Дефицит кадров заставляет работодателей искать нестандартные решения для поиска сотрудников. Чаще всего предприятия обращаются к цифровым инструментам. Согласно опросу HeadHunter, проведенному в конце 2025 года, главной задачей HR-служб в 2026 году становится увеличение производительности труда. О том, как меняются подходы к HR-процессам на Дальнем Востоке, РБК Приморье рассказала директор дальневосточного филиала HeadHunter Ксения Аверина.

— Для начала хотелось бы узнать, какие задачи в 2026 году в фокусе у HR? Год назад это было удержание людей в компании. Что сейчас?

— Никто бросать удержание не собирался. Но тренды, которые формируют точки притяжения внимания HR, складываются из множества факторов. Это и экономика, и рынок, и потребности бизнеса. Мы проводили опрос настроений в конце 2025 года на тему того, чем будут заниматься в 2026-м. И тут явной красной нитью, естественно, идет увеличение производительности труда. Рост производительности труда, рост эффективности на рабочих местах. Это то, что требует бизнес и что нужно практически всем компаниям.

Конечно, в первую очередь в этом заинтересованы крупные работодатели численностью более тысячи человек — тут каждый третий отмечает, что это будет обязательная задача на следующий год. Но, кроме этого, и малый, и средний бизнес задумываются о том же самом. Им тоже нужно увеличивать производительность, потому что не везде есть возможность расти в количестве персонала. Пока только 19% работодателей из сегмента МСП отмечают, что они будут этим заниматься, но тем не менее они тоже про это задумываются.

— Только ли за счет цифровизации или что-то еще помогает увеличить производительность?

— Цифровизация в первую очередь. Это тоже тренд, потому что цифровизация, автоматизация решений во многом помогает высвободить ресурс — может быть, время, может быть, рабочие руки. И в целом цифровизация становится повсеместной. Все больше работодателей стараются понять, что можно оптимизировать за счет автоматизации.

— Какие процессы в HR автоматизированы больше всего? А какие остаются «ручными»?

— В первую очередь, конечно же, цифровой документооборот. Этот тренд не новый, он достаточно давно действует. Но при этом раньше мы говорили, что это, в основном, вотчина крупного бизнеса. Они в первую очередь шли в электронный документооборот и следом в кадровый электронный документооборот. Но уже долгое время, уже больше года, мы видим, что тренд распространяется в регионы. Если даже посмотреть операторов кадрового электронного документооборота, тот же HRlink, — у них больше 50% пользователей прирастают за пределами Москвы. Регионы распробовали, и тут как раз нет сильного ограничения: крупный бизнес или малый.

— А что с Дальним Востоком?

— На Дальнем Востоке тоже начинает распространяться это явление. Мы, конечно, еще только входим в эту эру, но компании все больше задумываются. И дело не только в скорости оптимизации — это безопасность, более качественная работа с данными. Если у компании есть чувствительность к персональным данным, к скорости принятия решения либо к скорости принятия на работу, или это разные филиальные сети, когда люди далеко находятся друг от друга и нужно думать, как оптимизировать бумажный документооборот.

— Какие отрасли по HR-автоматизации сейчас лидируют?

— В первую очередь, конечно, IT. Это самое очевидное. Больше 35% респондентов среди IT-компаний сказали нам, что они будут массово автоматизировать HR-инструменты и внедрять ИИ. Но, помимо этого, есть отрасли, в которых ИИ сильно помогает убирать рутину. Это может быть производство, могут быть компании с расширенной сетью. Есть добывающие компании, которые тоже интегрируют в свои HR-процессы искусственный интеллект. Поэтому развитие и распространение по отраслям будет дальше расширяться.

— Мы много говорим про тренд цифровизации, и все-таки это влияет на вакансии, которые мы видим на рынке труда. Как?

— Если говорить про HR, например, то с начала 2026 года в Приморском крае было больше 100 вакансий с запросом на знания ЭДО. У HR в принципе уже запрашивают больше знаний и умений в области HR-автоматизации. HR — это же не только поиск. Это обучение, CRM-системы, адаптация. Тут много чего может быть, что можно делать с персоналом, что хочется компаниям видеть от своих HR. Способы и умения находить карманы эффективности, что можно оптимизировать.

— Мы говорим об оптимизации труда, но при этом интересно узнать: куда уходит время, которое высвобождается? То есть сотрудники становятся мультикомпетентными — это еще один тренд нынешнего времени?

— В первую очередь, когда мы говорим, что искусственный интеллект освободит время, конечно, хочется отдавать его в те области, в которых искусственный интеллект не заменит человека. Во многом общение с людьми, взаимодействие с людьми, анализ и выстраивание стратегий или выстраивание каких-то гипотез — это всё еще человеческая работа.

— Вы говорите про взаимодействие, и даже при приеме на работу уже мы видим, как можно оптимизировать этот процесс: интервью проводят роботы.

— Могут, да. Здесь все зависит от качества робота, потому что нельзя полностью отдать процесс на откуп. Мы не забываем, что это двусторонний процесс: с одной стороны работодатель отдает интервью искусственному интеллекту, с другой стороны — соискатель. Соискатель тоже хочет общаться с живым человеком и быть уверенным, что его случайно не пропустили из-за того, что он ответил как-то не так или что-то забыл сказать. Потому что только человек может дополнительно сделать еще один фильтр, еще один вопрос. Поэтому мы и говорим, что это ассистент, это не замена и точно не полная замена.

— Вот как раз об этом: как HR использует ИИ при подборе персонала? Какие функции, кроме интервью, еще есть?

— Нейрогенеративные модели для создания вакансий. Наш ИИ-помощник может и помогает нашим HR создавать вакансию. Человек наговаривает простым языком, кого он ищет, модель понимает, делает примерный текст вакансий, формулирует всё, дает HR: «Вот, пожалуйста, посмотри». Человек правит, возможно, делает какие-то правки — и это уже готовая вакансия. Письма, взаимодействие, первичный разбор отклика на вакансии — это тоже может делать модель, и в целом достаточно хорошо справляется. Всё сильно зависит от оператора, поэтому мы все компании призываем учиться правильно говорить с моделями, более детально давать им задание. Чем больше вы даете информации, тем больше вероятность, что модель вас качественно поймет.

— А где проходит эта грань между доверием к ИИ и личными отношениями человека?

— Мы всегда советуем смотреть и делать скрининг после того, как что-то сделала модель.

— Человек должен проверять?

— Конечно, модели могут галлюцинировать, это абсолютно факт. И, опять же, мы когда не ограничиваем места, куда обращается модель за поиском ответа, мы не можем понять точно, откуда она его, например, взяла. Это нужно перепроверять. Поэтому в любом случае, работая с искусственным интеллектом, даже когда кто-то формирует открытки, он же смотрит, потом пальчики считает на руках, чтобы их было ровное количество, человеческое. Вот то же самое и с текстовыми какими-то результатами.

— А если все-таки отдельно говорить о человеческих функциях при подборе персонала, что остается?

— Скрининг. Формирование критериев, потому что только человек дает машине задачу: кого искать и кого спрашивать. Например, у соискателей не везде в резюме написано 100% всего, что он умеет. Как мы всё время говорим: если ты что-то не написал в резюме, считай этого не существует. Только человек может вытащить это. И когда человек программирует машину, он сам должен четко обращать внимание на критерии. Это абсолютно на стороне человека.

Машина четко сделает задачу. Но если мы понимаем, что у нас есть жесткие критерии, например, знание иностранного языка или водительская категория — это жесткие навыки. Мы их показываем. А коммуникабельность, гибкость, амбициозность очень тяжело распознать машине, это точно останется на личное общение.

— Вот как раз об этом: это даже, наверное, не софт-скиллы, а больше вопрос про личное отношение. Подходят ли люди друг другу на личном уровне? Как с этим работает искусственный интеллект или пока всё еще делается «руками»?

— Очень тяжело запрограммировать его так, чтобы он распознал культуру. Потому что когда HR делает подбор или когда он общается с живым человеком, он, естественно, мэтчит совпадения с корпоративной культурой, с внутренними настройками, с характером. Всё-таки мы понимаем, когда общаемся с человеком, как он отвечает на наши вопросы, как он задает нам вопросы. Это не только про какие-то фактические данные из его резюме или из его жизненной биографии, но и про его отношение.

— Это уже про психологию больше.

— Да. Задача HR в том, чтобы найти человека, который максимально подходит компании, и пригласить того, кому компания максимально подойдет. Это мэтч. И этот мэтч, конечно, машина пока на 100% сделать не может, это будущее.

— А что у нас с другой стороны? Соискатели не пытаются использовать разные махинации для того, чтобы обмануть HR и придумать ответы, которые будут подходить?

— Конечно, это уже продвинутые соискатели.

— Мы их берем?

— Если вдруг таких соискателей находят в компании, они на самом деле уже понимают. У нас был один случай, не в Приморском крае, но тем не менее: соискатель использовал рецепт готового блюда в ответах в диалоге с машиной. Это было настолько интересно, креативно подано, что, естественно, рекрутер после этого диалога — он может всегда заглянуть, диалог прочитать — нашел это креативным. Соискатель, умеющий особенно работать с генеративными моделями, с искусственным интеллектом, тоже может с ним повеселиться, пообщаться. Некоторые не распознают — действительно, есть такие модели, с которыми долго общаются и только потом понимают, что это не человек, это искусственный интеллект. Кто-то сразу признается: «Я робот-рекрутер» и так далее. А кто-то говорит: «А вот я, например, Полина, я с вами пообщаюсь». И это очень круто, это классно. Это говорит о том, что модель проработанная. И соискатели, конечно же, стараются, дают ответы, как-то с моделью шутят, играют — в целом это говорит лишь о пытливости и о том, что человек понимает, с кем он работает. В целом это, наверное, больше позитивный опыт.

— И сами соискатели начали использовать модели для общения, то есть они просят за них составить какой-то ответ. Это польза или вред сейчас?

— В целом, с одной стороны, это может быть путем на личное собеседование. И если дальше соискатель себя покажет, и особенно если он потом признается, скажет: «Вы знаете, это написал за меня ИИ», это будет воспринято, конечно, позитивно. Но за всю неправду в резюме, например, придется ответить.

— Тут же вопрос не про неправду, тут вопрос больше про попытку ответить так, как хочет с другой стороны человек, HR.

— Да, это можно сделать, но это будет в итоге потраченное время соискателя и работодателя, потому что если чего-то нет, этого нет. И если дать социально ожидаемый ответ — такой, который хочет услышать рекрутер, — можно пройти несколько этапов собеседования. Но тут нужно соискателю отдавать себе отчет, что ему придется стоять на цыпочках потом очень долгое время. А это тяжело.

— Какие барьеры для HR-автоматизации на Дальнем Востоке вы считаете ключевыми на данный момент?

— Готовность компании интегрировать искусственный интеллект. Здесь, наверное, нет барьеров с точки зрения желания, потому что все мы, как мы уже говорили сегодня, хотим оптимизировать свои процессы и увеличивать производительность труда и производительность каких-то процессов. Но есть готовность. Потому что просто так взять и интегрировать ИИ... К этому должны быть готовы компания, ее культура, ее бизнес-процессы, ее системы внутри. Потому что просто взять и автоматизировать один процесс, который не будет никак мэтчиться или сшиваться с другими процессами, — это сферический конь в вакууме.

— А бюджеты готовы к этому?

— Бюджеты тут, конечно, тоже вопрос. Что-то можно сделать подешевле, что-то подороже — все сильно зависит от потребностей компании. Но всегда важно помнить, кто заказчик, какой хотим образ результата, с какими системами всё мэтчится и что мы видим в итоге. А начинается всё, конечно же, с бюджета. Нужно, чтобы всё соединилось в одну картину, и тогда можно говорить об успешном кейсе.

— Ну и давайте подведем итог. Как вы видите следующие два-три года, какие технологии будут лидировать на Дальнем Востоке и к чему нам готовиться?

— Будет электронный документооборот. Это будет и дальше продвигаться. Использование нейрогенеративных моделей для формирования медиа, для формирования текстов — это позитивная практика, это очень хорошо. Особенно если потом это правится и корректируется человеком: тогда мы имеем множество вариантов, а не все одинаковые. И, конечно же, автоматизация верха воронки и внутренних процессов. Также видим, что все больше процессов стараются увести в CRM. CRM — это хорошая история, она полезна в принципе в компании. И это тоже помогает интегрировать всё внутри в одно, чтобы компания могла пользоваться эффективными для себя системами, оптимизировать свои затраты на поиск информации, на сбор информации, анализ ее и быть эффективнее в будущем.