Сбербанк и «Эвотор» запустили ИИ-решение для автоматизации HR в ВЭБ.РФ
Сбербанк совместно с «Эвотор» внедрил ИИ-решение на базе нейросети GigaChat для автоматизации ключевых HR-процессов в ВЭБ.РФ, которое сокращает время подбора персонала и ускоряет адаптацию новых сотрудников. Система анализирует резюме и оценивает кандидатов, а умный чат-бот на основе RAG-механизма помогает новичкам быстрее освоиться в компании.
По данным CNews, Сбербанк совместно с ИТ-компанией «Эвотор» внедрил в ВЭБ. РФ интеллектуальное ИИ-решение для автоматизации ключевых HR-процессов. Решение, основанное на нейросети GigaChat для бизнеса, позволяет сократить время на подбор персонала и ускорить адаптацию новых сотрудников. Это стало важным шагом в цифровизации управления кадрами в крупных компаниях.
Принцип работы Интеллектуальных ИИ-решений и умный чат-бот
Система автоматизирует анализ резюме: извлекает ключевые навыки, опыт и достижения кандидатов, классифицирует их по вакансиям и оценивает соответствие компетенций профилю должности. Рекрутеры получают структурированные выводы, что снижает нагрузку на рутинные задачи и позволяет фокусироваться на стратегических решениях.
Для поддержки новых сотрудников внедрен умный чат-бот, интегрированный с внутренней базой знаний компании. Он предоставляет информацию о регламентах, политике, инструментах и помогает новичкам быстрее влиться в рабочий процесс. В основе работы чат-бота — RAG-механизм (Retrieval-Augmented Generation), обеспечивающий точный поиск и интерпретацию данных.
Интересно: Каким образом внедрение ИИ в HR-процессы повлияет на формирование новых стандартов в управлении персоналом и повышении эффективности корпоративных структур?
Когда ИИ становится кадровым агентом: новые вызовы и стратегии для бизнеса
Внедрение ИИ в процессы управления персоналом — это не просто очередной шаг в цифровизации, а начало масштабной трансформации, затрагивающей не только HR-отделы, но и саму природу корпоративной культуры. В случае со Сбербанком и «Эвотором» речь идёт не только об оптимизации, но и о переопределении роли человека в этих процессах. Особенно важно понимать, что в условиях роста инвестиций в ИИ со стороны крупных игроков, таких как Сбербанк, который планирует вложить 350 млрд рублей в 2026 году [!], тенденции в управлении персоналом приобретают долгосрочные последствия.
От кадрового агента к кадровому алгоритму
ИИ-решение, построенное на GigaChat, не просто ускоряет обработку резюме. Оно меняет критерии оценки кандидатов. Алгоритм не оценивает человека, а ищет совпадение с заранее заданным профилем. Это снижает субъективность, но вводит новую проблему — алгоритмическую смещённость. Если обучение модели происходит на ограниченном наборе данных, то и результаты будут отражать те же предубеждения, что и люди.
RAG-механизм, лежащий в основе чат-бота, позволяет в реальном времени искать информацию в корпоративной базе знаний. Это удобно, но также создаёт зависимость от качества и актуальности данных. Если информация в базе устарела или некорректна, то и ответы будут ошибочными. В таких случаях автоматизация может не сэкономить время, а, наоборот, ввести новых сотрудников в заблуждение.
Кто выигрывает, а кто теряет
Ключевыми победителями в этой системе становятся крупные компании, которые могут позволить себе внедрять ИИ-решения и при этом контролировать качество данных. Они получают скорость, масштабируемость и снижение издержек на найм и адаптацию. Например, Сбербанк уже сократил 13,5 тыс. сотрудников с начала 2025 года, используя ИИ для анализа эффективности работы персонала [!].
Проигравшими могут оказаться:
- Малые и средние компании, у которых нет ресурсов для создания качественной базы знаний или настройки ИИ-моделей под свои нужды.
- HR-специалисты, чья роль смещается с анализа и оценки кандидатов на роль модератора ИИ-процессов. Это требует новых компетенций, что может вынудить часть специалистов переквалифицироваться или покинуть рынок.
- Кандидаты, чьи уникальные навыки или нестандартный опыт могут быть недооценены алгоритмом, ориентированным на типовые профили.
Долгосрочные последствия и стратегия бизнеса
Сейчас внедрение ИИ в HR выглядит как шаг вперёд. Но с масштабированием может возникнуть проблема обратной связи. Если система будет обучаться на собственных решениях, то она начнёт воспроизводить не только эффективные, но и ошибочные или неоптимальные сценарии. Это может создать циклическую зависимость, где ИИ всё глубже встраивается в процессы, но при этом их становится сложнее контролировать.
Для российского бизнеса особенно важно понимать, что внедрение ИИ в управлении персоналом требует качественного управления данными, непрерывной калибровки моделей и подготовки персонала к новой роли — не как исполнителя, а как эксперта, способного интерпретировать и корректировать решения ИИ.
Важный нюанс: Внедрение ИИ в HR не устраняет необходимость человеческого контроля — наоборот, оно повышает требования к уровню квалификации сотрудников, отвечающих за эти процессы.
Сбербанк, как один из ключевых инициаторов расширения отсрочек для ИТ-специалистов [!], демонстрирует, что компании осознают необходимость сохранения квалифицированных кадров для развития цифровой экономики. Это подтверждает, что переход к ИИ-управлению персоналом — не только техническая задача, но и стратегический выбор, влияющий на устойчивость и конкурентоспособность бизнеса в долгосрочной перспективе.
Источник: CNews
