general intelligence: переход от одиночных агентов к сети агентов, которые общаются между собой внутри компании. Это ближайшие 3–5 лет, и HR должен проектировать такую архитектуру уже сейчас.
Практический шаг: проведите аудит данных и компетенций. Оценка персонала покажет, где агенты могут взять на себя рутину, а где без человека не обойтись. На основе этого можно строить дорожную карту автоматизации.
5. Будущее — не человек против ИИ, а человек, усиленный ИИ
Пол Потгитер из NEOM говорил о симбиозе технологий и человеческого мышления. Шримант Рудрараджу из LSEG привёл пример: инженеры пишут код, а ИИ его отлаживает и оптимизирует. Низар Хнейни из Roland Berger напомнил, что человечество уже переживало индустриальную революцию и интернет — справимся и с этим.
Для корпоративного обучения это значит: самая востребованная компетенция ближайших лет — умение ставить задачи агенту и интерпретировать его результаты. Это не про кнопки, а про мышление: критическое, системное, этическое. Компании, которые вкладываются в такое обучение, по опыту ГК «Алмаз», сокращают время рутинных операций на 30–40% и повышают вовлечённость сотрудников.
Если ваша компания готова, стоит разработать программу обучения под заказ, которая учтёт специфику процессов и уровень цифровой зрелости команды.
Практические рекомендации
Чтобы агентный ИИ приносил пользу, а не разочарование, начните с малого и действуйте по плану:
- Проведите аудит HR-процессов. Выделите 3–5 задач, которые можно автоматизировать агентами: обработка заявок, планирование интервью, первичный скрининг резюме, ответы на типовые вопросы.
- Оцените цифровые компетенции сотрудников. Используйте опросы, тесты или assessment-центр. Это даст карту пробелов и позволит сегментировать обучение.
- Разработайте поэтапную программу обучения. От базовой AI-грамотности до продвинутых сценариев делегирования. Включите практические кейсы, а не теорию.
- Запустите пилотный проект с чёткими метриками. Фиксируйте время выполнения задачи, количество ошибок, удовлетворённость сотрудников до и после внедрения.
- Назначьте ответственного за ИИ-трансформацию. Это может быть HR-директор или T&D-руководитель. Главное — чтобы у него были полномочия менять процессы.
- Пересмотрите модель компетенций. Добавьте навыки работы с ИИ: постановка задач, верификация результатов, этические аспекты.
Заключение
Агентный ИИ — не панацея и не угроза. Это инструмент, который требует от HR новой роли: не администратора, а архитектора изменений. Те, кто начнёт готовить людей сегодня, через два года будут управлять более эффективными командами, а не догонять рынок.
Часто задаваемые вопросы
Что такое агентный ИИ простыми словами?
Это система, которая не просто отвечает на вопросы, а выполняет действия: ставит задачи, собирает информацию, принимает решения в заданных рамках. Условно — цифровой сотрудник, которому можно делегировать рутину.
Нужно ли HR-директору разбираться в ИИ?
Да, хотя бы на уровне понимания возможностей и ограничений. Не обязательно писать код, но важно уметь оценить, где агент поможет, а где навредит, и как изменится работа команды.
С чего начать внедрение агентного ИИ в компании?
С аудита процессов и компетенций. Выберите одну рутинную задачу, которая отнимает много времени, и запустите пилот с чёткими метриками. Не пытайтесь автоматизировать всё сразу.
Какие навыки развивать у сотрудников в первую очередь?
Критическое мышление, умение формулировать задачи, интерпретировать результаты и работать с данными. Также важны soft skills: коммуникация, адаптивность, эмоциональный интеллект.
Как измерить отдачу от ИИ в HR?
Считайте время выполнения задач, количество ошибок, стоимость процесса и удовлетворённость сотрудников. Сравнивайте показатели до и после внедрения, но дайте пилоту хотя бы 3–6 месяцев.
Какие ошибки чаще всего допускают при внедрении?
Покупка технологии без обучения людей, отсутствие чётких метрик, попытка заменить сотрудников вместо усиления, игнорирование вопросов конфиденциальности и этики.
