Нейросеть для HR закрывает девять конкретных задач найма и кадров — от текста вакансии до разбора exit-интервью, и у каждой задачи есть готовый сценарий с промптом. Дальше разберём карту задач, что стоит держать вне модели и где заканчивается инструмент в руках HR, а начинается автономный агент процесса.
Карта задач HR
По нашему опыту внедрений у HR нейросеть реально закрывает девять рутинных задач: вакансия, скрининг резюме, вопросы для собеседования, welcome-книга, письмо-отказ, опрос вовлечённости, exit-интервью, KPI из обязанностей и график отпусков — на каждую есть отдельный разбор с промптом.
Ниже — таблица задач со ссылкой на разбор и промпт под каждую: открывайте нужную строку и берите готовый сценарий, вместо того чтобы собирать промпт с нуля. Задачи расположены по циклу сотрудника в компании — от найма и первых недель до опроса вовлечённости и графика отпусков внутри года.
| Задача HR | Что делает нейросеть | Разбор и промпт |
|---|---|---|
| Вакансия | Собирает текст описания по вводным о роли | вакансия за 10 минут |
| Резюме | Сверяет кандидатов с критериями отбора | скрининг по критериям |
| Собеседование | Готовит список вопросов под роль | вопросы для собеседования |
| Адаптация | Собирает welcome-книгу для новичка | welcome-книга |
| Отказ кандидату | Пишет корректное письмо-отказ | письмо-отказ |
| Вовлечённость | Разбирает результаты опроса по темам | разбор опроса |
| Увольнение | Структурирует exit-интервью по причинам ухода | разбор exit-интервью |
| KPI | Выводит метрики из должностной инструкции | KPI из обязанностей |
| Отпуска | Собирает график без пересечения дат | график отпусков |
Разберём один пример подробнее — скрининг резюме, самая объёмная по тексту задача из девяти. Промпт держится на трёх частях: роль модели («сортируешь резюме кандидатов на позицию X»), список критериев отбора прямо из вакансии — опыт, навыки, формат работы, и требование вывести результат таблицей: кандидат, совпадение с критериями, что уточнить на созвоне. HR читает готовую таблицу за несколько минут вместо часа ручного разбора резюме одного за другим, а финальное решение о приглашении на собеседование всё равно принимает рекрутер.
Что нельзя загружать
Персональные данные кандидатов — паспорт, номер телефона, домашний адрес, отметка о здоровье из справки — в публичную модель без договора о конфиденциальности отправлять нельзя, сюда же попадают отметки о судимости и семейном положении, если резюме их содержит. Правило простое: обезличенный текст резюме — роль, опыт, навыки — можно вставлять смело, персональные реквизиты вырезаются до отправки. То же касается писем внутри компании: имя и должность коллеги в письме-отказе или welcome-книге можно оставлять, а домашний адрес или личный телефон сотрудника — только по прямой необходимости и с согласия.
- Паспортные данные и СНИЛС кандидата — вырезать перед отправкой в модель.
- Медицинские справки соискателя — обобщать до факта наличия допуска, без диагнозов.
- Данные о судимости и семейном положении — вырезать, кроме случаев, где учёт требуется по закону для конкретной роли.
- Полный скан резюме с фото и контактами — заменять на структурированный текст без личных реквизитов перед загрузкой.
Закон о работе с данными соискателей разбирает отдельная статья: обработка данных соискателей, там же — механизм 152-ФЗ без номеров статей и без цитирования штрафов.
Модели из России
Для задач HR подходят две-три модели под разные сценарии: GigaChat и YandexGPT — российские облака с понятной юрисдикцией для типовых текстов вроде вакансии или письма-отказа; DeepSeek и Qwen через российский агрегатор — вариант для более творческих задач вроде welcome-книги, где важен живой тон и разнообразие формулировок. Для персональных данных кандидата модель сужается до контура с договором о конфиденциальности — это отдельная настройка, вне обычного публичного чата общего доступа, которым команда пользуется для остальных задач.
Конкретную модель под задачу подбирают по тому, что именно уходит внутрь: персональный кусок текста требует контура с договором, обобщённая формулировка роли подходит под облачный сервис общего назначения. Тариф у каждого вендора свой и считается за объём токенов, актуальные цифры — на странице цен конкретного сервиса; для HR это редко критично, поскольку объём текста на задачу небольшой — вакансия или письмо-отказ укладываются в пару тысяч символов, это далеко от лимитов, о которых стоит беспокоиться.
Отдельный вопрос — история переписки внутри модели между задачами. Держите чат для welcome-книги отдельно от чата со скринингом резюме конкретного кандидата: контекст одной задачи иначе просачивается в другую, и модель начинает путать формулировки под разные роли и разных кандидатов внутри одного диалога. Разделение по задачам заодно упрощает передачу промпта коллеге, если рутину подхватывает другой сотрудник отдела.
Инструмент или агент
Всё описанное выше — инструмент в руках HR: человек открывает диалог с моделью под конкретную задачу, проверяет черновик и отправляет итог сам. Есть смежный, более автономный сценарий — ИИ-агент для HR-отдела, который ведёт часть воронки найма сам, без ручного запуска на каждом шаге: собирает отклики, сортирует по критериям и подсказывает следующий шаг рекрутеру. Разница в контроле: у инструмента HR запускает каждый шаг вручную, у агента часть цепочки идёт автономно, а HR проверяет результат на контрольных точках вместо каждого отдельного письма или резюме.
Какую задачу HR закрыть нейросетью в первую очередь?
Обучить команду HR готовым промптам под все девять задач — отдельная программа, разбор на странице обучения сотрудников работе с нейросетью: там же формат для отдела целиком и для одного специалиста, который хочет забрать рутину на себя первым.
С чего начать
Внедрение начинается с одной задачи вместо всех девяти сразу — иначе команда тонет в настройке промптов и теряет доверие к результату уже на первой неделе.
- Выберите задачу с наибольшей рутиной за неделю — чаще это вакансия или скрининг резюме.
- Возьмите готовый промпт из разбора этой задачи и прогоните на обезличенном примере.
- Сверьте черновик с тем, что HR обычно пишет вручную, — отметьте расхождения.
- Уберите из промпта всё, что требует реальных персональных данных кандидата, замените условными вводными.
- Добавьте вторую задачу из карты через одну-две недели работы с первой.
Метрика первой недели простая — время на задачу до и после: вакансия, которая раньше занимала полчаса ручного текста, при рабочем промпте закрывается за пять-десять минут вместе с проверкой черновика. Если время держится на прежнем уровне, промпт стоит доработать раньше, чем добавлять вторую задачу из карты.
Частая ошибка — запускать все девять сценариев одновременно и без обезличивания реальных резюме. Результат: рутина падает медленнее, а риск утечки персональных данных кандидата растёт. Берите по одной задаче и обезличенные примеры на старте, а полный переход на карту задач планируйте на квартал вперёд вместо одной недели.