Главный по C&B

🤖 Про ИИ в HR говорят все. Работает он у единиц

Слушала доклад с конференции topcareer Анны Ованесовой «ИИ меняет HR быстрее, чем кажется» и делюсь тем, что показалось применимым.

Пара слов о спикере. Анна — HR-директор E1 групп, до этого региональный директор по персоналу Bosch. 15+ лет в HR, организационные трансформации и сделки M&A. ИИ для неё не модная тема, а рабочая: аудит процессов, пилоты, расчёт экономики внедрения, правила и границы решений о человеке. Блог — @ovanesova_career.

Начинается всё с неудобной арифметики. 91% CHRO называют ИИ приоритетом номер один — и 88% не видят значимого бизнес-эффекта (Gartner).
95% пилотов генеративного ИИ никак не отразились на P&L (MIT). Эффект, как выяснил McKinsey, связан не с количеством инструментов, а с тем, переписали ли вы сам процесс. И барьер при этом на 67% организационный, а не личный (Microsoft, 2026). То есть дело не в людях, которые «не хотят», а в нас, которые не перестроили работу.

📋 Самое полезное — чек-лист готовности задачи к автоматизации. Задача подходит, если она повторяется и имеет объём, вход и выход — текст или таблица, есть эталон для сверки, цена ошибки терпима или ошибка видна на следующем шаге, у процесса есть владелец с правом решения, а данные лежат в одном месте и в приемлемом качестве. Нет эталона или это решение о человеке — не в первую волну. Найм, оценка, увольнение — высокорисковая зона, туда не с первого шага.

💰 А вот это прямо про нас, считающих деньги. Считать нужно чистую экономию, а не общую. На каждые 10 часов выигрыша приходится до 4 часов правок (Workday). 41% сотрудников получали от коллег текст, сделанный ИИ, — выглядит это как работа, но задачу не двигает; на разбор одного такого случая уходит почти два часа. И ещё: сэкономленное время само себя заполняет первой подвернувшейся задачей, поэтому решать, куда его реинвестировать, нужно до запуска пилота. В пилоте Анны за два месяца родилось 10 работающих решений — эффект в эквиваленте почти полной ставки, по отдельным задачам минус 70–90% времени.

⚠️ И сюжет, от которого мне не по себе. Занятость молодых специалистов 22–25 лет в профессиях с широким использованием ИИ ниже на 19%, чем у менее затронутых сверстников. У опытных разрыва нет. Механизм — не увольнения, а сокращение найма. ИИ пока не сокращает штат, он закрывает вход в профессию. А значит, через три года некому становиться миддлами — и эту дыру в кадровом конвейере первым должен увидеть HR, потому что больше её увидеть некому.

🗓 Что можно взять в работу до конца года: провести хронометраж и выбрать 3–5 задач по чек-листу, запустить пилот с базовой линией «до» и расчётом чистой экономии, начать собирать правила работы с ИИ и людей, которым это небезразлично.

И вопрос, на который у меня пока нет ответа 👇 Если ИИ закрывает не выход из профессии, а вход в неё, то чем мы через год оправдаем ставку джуна, задачи которого уже закрывает агент, и сможем ли защитить её перед CEO/CFO не как расход, а как инвестицию в миддлов 2029 года?

👶💰 «Плюс 10% к зарплате» перестаёт работать. Но только на одном сегменте

Коллеги, на ВЭФ в начале сентября hh.ru и Институт демографической политики им. Д.И. Менделеева представили исследование о том, как соискатели оценивают меры семейной поддержки. Результат — почти готовый кейс для защиты бюджета на соцпакет.

Суть в трёх цифрах
Респондентам предложили выбрать между двумя практически идентичными офферами: один — с зарплатой на 10% выше, другой — с мерами поддержки семей сотрудников.
📊 По всей выборке побеждают деньги: 52,8% выбирают +10% к зарплате, 32,5% — компанию с семейными программами.
👨‍👩‍👧‍👦 А вот у респондентов с тремя детьми картина переворачивается: 52,7% выбирают семейную поддержку и только 34,2% — более высокую зарплату.
Среди конкретных мер чаще всего в статус «крайне важно» попадают дополнительные дни отпуска.

Почему это важно для C&B
1️⃣ Это аргумент против усреднённого соцпакета. Один и тот же набор льгот на всю численность даёт совершенно разный отклик. Для бездетного специалиста семейный блок — почти нулевая воспринимаемая ценность, для многодетного — сильнее 10% оклада. То есть при одинаковых затратах на человека вы получаете разную отдачу в удержании.
2️⃣ Дополнительные дни отпуска — редкий случай высокой ценности при умеренной стоимости. Не ДМС с премией на страховщика, не компенсация аренды — просто дни. Стоимость для компании считается через замещение и производительность. Для диалога с финансами это выгодная позиция.
3️⃣ Это материал для гибкого пакета (cafeteria plan). Если разброс предпочтений по сегментам измеряется десятками процентных пунктов, фиксированный пакет гарантированно сжигает часть бюджета на невостребованные льготы. Аллокация баллов решает это без роста затрат.
4️⃣ Ещё это про HR-аналитику внутри компании. Прежде чем копировать выводы федерального опроса, стоит посмотреть собственный демографический профиль: сколько в штате сотрудников с двумя и более детьми, как у них выглядит текучесть и обращаемость за льготами. Нередко выясняется, что ядро, которое компания больше всего боится потерять, — именно этот сегмент.

⚠️ Важная оговорка: это данные о декларируемых предпочтениях в гипотетическом выборе, а не о фактическом поведении. Разрыв между «выбрал бы» и «перешёл бы» в C&B традиционно большой, так что использовать такие цифры лучше как гипотезу для своего исследования, а не как готовое обоснование.

🔗 Источник: https://www.audit-it.ru/news/personnel/1138594.html