Как ИИ меняет структуру найма: кого перестают брать и почему

Хочу разобрать подобные изменения на конкретных примерах, которые я вижу изнутри: как инвестор, предприниматель и человек, который давно работает с ИИ‑инструментами на ежедневной основе.

170 откликов, час работы — и никакого HR

Начну с себя. Несколько месяцев назад я разместил вакансию перформанс‑маркетолога на HeadHunter. За пять дней пришло 170 откликов. Разбирать их вручную — это очень‑очень долгий и утомительный процесс. Не важно кто будет ним заниматься, я или наёмный HR.

Я поставил задачу ИИ‑агенту и в параллель начал собирать LEGO (это мое хобби). Менее чем за час, в буквальном смысле «одной левой» при помощи ИИ я получил: готовый шорт‑лист, написаны и отправлены персональные сообщения подходящим кандидатам, остальным — вежливые отказы. На «работу» ушло около часа. За это время я даже не успел собрать LEGO.

Для меня думать из позиции «как эту задачу может помочь мне решить ИИ?» уже привычка.

Компании перестают нанимать, но не потому что дела идут плохо

Klarna в 2024 году сократила штат на 40% — примерно с 5 000 до 3 000 человек. Генеральный директор публично заявил, что ИИ заменил работу 700 менеджеров поддержки. При этом выручка у Klarna за этот период выросла.

Anthropic в своих внутренних документах прямо указывает: джун‑роли в белых воротничках станут «экономически нецелесообразны к 2026 году».

Есть и менее публичные кейсы. Я слышу о них от предпринимателей, с которыми постоянно общаюсь. Одна юридическая компания перестала нанимать выпускников юрфака. Не потому что выпускники стали хуже. А потому что опытный юрист с ИИ‑агентом готовит черновики документов, подтягивает судебную практику, делает ссылки на законодательство быстрее и точнее, чем это делал бы новый сотрудник первые полгода. Смысл нанимать пропал. Целесообразнее инвестировать в развитие у сотрудников «AI First» мышление.

Участники моего клуба видят то же самое

В AI Practiq предприниматели каждую неделю делятся тем, как ИИ изменил их операционную работу. Каждый раз речь идёт об одном и том же: раньше на это нанимали человека, а теперь не нанимают.

Один участник при помощи ИИ за 10 минут составил претензию в адрес страховой компании. Без юриста. Страховая в итоге выплатила на 150 000 рублей больше, чем планировала изначально. Другой заменил целый отдел продаж шин на Авито одним ботом, который сам квалифицирует клиента, подбирает позиции и доводит до сделки.

Кого начинают брать и почему это другие люди

По‑моему, важно понять: меняется не только то, кого перестают нанимать. Меняются требования к тем, кого всё-таки берут.

Один из участников клуба — предприниматель, который активно нанимает, — сказал мне прямо: умение работать с языковыми моделями стало для него обязательным фильтром. Не «плюсом в резюме», не «будет преимуществом» — базовым минимумом. Наравне со знанием Excel десять лет назад. Он говорит, что идёт по стопам Тоби Лютке из Shopify — тот разослал внутренний меморандум, где потребовал от команд доказывать, что задачу нельзя выполнить с помощью ИИ, прежде чем открывать новую позицию для найма человека. И Себастьяна Семятковски из Klarna, который публично заявил, что компания полностью остановила найм и будет сокращать штат и дальше по мере развития ИИ‑инструментов.

Другой участник, HR‑специалист, провела эксперимент: сначала оценила тестовые задания кандидатов вручную, потом прогнала те же задания через ИИ с правильно составленным промптом. Результаты совпали в большинстве случаев. Метод уже передан в HR‑отдел, идёт автоматизация. Первичную оценку теперь делает не человек.

Мне кажется, здесь важна одна мысль. Компании ищут не просто специалиста в своей области — они ищут человека, который умеет умножать свою экспертизу через ИИ. Один такой сотрудник закрывает объём работы, который раньше требовал команды. Именно поэтому джун без ИИ‑навыков проигрывает конкуренцию не только опытному специалисту, но иногда и другому джуну, который с ИИ умеет работать.

Что с этим делать, если у вас бизнес

Первое. Прежде чем открывать новую вакансию, задайте себе вопрос: а эту задачу точно нельзя закрыть ИИ‑инструментом? Тоби Лютке из Shopify требует от команд именно этого. Не ради экономии, а ради скорости. Один специалист с ИИ часто закрывает объём, который раньше требовал двух‑трёх человек.

Второе. Пересмотрите, что вы ищете в кандидатах. Умение работать с языковыми моделями перестало быть бонусом. Это базовый фильтр на входе, как знание Excel десять лет назад. Кандидат, который не умеет использовать ИИ в своей работе, будет проигрывать в продуктивности с первого дня.

Третье. Посмотрите на процессы, которые сейчас занимают команду. Первичный скрининг резюме, подготовка типовых документов, аналитические отчёты. Всё это уже можно автоматизировать. Не в теории, не «когда‑нибудь». Я сам это сделал с 170 откликами за час. Вопрос не в технологии, а в готовности попробовать.

Итог

ИИ уже изменил структуру найма в консалтинге, технологиях, праве. Компании, которые встроили ИИ в процессы, растут без пропорционального роста штата. Те, кто продолжает нанимать по старой модели, платят за объём работы, который можно закрыть иначе.

Что делать прямо сейчас? Пересмотреть штатное расписание, поменять критерии найма, дать команде ИИ‑инструменты. Не через год. Сейчас.

Мир уже поменялся. Осталось это заметить.