Агенты рекрутинга
MWS AI (входит в МТС Web Services, объединяющую ключевые активы МТС в области IT) намерена вывести на рынок корпоративную мультиагентную систему для HR-подразделений крупного бизнеса, рассказал Forbes директор по продуктам MWS AI Максим Волошин. Система действует как виртуальный сотрудник, поясняет он: самостоятельно обрабатывает отклики, ведет переписку с кандидатами и отслеживает эффективность персонала на каждом этапе — от найма до адаптации. Это, по его мнению, позволит HR-специалистам сосредоточиться на задачах, требующих человеческого суждения: оценке личностных компетенций, переговорах с финалистами и работе по удержанию сотрудников. МТС уже начала пилотные проекты по внедрению системы с компаниями из телекоммуникационной и энергетической отраслей.
Как поясняют в компании, существует набор преднастроенных агентов, которые начинают работу после настройки интеграций с IT-сервисами заказчика — системами управления персоналом, электронной почтой и мессенджерами. Взаимодействующие друг с другом агенты отвечают за конкретные этапы процесса найма — это позволяет точнее обрабатывать сценарии подбора и гибко распределять задачи.
В основе решения — механизм оркестрации: он отслеживает действия кандидата, фиксирует изменения в системе подбора, определяет нужный сценарий, распределяет задачи между агентами и передает контекст между этапами. Агент скрининга проводит первичный отбор в формате диалога, задает уточняющие вопросы и оценивает соответствие кандидата базовым критериям вакансии с учетом контекста его ответов. Агент коммуникации консультирует кандидатов по условиям работы, требованиям и льготам, обращаясь к базе знаний компании. Агент планирования подбирает доступные временные слоты и координирует перенос встреч. При этом система работает в локальном контуре заказчика — так обеспечивается контроль над персональными данными сотрудников.
«Это не улучшенный чат-бот и не очередной слой автоматизации, а принципиально другая модель, — настаивает Волошин. — Каждый агент специализирован под конкретную роль, но вместе они работают как единая команда — передают контекст, согласуют решения, распределяют нагрузку так же, как это делала бы команда под управлением руководителя, действуя по согласованным процессам». В стадии разработки — модули сопровождения новых сотрудников в первые месяцы работы, оценки эффективности персонала, предиктивной кадровой аналитики, отвечают в MWS AI на вопрос, как будет дальше развиваться система: «Последний модуль будет прогнозировать вероятность увольнений на уровне отдельных команд и анализировать тональность обратной связи сотрудников».
Ключ от квартиры
В какую сумму может обойтись бизнесу такая система и от каких параметров зависит стоимость, в MWS AI не комментируют. Стоимость корпоративных ИИ-ассистентов с максимально широким функционалом, закрывающим одно направление — например, HR или юридический отдел, — на текущий момент составляет для крупного бизнеса около 10-20 млн рублей, оценивает собеседник Forbes в крупной российской IT-компании. «Сумма может еще чуть увеличиваться в зависимости от кастомизации, необходимости дообучения моделей и так далее, однако коробочных решений на рынке нет. Пилотный проект с минимальным функционалом может быть на уровне 2-5 млн рублей. Это примерно сопоставимо со стоимостью внутренней разработки, если брать все расходы на протяжении срока разработки, сбор данных без обучения», — рассуждает он.
Речь может идти о десятках миллионов, но это очень грубая оценка на старте, дальше все упирается в конкретику, говорит главный инженер разработчика ИИ-решений для промышленности «Рокет Контрол» Павел Приходько: «Мультиагентные решения — это не «надстройка» вроде поиска по базе знаний. Это вмешательство в бизнес-процессы. В крупной компании всегда уже есть свой сформированный IT-ландшафт и набор процессов, в которые надо встроиться и под которые «допилить» решение. На практике также почти всегда всплывают вещи, которые изначально не видны: кривые или нестабильные интеграции, отсутствие формализованных правил, серые зоны, где сотрудники давно работают «по договоренностям» и закрывают разрывы вручную».
Дополнительно все может усложняться необходимостью согласований, требованиями безопасности, архитектурными ограничениями, предостерегает Приходько. «Каждое изменение нужно проверить, утвердить, вписать в существующий ландшафт. Это замедляет внедрение и увеличивает бюджет. Плюс есть фактор готовности команд. Где-то изменения принимают быстро, где-то — с сопротивлением и надо дополнительно работать с приживаемостью. Это тоже влияет и на сроки, и на итоговую стоимость», — заключает он.
Сам рынок игроков, которые готовы покупать такие дорогие решения, довольно маленький — примерно 500 компаний в стране, кто сможет себе это позволить, категоричен партнер и директор по развитию HRlink Дмитрий Махлин.
Обоюдный прессинг
HR-функция сегодня находится под двойным давлением: в ситуации кадрового дефицита бизнес требует нанимать быстрее, а кандидаты ожидают персонального контакта на каждом этапе. Рекрутеры, согласно оценкам MWS AI, тратят до 60% времени на повторяемые операции — разбор откликов, уточнение базовых требований, согласование слотов для интервью. По данным обзора 11 HR Trends for 2026 от AIHR, в 2026 году ИИ будет глубоко интегрироваться во все основные HR-процессы, от подбора и адаптации сотрудников до развития, оценки и планирования карьерных траекторий, а 78% организаций в мире уже используют ИИ хотя бы в одной HR-функции. При этом Gartner прогнозирует, что к 2030 году до 50% операционной работы HR-функции может быть передано ИИ-агентам.
МТС, ранее не выпускавшая отдельных решений для автоматизации HR-функций, выходит, таким образом, на рынок HRTech, который тоже испытывает давление. Бюджеты заказчиков сокращаются, а требования к эффективности сервисов, наоборот, растут вместе с конкуренцией — отечественный HRTech вынужден все больше сил тратить на рыночные вызовы. Как ранее сообщал Forbes, за 2025 год компании в сфере автоматизации HR-решений заработали, по данным Smart Ranking, более 94 млрд рублей, это всего на 9,3% больше, чем за предыдущие 12 месяцев.
Российский рынок генеративного ИИ в HR-сфере, по оценке MWS AI, составит около 1,3 млрд рублей в 2026 году и будет демонстрировать среднегодовой рост на уровне 28% до 2030 года. Общий объем российского рынка ИИ-ассистентов для корпоративных заказчиков в 2026 году составляет около 30 млрд рублей, прогнозируют в MWS AI: «Примерно треть этой суммы — около 10 млрд рублей — приходится на компании, уже использующие сторонние ИИ-решения, в том числе отечественные. Остальные две трети рынка пока занимают компании, не внедрившие генеративный ИИ или развивающие собственные разработки. Доступный целевой рынок MWS AI — 10 млрд рублей».
Шансы и риски
Судя по заявке, система МТС закрывает довольно понятную проблему, которую уже решают разные продукты, считает Дмитрий Махлин, добавляя, что «у решения есть шансы закрепиться».
В то же время в сегменте автоматизации рекрутинга, по его словам, есть десятки нишевых игроков. «Чего у них нет, так это собственных LLM-инфраструктур, облачной платформы, разных телеком-каналов. Но я не уверен, что это будет большим преимуществом, — продолжает Махлин. — Как показывает практика, бигтех обычно сложно и долго выходит на вертикальные рынки. Чаще он не конкурирует с нишевыми игроками лоб в лоб, но может поменять структуру конкуренции».
«Мультиагентные системы» звучит красиво, но как это будет в реальности организовано — самый главный риск, размышляет Махлин. «Скажем, происходит внедрение в компании на 10 000 человек, где будет ситуация «зоопарка систем». С ним нужно грамотно настроить интеграцию — SAP, 1С, «1С Документооборот», портал на «Битриксе», несколько LMS, почты и прочее, — перечисляет он. — Как это все интегрировать и при этом оставаться конкурентным с точки зрения стоимости — большой вопрос. Также остается актуальным вопрос доверия. Насколько сотрудники будут готовы полноценно довериться таким ИИ-решениям?» — задается вопросом Махлин.
«По нашему опыту запуска и развития инструментов автоматизации и ИИ в рекрутинге, основная сложность возникает не на этапе демонстрации или первого пилота, а при масштабировании в реальных процессах компании, — указывает директор по продуктам монетизации и GenAI hh.ru Денис Щигельский. — Чтобы продукт работал устойчиво, нужны качественные данные, зрелые интеграции, глубокая экспертиза в HR-процессах и достаточное число внедрений, подтверждающих воспроизводимый результат в разных сценариях». Наиболее жизнеспособная модель для HR — это ИИ, который усиливает специалиста, а не пытается полностью его заменить, говорит он: такой подход снижает риск ошибок, сохраняет управляемость процесса и человеческий подход. «Автоматизация особенно уместна в рутинных и типовых операциях — при первичной обработке информации, стандартных уточнениях и координации шагов процесса. Но значимые точки взаимодействия с кандидатом и ключевые решения в найме должны оставаться под контролем человека, поскольку именно на этих этапах цена ошибки наиболее высока», — уверен Щигельский.