Если видео выше не работает, то запись вебинара также можно посмотреть на RUTUBE по ссылке https://clck.ru/3RmT5a
Презентация вебинара доступна по ссылке https://clck.ru/3Rn5iW
Подкаст вебинара доступен по ссылке https://clck.ru/3RmQiq
Тезисы на основе вебинара
Искусственный интеллект всё чаще обсуждают как технологию будущего. Но в реальности он уже меняет то, как работают компании, команды и HR-функции. Об этом на вебинаре рассказал Дмитрий Агафонов, руководитель HR Райдтеха РФ и СНГ в Яндексе.
Его ключевая мысль звучит жёстко и однозначно: именно HR сегодня отвечает за перестройку организации и переход к AI-first-подходу — не как «владельцу инструментов», а как архитектору новых способов работы.
Почему именно HR становится драйвером AI-трансформации
В классической модели внедрение технологий ассоциируется с IT, продуктом или разработкой. Но, по мнению Дмитрия, сегодня этого недостаточно. Искусственный интеллект меняет не только инструменты, но и:
А значит, центр управления этими изменениями — HR, при тесной связке с продуктом и разработкой. Речь идёт не о покупке очередного сервиса «с AI», а о системном изменении того, как устроена организация.
- структуру команд,
- роли людей,
- подходы к найму,
- ожидания талантов,
- логику эффективности.
А значит, центр управления этими изменениями — HR, при тесной связке с продуктом и разработкой. Речь идёт не о покупке очередного сервиса «с AI», а о системном изменении того, как устроена организация.
Старые компании и компании нового типа: в чём разница
На рынке сегодня сосуществуют два принципиально разных типа компаний.
Первый тип — «классические»:
Второй тип — компании нового поколения:
Именно во второй тип сегодня охотнее идут инвесторы — и туда же стремятся таланты. Потому что там можно быстро создавать, тестировать и менять, не утопая в согласованиях.
Первый тип — «классические»:
- большие штаты,
- много процессов и бюрократии,
- медленные обновления,
- рост через наращивание людей и бюджетов.
Второй тип — компании нового поколения:
- маленькие команды,
- высокая выручка на одного сотрудника,
- быстрая итерация продуктов,
- активное использование no-code, low-code и AI-подходов.
Именно во второй тип сегодня охотнее идут инвесторы — и туда же стремятся таланты. Потому что там можно быстро создавать, тестировать и менять, не утопая в согласованиях.
Почему мы системно недооцениваем скорость развития AI
Одна из ключевых ловушек — человеческое мышление плохо воспринимает экспоненциальный рост. Мы склонны:
Но разница между «смешным» и «неотличимым от реальности» сегодня измеряется месяцами, а не годами. И это означает простой выбор: либо компания начинает адаптацию сейчас, либо позже будет догонять — с гораздо большими издержками.
- не воспринимать всерьёз «сырые» технологии,
- сравнивать их с текущим качеством,
- относиться к ним как к временному хайпу.
Но разница между «смешным» и «неотличимым от реальности» сегодня измеряется месяцами, а не годами. И это означает простой выбор: либо компания начинает адаптацию сейчас, либо позже будет догонять — с гораздо большими издержками.
Роль человека в мире AI: что остаётся за нами
Несмотря на стремительное развитие технологий, человек пока незаменим в трёх вещах:
Это даёт компаниям время на перестройку — но только если они используют его осознанно.
- Контекст. AI хорошо работает, когда ему дают качественный контекст. Кто его задаёт? Человек.
- Решения второго порядка. Машина может предложить варианты, но синтез, выбор и ответственность остаются за человеком.
- Смыслы и взаимодействие. Коммуникация, доверие, влияние, работа с неопределённостью — всё это по-прежнему человеческая зона.
Это даёт компаниям время на перестройку — но только если они используют его осознанно.
AI как личный экзоскелет: с чего начинать
Дмитрий предлагает простой принцип: быть в теме — это новая профессиональная гигиена.
Он делится личными примерами:
Ключевой вывод: начать страшно, но не сложно. Работа с AI — это диалог, а не кодинг.
Он делится личными примерами:
- AI-ассистент для планирования дня с учётом календаря и контекста,
- анализ собственных публичных выступлений через расшифровку и обратную связь,
- создание простых приложений и дашбордов без навыков программирования,
- автоматизация бытовых задач через цепочки AI-агентов.
Ключевой вывод: начать страшно, но не сложно. Работа с AI — это диалог, а не кодинг.
Почему автоматизация — это не про «меньше людей», а про «больше смысла»
В условиях ограниченных бюджетов компании всё чаще не могут расти количественно. Поэтому фокус смещается на:
Автоматизация в этой логике — не угроза, а способ:
- рост качества,
- высвобождение времени от рутины,
- перераспределение усилий на креативные и смысловые задачи.
Автоматизация в этой логике — не угроза, а способ:
- сохранить энергию людей,
- повысить скорость экспериментов,
- дать командам больше свободы.
MVP-мышление вместо идеального результата
Ещё один сдвиг, который усиливает AI: переход от ожидания идеального решения к быстрому прототипированию.
AI-инструменты позволяют делать то, что раньше занимало недели, за часы или дни — и это меняет саму логику управления.
- минимально работающий продукт,
- быстрый тест гипотез,
- толерантность к ошибкам,
- скорость важнее «красоты».
AI-инструменты позволяют делать то, что раньше занимало недели, за часы или дни — и это меняет саму логику управления.
Практика Яндекса: команда AI Marvel
Один из ключевых кейсов — создание временной команды AI Marvel.
Что сделали:
Результат:
И всё это — без масштабного роста штата.
Что сделали:
- объявили внутренний отбор + внешний найм,
- собрали сильных людей со свежим взглядом,
- дали им 3 месяца и полную свободу,
- поставили задачу: найти узкие места и быстро прототипировать решения.
Результат:
- инструменты, сэкономившие сотни миллионов рублей,
- автоматизация мониторинга инфополя,
- роботизация коммуникаций с водителями,
- резкий рост скорости внедрения.
И всё это — без масштабного роста штата.
AI-first-найм: новый фильтр перед вакансией
Вторая важная практика — пересборка найма через вопрос: «Нам точно нужен человек?»
Процесс выглядит так:
Это позволяет:
Процесс выглядит так:
- Появляется задача.
- HR и эксперты оценивают: — нужна ли именно человеческая экспертиза,— или задачу можно автоматизировать.
- Если можно — делается быстрый прототип.
- Вместо операционной роли нанимается инженер автоматизации.
Это позволяет:
- не раздувать headcount,
- усиливать технологическую экспертизу,
- быстрее трансформировать процессы.
AI в HR: конкретные инструменты
В Яндексе AI уже встроен в ключевые HR-процессы:
Рекрутинг
Адаптация
Performance
Внутренние коммуникации
Во всех случаях сохраняется принцип «человек в контуре» — финальное решение остаётся за экспертом.
Рекрутинг
- автоанализ интервью,
- расшифровки и подсказки рекрутерам,
- тренажёры на базе реальных диалогов.
Адаптация
- AI-бадди для новых сотрудников,
- сопровождение без нагрузки на людей.
Performance
- анализ задач, календарей, обратной связи,
- ранние сигналы выгорания,
- поддержка руководителей в калибровках.
Внутренние коммуникации
- AI-редактор текстов,
- соблюдение tone of voice,
- автоматизация рассылок.
Во всех случаях сохраняется принцип «человек в контуре» — финальное решение остаётся за экспертом.
Безопасность и данные: жёсткие правила
Отдельный акцент — информационная безопасность:
Задача — снизить барьеры для использования AI, не рискуя безопасностью.
- персональные данные не уходят во внешние системы,
- данные обезличиваются,
- используются внутренние AI-инструменты,
- разрабатываются механизмы автоматического маскирования.
Задача — снизить барьеры для использования AI, не рискуя безопасностью.
Главный вывод
Искусственный интеллект — это не отдельный проект и не модный инструмент. Это новый фундамент организации. Роль HR в этой реальности:
И если после вебинара кто-то впервые попробует новый AI-инструмент или пересоберёт привычный процесс — значит, разговор был не зря.
- задавать направление трансформации,
- помогать людям адаптироваться,
- создавать условия для роста экспертизы,
- соединять технологии и человека.
И если после вебинара кто-то впервые попробует новый AI-инструмент или пересоберёт привычный процесс — значит, разговор был не зря.
Спикеры
- Дмитрий Агафонов, руководитель HR Райдтеха РФ и СНГ в Яндексе
Тезисы написаны автоматически с использованием ИИ
Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2Vtzqvh8T3A
