Рынок подбора персонала в 2026 году вошёл в фазу, где технологии начали менять не столько скорость найма, сколько саму природу оценки кандидатов. Искусственный интеллект активно внедряется в HR-процессы, но его влияние на принятие решений остаётся ограниченным - и это особенно заметно на уровне топ-менеджмента.
По данным исследований НИУ ВШЭ, около 29% российских компаний внедрили технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессы в целом. При этом HR остаётся одной из функций, где внедрение идёт быстрее остальных, но носит преимущественно точечный характер. Отдельные отраслевые исследования и данные консалтинговых компаний показывают, что до 50-60% компаний в России в той или иной степени используют ИИ в HR-задачах, однако системное применение - с влиянием на управленческие решения - остаётся на уровне менее 10%.
Дополнительную картину даёт аналитика HeadHunter и связанных с рынком HRTech-игроков: более половины работодателей уже тестируют или используют автоматизацию на этапе подбора, но речь идёт в первую очередь о скрининге резюме, поиске кандидатов и коммуникации. Аналогичные выводы содержатся в исследованиях TAdviser и CNews Analytics, где отмечается, что российский рынок ИИ в HR развивается, но находится на стадии пилотов и частичных внедрений.
Если сопоставить это с западной практикой, разрыв становится очевидным. По данным SHRM, Deloitte и McKinsey за 2025–2026 годы, от 60% до 70% компаний в развитых экономиках используют ИИ в HR-процессах на регулярной основе. В крупных международных компаниях этот показатель достигает 80–90%, особенно в части скрининга кандидатов и анализа данных. При этом около 20–25% компаний пробуют использовать ИИ именно для оценки кандидатов - включая анализ интервью, поведенческие модели и прогнозирование эффективности.
Однако даже на развитых рынках ИИ остаётся инструментом поддержки, а не принятия решений. По данным McKinsey, менее 10% компаний готовы делегировать алгоритмам финальное решение о найме. Это означает, что разрыв между автоматизацией и реальной оценкой существует глобально, но в России он выражен сильнее.
На практике это приводит к изменению качества входящего потока кандидатов. По наблюдениям M-Choice Executive Search, коло 50% кандидатов уже использует ИИ при подготовке резюме и самопрезентации. Это особенно заметно на уровне middle+ и топ-менеджмента: документы становятся структурированными, насыщенными метриками, логично выстроенными. Внешне кандидаты выглядят сильнее и более управленчески зрелыми, чем это часто подтверждается в реальном диалоге.
Этот эффект фиксируется и в международной практике. По данным отраслевых исследований, более 50% рекрутеров отмечают, что рост количества ИИ-сгенерированных резюме усложняет первичную оценку кандидатов. Различия между сильными и средними специалистами становятся менее очевидными уже на этапе скрининга.
В ответ работодатели усиливают использование технологий, но делают это преимущественно на операционном уровне. В России основными сценариями остаются автоматизация поиска, первичный анализ резюме, подготовка интервью и обработка данных. Использование ИИ для оценки управленческих компетенций встречается крайне редко.
Аналогичная ситуация наблюдается среди рекрутинговых агентств. Несмотря на высокий уровень технологичности индустрии, ИИ используется в первую очередь как инструмент повышения эффективности. По нашим наблюдениям, около 25-30% агентств применяют ИИ в работе, но в сегменте Executive Search доля существенно ниже. Основные направления - ресерч, мониторинг кандидатов в LinkedIn, подготовка аналитики и материалов для клиентов. В части оценки кандидатов ИИ не применяется в силу большой погрешности в оценке: финальная оценка формируется на основе экспертного интервью, оценки через тесты, кейсы.
Причина этого разрыва лежит в самой природе оценки топ-менеджмента. На этом уровне речь идёт не о проверке навыков, а о понимании управленческой модели человека. Способность принимать решения в условиях неопределённости, работать с акционерами, удерживать баланс между стратегией и операционной деятельностью, управлять конфликтами и нести ответственность за результат - эти параметры не поддаются формализации и не считываются алгоритмами.
В результате возникает парадоксальная ситуация. С одной стороны, рынок становится более технологичным: процессы ускоряются, воронка расширяется, доступ к кандидатам увеличивается. С другой - сложность оценки растёт. Чем более «идеально упакован» кандидат, тем сложнее отделить реальный управленческий опыт от качественной презентации.
По наблюдениям M-Choice Executive Search, в проектах, где активно используются ИИ-инструменты на ранних этапах, риск переоценки кандидата выше в среднем на 20–25%. Это не связано с ошибками технологий как таковых, а является следствием изменения структуры рынка: ИИ выравнивает внешний уровень кандидатов и снижает информативность первичного отбора.
Таким образом, к 2026 году рынок подбора персонала, особенно на уровне топ-менеджмента, переходит в новую фазу. Дефицит кандидатов сменяется дефицитом достоверной оценки. ИИ становится обязательным элементом инфраструктуры, но не заменяет экспертное решение. Он ускоряет процесс, но не отвечает на главный вопрос - сможет ли конкретный человек быть эффективным в конкретной управленческой среде.
И именно поэтому в сегменте executive search роль человеческой экспертизы не снижается, а, наоборот, усиливается.
