Автоматизация HR с помощью ИИ: кейс, как сократить 2030 часов

За год трансформируется каждый бизнес-процесс — и я хочу показать это на конкретном примере. Мы провели исследование по внедрению ИИ в компанию и увидели, как автоматизация HR с помощью ИИ меняет работу целого отдела кадров: убирает ручной труд и напрямую влияет на деньги.

Что мы искали в исследовании

Суть исследования была в том, чтобы понять, как именно можно приземлить автоматизацию и ИИ, чтобы повлиять на деньги и убрать из процессов ручную работу, сокращая затратную часть.

Многие думают, что ИИ нужно внедрять в сами процессы. Частично это так, но основная работа ИИ — выполнить работу за человека. Например, собрать автоматизацию.

Это важное различие. Мы не «докручиваем» существующий процесс, а забираем у людей рутину, на которую они тратят сотни часов. Подробнее о том, зачем перед внедрением сначала измерять процессы, я разбирал в статье про диагностику процессов перед внедрением ИИ

Разбор HR-службы: цифры

Мы разбирали HR-службу. Больше четырёхсот магазинов, шесть человек в отделе кадров, 7744 задачи на 2030 часов.

Мы выявили 8 основных пунктов, где сосредоточены самые большие трудозатраты, и посчитали количество часов, которое уходит на решение этих задач.

Вывод получился показательный: при решении всего 3 задач из 8 сокращается штатная единица — либо человек перенаправляется на другие задачи.

Как это выглядело бы год назад

Чтобы создать такую автоматизацию, год назад процедура была бы следующей: техническое задание, подрядчик, полгода работы, бюджет с шестью нулями. Отдел кадров выступал бы заказчиком и стоял бы в очереди на разработку.

Сейчас это собирает один человек внутри компании

Сегодня такую автоматизацию может собрать один человек внутри компании. Тот самый специалист, который каждый день живёт в этом процессе.

В этой же компании руководитель HR без всякого ИТ-образования уже собрала рабочий прототип по переводам и перемещениям. Она сама прописала логику: меняется должность — значит перевод, меняется адрес подразделения — значит перемещение.

Она не знает, что такое API. Но она единственная, кто точно знает, как устроен процесс. А это значит, что не нужно проходить кучу согласований с подрядчиком, тратить бюджеты и ждать непонятное количество времени.

Куда переехал дефицит

Раньше дефицит был в тех, кто умеет делать. Сейчас Claude Code или Codex делает это за них. Дефицит переехал в тех, кто понимает, что именно нужно изменить.

Поэтому основной акцент сейчас лежит на том, чтобы научиться использовать ИИ, вместо того чтобы платить подрядчику. Ценность специалиста теперь не в том, что он умеет писать код, а в том, что он знает свой процесс изнутри.

Этот сдвиг напрямую касается вопроса, может ли ИИ заменить сотрудников: ИИ не столько заменяет человека, сколько отдаёт ему в руки инструмент, которым раньше владели только подрядчики.

Вывод простой: выигрывает не тот, у кого больше бюджет на разработку, а тот, кто первым научит своих людей собирать автоматизацию под свои задачи.