«Уверенное владение нейросетями» — такую строчку легко добавить в вакансию. Гораздо сложнее объяснить, что за ней стоит. Рекрутер ждёт, что сотрудник сможет подготовить отчёт, руководитель рассчитывает на сокращение ручной работы, а кандидат вспоминает, как несколько раз просил нейросеть написать письмо. На словах все говорят об одном навыке. На практике — о разных задачах.
Навыки работы с ИИ — это умение поставить задачу нейросети, дать ей нужные материалы, проверить ответ и использовать его в профессиональной работе. Сюда же входит понимание, какие данные допустимо передавать сервису и за какие решения отвечает человек.
Российские работодатели всё чаще обращают внимание на эту компетенцию. Для HR вопрос уже вполне прикладной: что писать в вакансии, чему учить команду и как отличить полезный опыт от убедительной строчки в резюме.
Почему работодатели требуют навыки работы с ИИ
Спрос на навыки работы с ИИ растёт, но требования различаются по профессиям. Для одних сотрудников это помощь в подготовке текстов, для других — обработка обращений или работа с данными. Поэтому общая формулировка «владение нейросетями» нуждается в расшифровке.
По данным Авито Работы, весной 2026 года число вакансий с требованием навыков ИИ для операторов контактных центров выросло на 73% по сравнению с весной 2025 года. Для дизайнеров рост составил 62%, для специалистов по ведению социальных сетей — 54%. Эти показатели отражают динамику объявлений на платформе, а не долю вакансий, в которых работодатели требуют владения нейросетями.
Спрос при этом растёт. Исследование «Авито Работы» и chad показало: в первом полугодии число вакансий с требованием навыков ИИ увеличилось на 37% по сравнению с тем же периодом 2025 года.
Есть и другой показатель — ожидания бизнеса. В исследовании hh.ru и Touch Instinct, опубликованном в сентябре 2025 года, 60% опрошенных работодателей ожидали от сотрудников базового владения нейросетями для поиска информации и идей. В выборке — 140 работодателей и 2700 соискателей.
Эти цифры не противоречат друг другу. Ожидать навык, указывать его в вакансии и проверять при найме — разные действия. Кроме того, результаты опроса нельзя автоматически переносить на все компании России.
За растущим интересом стоит понятная потребность: быстрее выполнять работу с документами, текстами, обращениями и данными. Но работодателю ещё предстоит разобраться, где ускорение действительно приносит пользу.
Допустим, рекрутер получил описание вакансии за несколько минут. Если потом ему пришлось перепроверить каждое условие, убрать выдуманные преимущества и заново согласовать обязанности, экономия могла исчезнуть. Поэтому скорость получения ответа — лишь начало оценки эффективности.
Работа с ИИ давно вышла за пределы разработки программ.
В первом полугодии 2026 года на hh.ru появилось более 21,6 тыс. вакансий с упоминанием навыков работы с нейросетями. Среди этих объявлений 16% приходились на дизайнеров и художников, по 11% — на специалистов по социальным сетям и контенту, а также маркетологов. За год число вакансий с ИИ для педагогов выросло почти в 2,5 раза, для менеджеров по продажам — более чем вдвое.
Обратите внимание на основание расчёта: 16% — доля дизайнеров среди вакансий с упоминанием ИИ. Это не означает, что нейросети требуют в 16% всех дизайнерских вакансий.
Для HR эта тенденция важна сразу по двум причинам. Нужно оценивать новые компетенции кандидатов и пересматривать собственные способы работы.
Например, при подборе персонала нейросеть можно использовать для подготовки вопросов по требованиям должности. При обучении — для разработки заданий на основе утверждённой инструкции. При анализе опросов — для предварительной группировки комментариев сотрудников.
Это возможные сценарии, а не обещание готового результата. В каждом случае специалист должен понимать предмет работы. Иначе он не заметит, что вопросы не проверяют нужную компетенцию, учебное задание допускает несколько трактовок, а комментарии сгруппированы с потерей смысла.
Есть и менее очевидное следствие для найма: одинаковое требование к ИИ-навыкам для разных должностей мало что объясняет. Менеджеру по продажам и специалисту по кадровому делопроизводству нужны разные способы применения нейросетей. Оценивать их одним заданием — значит проверять удобство теста, а не готовность к работе.
Прежде чем обсуждать инструменты, договоритесь с руководителем о результате.
Что сотрудник должен делать с помощью ИИ? Как часто?
Какие материалы сможет использовать?
Где потребуется согласование?
Ответы на эти вопросы позволяют описать навык гораздо точнее, чем слова «продвинутый пользователь».
Для обсуждения требований можно использовать три уровня. Это рабочая модель, которую компания адаптирует под свои задачи.
| Уровень | Что умеет сотрудник | Пример задачи | Подтверждение навыка |
| Базовый | Формулирует запрос, задаёт контекст и формат, проверяет и редактирует ответ | Подготовить текст вакансии по согласованной заявке | Текст сохраняет условия и не содержит придуманных сведений |
| Прикладной | Выполняет задачу в несколько этапов, использует исходные материалы, исправляет ошибки | Разработать программу адаптации для конкретной должности | Может объяснить порядок работы и обосновать содержание |
| Процессный | Встраивает ИИ в повторяющуюся работу, определяет контроль и измеряет эффект | Организовать подготовку регулярной отчётности | Показывает схему процесса, точки проверки и результаты пробного запуска |
Если сотруднику предстоит готовить черновики писем, требование проектировать сложные автоматизированные процессы будет избыточным. Если он должен внедрять ИИ в подразделении, опыта переписки с нейросетью недостаточно.
Формулировка в вакансии рекрутера может выглядеть так:
Умеете применять согласованные компанией инструменты ИИ для подготовки описаний вакансий, вопросов для интервью и сводок по подбору. Проверяете результат по исходным данным, замечаете противоречия и соблюдаете правила обращения с информацией.
Название конкретного сервиса добавляйте, если его знание необходимо для работы. В остальных случаях полезнее оценить, как человек решает задачу и осваивает доступный инструмент.
В службе персонала результат часто зависит от деталей. Условия оплаты, график, критерии оценки, состав участников опроса — пропущенная подробность способна изменить вывод. Поэтому HR нужны несколько связанных умений.
Ставить задачу с понятными ограничениями. Вместо «напиши вакансию» — передать обязанности, обязательные требования и условия. Указать, какие сведения нельзя добавлять, а какие нужно уточнить у заказчика.
Готовить исходные материалы. Нейросеть не должна угадывать, какая из двух версий заявки актуальна. Если в материалах есть противоречия, их сначала нужно выявить и разрешить.
Проверять профессиональную точность. Хорошо написанный ответ может содержать неверный расчёт или необоснованный вывод. Например, частое упоминание зарплаты в комментариях ещё не доказывает, что именно она стала главной причиной увольнений: для такого вывода нужны дополнительные данные.
Понимать правила использования информации. Перед загрузкой рабочих материалов нужно выяснить, разрешён ли выбранный сервис и какие сведения допустимо ему передавать. Для обучения и проверки навыков удобно использовать вымышленные данные.
Оценивать полный объём работы. В расчёт входят подготовка материалов, генерация, проверка, исправления и согласование. Только после этого можно говорить об экономии времени.
Российские примеры показывают, как эти умения меняют работу HR. В сентябре 2025 года Fix Price сообщила, что робот-рекрутер направляет на собеседование 50% кандидатов на линейные позиции. Решение общается по телефону и в чатах, вносит информацию в системы и повторно связывается с кандидатом, если тот пропустил встречу. Это данные корпоративной публикации, а не независимое измерение эффективности.
Из такого примера следует управленческий вопрос: кто следит за сценарием общения, разбирает сбои и понимает, почему кандидаты перестают отвечать? Автоматизация контактов требует контроля процесса. При этом опубликованная доля кандидатов ничего не говорит о сокращении команды.
Другой пример — «Хабр Карьера». В октябре 2025 года платформа представила инструмент оценки откликов, который сопоставляет резюме с вакансией и объясняет рекомендацию. Решение о приглашении кандидата остаётся за работодателем.
Здесь HR нужно проверить, на чём основан вывод. Если в резюме не описана определённая задача, это повод уточнить опыт кандидата. Отсутствие записи ещё не означает отсутствия навыка.
Конкретные сценарии и примеры запросов разобраны в материале «Нейросети в HR: как внедрить ИИ в работу с персоналом». Начинать внедрение стоит с задачи, для которой вы можете описать и проверить хороший результат.
Вопрос «Какими нейросетями вы пользуетесь?» помогает начать разговор. Для оценки компетенции этого мало.
Предложите небольшую задачу, похожую на будущую работу. Дайте вымышленную заявку на подбор, где в одном разделе указан сменный график, а в другом — пятидневная неделя. Попросите подготовить описание вакансии с помощью ИИ и составить вопросы к нанимающему руководителю.
Важен не только готовый текст. Посмотрите, заметил ли кандидат противоречие, как сформулировал запрос и что проверил после получения ответа.
Для такого задания можно использовать простую таблицу.
| Критерий | 0 баллов | 1 балл | 2 балла |
| Постановка задачи | Общий запрос без условий | Переданы основные условия | Заданы контекст, ограничения и формат |
| Работа с противоречиями | Не замечает | Замечает после подсказки | Сам обнаруживает и задаёт уточняющий вопрос |
| Проверка фактов | Принимает ответ без проверки | Проверяет отдельные сведения | Сопоставляет ответ с исходными материалами |
| Профессиональное качество | Существенно искажает задачу | Результат требует заметной доработки | Получает пригодный для согласования текст |
| Объяснение действий | Не может объяснить ход работы | Описывает отдельные шаги | Обосновывает решения и показывает исправления |
Это авторская оценочная схема. Сумма баллов не заменяет решение о найме. Сначала определите, какие критерии критичны для должности. Если кандидат придумал условия оплаты и не проверил их, хороший результат по другим пунктам не устраняет эту ошибку.
Правила обращения с данными обсудите отдельно: какие материалы кандидат использовал бы в реальной работе и что сделал бы, если разрешение на загрузку неясно.
Полезно задать ещё один вопрос:
Вспомните ответ нейросети, который вы не смогли использовать. Что оказалось неверным и как вы это обнаружили?
Конкретный разбор ошибки расскажет об опыте больше, чем список знакомых сервисов.
Проводите проверку в сопоставимых условиях: одинаковая задача, доступ к инструментам и заранее определённые критерии. Иначе результат может отражать разницу в условиях, а не в компетенциях.
Данные позволяют говорить о растущем спросе. Дальнейшие последствия пока приходится оценивать как сценарии. Ниже — аналитический прогноз на ближайшие два-три года.
Требования в вакансиях станут предметнее. Компании, накопившие опыт применения ИИ, смогут точнее объяснять, какую работу сотрудник должен выполнять с его помощью. Кандидатам придётся показывать результат и порядок действий.
Профессиональная проверка получит больший вес. Быстро подготовить черновик смогут многие. Обнаружить неверную логику, учесть особенности компании и принять обоснованное решение сможет специалист, который понимает свою работу.
Изменятся задачи начинающих сотрудников. Если подготовку типовых текстов и сводок автоматизировать, часть привычных учебных поручений исчезнет. Руководителям придётся сохранять возможность учиться: давать задачи на проверку, объяснять ошибки и обсуждать решения.
Развитие будет различаться по компаниям и профессиям. Доступные системы, качество данных и организация работы неодинаковы. Поэтому требование владеть ИИ должно соответствовать реальным условиям должности.
Отдельный вопрос — зарплата. По данным hh.ru, опубликованным в сентябре 2026 года, медианная предлагаемая зарплата в вакансиях с упоминанием ИИ примерно на 11% выше средней по рынку. Но доход также зависит от профессии, отрасли и опыта. Такое сравнение не доказывает, что освоение нейросети само по себе обеспечит прибавку.
Для разговора об оплате убедительнее конкретный результат: какую работу сотрудник выполняет, как изменились сроки и качество, какую дополнительную ответственность он берёт на себя.
Прежде чем добавлять новое требование в вакансии, проверьте готовность компании:
Для развития команды начните с одного повторяющегося задания. Подготовка описаний вакансий по утверждённой заявке подойдёт, если процесс уже достаточно понятен.
Сравните несколько сопоставимых задач до и после применения ИИ. Зафиксируйте время, число правок и существенные ошибки. Не исключайте неудобные результаты: они покажут, что нужно изменить в инструкции или обучении.
Для расчёта используйте формулу:
Экономия времени = время без ИИ − время подготовки с ИИ − время проверки и исправлений.
Условный пример: раньше задача занимала 60 минут. С ИИ подготовка заняла 15 минут, проверка и правки — ещё 20. Экономия составила 25 минут. Это учебный расчёт, а не результат исследования.
Далее нужно решить, как использовать освободившееся время. Снижение сверхурочной нагрузки, возможность обработать больше подходящих откликов или отказ от части внешних услуг — разные результаты. Их следует измерять отдельно.
Навыки работы с ИИ становятся заметнее в требованиях работодателей. Но полезность этой компетенции начинается там, где человек может объяснить свою задачу, проверить ответ и отвечать за итог.
Выберите одну задачу и опишите, что должен уметь сотрудник, выполняющий её с ИИ. Подготовьте короткое задание, попробуйте его на своей команде и разберите ошибки. После этого у вас появится основание для требований в вакансии, программы обучения и разговора с руководителем о результате.
Вы закрывали сложные вакансии, разбирали конфликты, выстраивали адаптацию и объясняли руководителям, почему сотрудники уходят. Но…
Нейросеть прочитала резюме и выдала заключение: «Сильный кандидат с управленческим опытом, подходит на 87%». Выглядит…
Российский ИТ-рынок в 2026 году вошел в фазу сложного и медленного найма: работодатели осторожнее открывают…
Вакансию подняли, бюджет увеличили, но отклики не приходят или заканчиваются после первого разговора. Руководитель просит…
Средние зарплатные предложения для водителей в России в III квартале 2026 года достигли 134 203…
Автор: Мария Ковалева, заместитель главного бухгалтера в Битрикс24. Зачем автоматизировать командировки Командировка — это не…