Как Яндекс внедряет ИИ в работу команд и HR-процессы. Вебинар Яндекс Практикума

2026-02-12 18:00 HR-процессы Актуальное

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:

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»:

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:

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:

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:

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:

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.

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:

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:

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

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:

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:

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}