Следующий шаг после HCM: как мы видим HR-автоматизацию в эпоху No-Code и ChatGPT

21 декабря 2025

В традиционном представлении HR занимался кадровым администрированием, подбором и оформлением сотрудников, оценкой на соответствие должности. Однако сегодня это лишь базовая часть задач. Цифровая трансформация затрагивает все аспекты деятельности компании — от маркетинга до производства, и HR становится одним из ключевых драйверов этих изменений.

Почему так происходит? Во-первых, именно HR видит «большую картину» по людям и процессам: кто где задействован, кто обладает какими компетенциями, на какие карьерные траектории они могут перейти. Во-вторых, с ростом числа микросервисов и ролевых команд, процессная логика компании становится более гибкой и динамичной, а значит, постоянно требует корректировок оргструктуры, взаимодействия отделов, внедрения новых форматов обучения.

По результатам отчёта Harvard Business Review (2023), 67% CEO уже рассматривают HR как одного из главных участников цифровых преобразований. Это означает, что роль HR перестаёт быть «бэк-офисом», фокусируясь на создании цифровой среды для продуктивной работы, командном взаимодействии и непрерывном развитии талантов. В итоге HR переходит от «обслуживающей» к «стратегической» функции, где инструменты BPM и ИИ позволяют:

• Автоматизировать рутинные операции. Сэкономленное время уходит на задачи более высокого уровня — формирование кадрового резерва, адаптация новых сотрудников, управление культурой и вовлечённостью.
• Быстро менять структуру процессов. Если раньше согласование и запуск нового процесса занимали месяцы, то с No-Code и BPM выстраивание цепочки «оценка — обучение — кадровый резерв — чат-бот для коммуникации» осуществляется за считаные дни.
• Связывать людей и ИИ-ассистентов. Вовлечение искусственного интеллекта в HR-процессы не ограничивается подбором (хотя там сейчас это особенно заметно). AI-модули могут анализировать результаты обучения, формировать индивидуальные треки развития, предлагать улучшения процессов, а также выступать полноценными помощниками линейного менеджера.

Таким образом, «новый HR» — это роль связующего звена между людьми, процессными сценариями компании и цифровыми сервисами. Когда HR видит полную картину «на одном экране», обладает гибкостью масштабирования и интеграции с любыми AI-фреймворками и BPM-платформами, он становится настоящим проводником организационной трансформации, ориентированной на непрерывное развитие и эффективность.

Сегодня мало просто «повторить» функционал классических HCM-решений, которые покинули российский рынок. Гораздо важнее обеспечить подлинную гибкость и способность к постоянному изменению. Именно поэтому мы обращаем внимание на No-Code инструменты и передовые технологии искусственного интеллекта, а не только на классические решения «HR-направленности».

• Гибкость и персонализация. No-Code BPM-решения позволяют оперативно перестраивать процессы «на лету» без привлечения целой армии разработчиков, что для динамично меняющихся HR-процессов критически важно.
• Полноценная интеграция с AI. Исследование Deloitte говорит, что уже 45% компаний активно используют ИИ для автоматизации первичной оценки резюме и рутинных кадровых операций. С помощью GPT и аналогичных решений можно не просто реагировать на запросы сотрудников, но и автоматически формировать обучающие модули, подбирать кандидатов или рекомендовать траектории развития талантов.
• Скорость внедрения и связность. Forrester (2024) указывает, что 72% компаний видят в No-Code BPM ключ к Agile-трансформации. В современных условиях HR не может позволить себе долгие внедрения: быстро запустил — быстро протестировал — быстро адаптировал. А централизованная интеграция (когда одна и та же система отвечает за чат-боты, электронные документы, оценку персонала) уменьшает вероятность «провалов» на стыках процессов.
• Формирование единой «цифровой среды». N8N и Pipefy, например, легко подключаются к любым корпоративным сервисам — мессенджерам, CRM-системам, BI-платформам. Это значит, что HR-процессы больше не обособлены в «кадровом блоке», а становятся частью единого информационного контура организации.

Вместо того чтобы бесконечно «дорабатывать модули» под разные сценарии, компания получает мощную наборную платформу. Она позволяет запускать как базовые HR-продукты (адаптация, оценка, обучение), так и комплексные процессы, связанные с корпоративной культурой, организационным развитием и мультиагентными системами искусственного интеллекта.

Чтобы понять, как все эти инструменты работают на практике, представим простой сценарий формирования кадрового резерва. Линейный руководитель получает задачу «подготовить список кандидатов» — предположим, для нового внутреннего проекта или филиала компании. Как это происходит в «обычном» решении? Ему нужно вручную поднять данные по сотрудникам, собрать результаты оценки компетенций, согласовать с HR и выстроить цепочку напоминаний и задач.

В нашем подходе процесс выглядит иначе:

1. Получение задачи. Руководитель видит запрос в едином интерфейсе (портал или Workspace), автоматически созданный после того, как директор дивизиона инициировал новый проект.
2. Обращение к AI-ассистенту. Чтобы не искать сотрудников вручную, руководитель запрашивает рекомендации у чат-бота, который «видит» результаты последних оценок, программу обучения и историю достижений кандидатов. Если нужных данных не хватает, система предлагает запустить процедуру оценки или подтянуть информацию из внешних модулей.
3. Интеграция с No-Code BPM. Благодаря BPM автоматически создаётся рабочий процесс: кому нужно отправить уведомления, когда поставить собеседования, как формировать проектные задачи. Всё это без сложных программных доработок.
4. Подготовка к встрече и материалы. Вся коммуникация происходит напрямую в едином рабочем пространстве, где сотрудникам заранее рассылаются материалы из базы знаний, генерируемой ИИ (например, короткий гайд о новом подразделении).
5. Анализ результатов и предложения по развитию. После встречи система сохраняет расшифровки и рекомендует, на кого оформить индивидуальные планы развития.
6. Обратная связь и итог. Руководитель формирует окончательный шорт-лист в кадровый резерв, HR видит статистику и ключевые метрики (сколько человек были оценены, каков уровень компетенций, где «узкие» места).

Такой процесс может быть мгновенно скорректирован: если нужно добавить ещё этап тестового задания — не вопрос, запрограммированный «шаблон» изменяется в пару кликов, и все участники видят обновлённую версию сразу. В результате HR и руководители работают в «едином поле», а AI-модули подсказывают и автоматизируют самую рутинную часть, свободно «общаясь» с базами знаний и реестрами данных каждого модуля. Именно подобная связная экосистема и лежит в основе того, что мы называем «следующим шагом после HCM».

Многие воспринимают AI в HR только как умное сито для резюме или чат-бота для быстрого ответа сотрудникам. Но в современном подходе искусственный интеллект становится полноценным участником процессов и фактически помогает «соединять точки» между различными HR-функциями — обучением, оценкой, карьерным планированием и управлением талантами.

• Не просто чат-боты. По данным Deloitte, 45% компаний применяют AI для первичной фильтрации резюме и ответов на типовые вопросы сотрудников, экономя до 35% рабочего времени рекрутеров. Но это лишь верхушка айсберга. Потенциал ИИ намного шире, когда он «видит» сквозные процессы и способен предлагать шаги по обучению, аттестации, ротации сотрудников.
• Мультиагентная архитектура. Преимущество связной платформы в том, что отдельно взятые модули (например, обучения и оценки) «общаются» друг с другом через ИИ-агентов, обмениваясь метаданными и контекстом. По данным McKinsey, уже к 2025 году до 70% компаний планируют внедрять мультиагентные системы для управления талантами. Это позволяет автоматически предложить сотруднику рекомендованный курс, если система видит пробелы в компетенциях, и сразу же отправить запрос на дополнительное согласование руководителю или HR-специалисту.
• AI как прогнозный инструмент. Большая ценность ИИ — в аналитике больших массивов HR-данных: от результатов прошлых аттестаций до перформанса в рабочих проектах. Предиктивные модели помогают выявлять сотрудников с высоким риском выгорания или, наоборот, скрытые таланты, которые можно подтянуть в кадровый резерв.
• Расширенные возможности лидерства. Когда линейный руководитель или HR получает поддержку ИИ-ассистента, у него высвобождается время на более стратегические задачи: создание новых продуктов, развитие корпоративной культуры, масштабирование проектов. В результате даже небольшая команда способна управлять в несколько раз большими объёмами HR-информации.

Все это даёт понять, что роль искусственного интеллекта в HR не сводится к минимуму. Он перестаёт быть «дополнительным» инструментом типа чат-бота и превращается в центральное связующее звено, обеспечивая сквозную логику взаимодействия между разными модулями единой HR/BPM-платформы.

Одна из проблем классических HR-систем — их фрагментация. Модули существуют формально «под одной крышей», но на практике функционируют разрозненно. Между блоком обучения и блоком оценки, к примеру, возникает множество стыковочных мест — и чем сложнее бизнес-процессы, тем больше шансов на сбои и задержки.

• Отдельные модули vs. единый контур. Когда «оценка», «адаптация» и «формирование кадрового резерва» — это лишь условные сценарии внутри одной BPM-среды, всё выглядит иначе. Вместо того чтобы опираться на жёстко прописанные процессы и связи, мы переходим к концепции «Model-Context-Protocol»: каждый элемент системы, будь то AI-ассистент или модуль обучения, может «договориться» о данных и действиях с соседними элементами непосредственно.
• Самые актуальные данные всем доступным процессам. Gartner прогнозирует, что к 2025 году более 80% крупных компаний будут использовать AI и BPM для управления вовлечённостью людей и отслеживания выгорания. Но если эти данные хранятся «где-то отдельно», поставщики решений снова сталкиваются с проблемой перенастройки множества интерфейсов. В связной экосистеме всё решается централизованно: процессы как «кирпичики» по-настоящему объединены, а информацию о сотруднике не нужно дублировать в нескольких местах.
• «Гибридная» автоматизация. Связная экосистема подразумевает, что часть операций поручается людям, а часть — ИИ-модулям. При этом переход управления от человека к машине и обратно может происходить динамически, в зависимости от задачи или этапа процесса. Например, AI-сканер первично отбирает заявки соискателей, а HR-специалист подключается в «сложных» кейсах, затем всё автоматически переходит в блок обучения или оценки и пр.
• Рост прозрачности и управляемости. Когда вся логика HR-процессов работает в единой системе, это повышает предсказуемость: руководители и HR могут в любой момент посмотреть, на каком этапе «застрял» процесс, и немедленно его «перекроить». Также удобнее собирать метрики и аналитику в одном месте.

Таким образом, классический «модульный» подход уходит в прошлое. На смену ему приходит экосистема, в которой модули — это гибкие и постоянно перерабатываемые блоки, а BPM-связность и AI позволяют моментально перестраивать HR-процессы под нужды бизнеса. Такая архитектура даёт резкий скачок в эффективности и становится тем самым «следующим шагом после HCM».

Внедрение гибких No-Code BPM-платформ, тесно связанных с AI-модулями, приносит целый спектр ощутимых выгод для бизнеса. Это не абстрактная «продвинутая теория», а прямое повышение показателей эффективности и сокращение издержек.

• Экономия времени и ресурсов. По данным McKinsey, компании, сочетавшие BPM и AI в HR-процессах, снижали операционные затраты до 40%. Ключевой фактор — минимизация ручного труда: всё, что можно автоматизировать, передаётся алгоритмам, причем без сложных интеграций и «доработок».
• Ускоренная адаптация под новые задачи. От создания процессов адаптации стажеров до комплексных сценариев наставничества — всё настраивается в No-Code среде. Это значит, что, если завтра появится необходимость быстрого запуска нового HR-проекта, не придётся ждать месяцами.
• Рост вовлечённости персонала. PwC отмечает, что в компаниях, применяющих AI и предиктивную аналитику в Talent Management, уровень вовлечённости сотрудников выше на 17%. Сотрудники видят прозрачные карьерные треки, справедливые процедуры оценки, а также получают быстрое решение проблем.
• Качественный скачок в управлении талантами. AI-ассистенты и сквозная аналитика помогают выявить сотрудников с высоким потенциалом, выстроить для них персональные программы развития. Когда «оценка», «обучение» и «кадровый резерв» связаны единой процессной логикой, удаётся сформировать крепкий кадровый резерв под новые проекты компании.
• Ускорение принятия решений. Информация о людях, проектах и результатах доступна в единой экосистеме. Поэтому IT-директора, HR-руководители и топ-менеджеры получают целостную картину без типичных барьеров (отдельные базы, нестыковки отчётов и пр.).

В результате компания не просто «автоматизирует HR» — она прокачивает корпоративные процессы, обеспечивая скорость, связанность и прозрачность, которые важны для постоянного развития и конкурентоспособности.

Мы видим, что будущее HR лежит за пределами классической формулы «подбор — адаптация — обучение — оценка». Роль HR теперь — это стратегическое участие в управлении организационными процессами, а значит, нужны новые технологические форматы.

• Полноценный BPM‑конструктор. Следующий шаг — развивать HR‑платформу в сторону полноценного BPM‑движка, где каждый сотрудник (не только HR) способен собрать свой рабочий процесс в несколько кликов. Это переформатирует сам подход к «карте процессов»: разные отделы смогут вносить изменения, делегировать задачи и задействовать подмодули обучения или оценки без сложного кодинга.
• Мультиагентные системы и векторные базы знаний. По мере интеграции всё большего числа AI‑сервисов возникает потребность в «универсальной» среде, где эти агенты могут параллельно работать с разными блоками данных (оценка, обучение, кадровый резерв) и делиться результатами. Векторные базы позволяют хранить огромные массивы контекстной информации (записи встреч, внутренние базы знаний) и давать ИИ‑агентам доступ к ней для более точных выводов.
• Интеграция с корпоративными мессенджерами и коммуникационными сервисами. Большая часть рабочих коммуникаций уходит в чаты и коллаборативные приложения. Возможность прямо в мессенджере запустить HR-процесс (например, запрос на отпуск, согласование обучения) или получить мгновенную подсказку от AI‑бота оптимизирует взаимодействие и ускоряет принятие решений.
• Новые сценарии непрерывного обучения. С помощью ChatGPT‑подобных моделей процесс обучения станет еще более персонализированным: от точечных «мини-курсов» до глубоких адаптивных траекторий развития. При этом все результаты будут автоматически «встраиваться» в портфолио сотрудника.
• Расширение аналитики и предиктивных моделей. Чтобы HR был по-настоящему стратегическим, ему нужны высокоуровневые дэшборды с прогнозными сценариями (пик увольнений, спрос на конкретные компетенции через полгода и т. д.). AI-инструменты будут с высокой точностью рассчитывать риски и предлагать профилактические меры.

Таким образом, «следующий шаг после HCM» — это не только про замещение ушедших систем, но и про создание экосистемы, где HR-процессы становятся фундаментом для регулярных организационных изменений. BPМ-подход, искусственный интеллект и масштабируемая архитектура делают HR-платформу ядром постоянных улучшений.

Сегодняшний HR-мир уже не ограничивается модульной логикой «найм – адаптация – обучение – оценка…». Компании стремятся к постоянной организационной трансформации, а значит, им необходимы гибкие инструменты, позволяющие управлять людьми и процессами в едином цифровом пространстве. Именно поэтому ориентация на No-Code BPM-платформы и искусственный интеллект становится более значимой, чем простая «замена SAP SuccessFactors» или классические HCM-модули.

Мы видим, что HR превращается в драйвер инноваций внутри компании. Он объединяет людей, цифровые сервисы и AI-ассистентов таким образом, чтобы каждый сотрудник мог быстро адаптироваться, учиться и вносить свой вклад в развитие общих бизнес-процессов. Командный формат работы, мгновенное масштабирование новых инициатив и тесная интеграция с коммуникациями — все это естественным образом соединяется в «экосистемном» подходе, где оцениваются реальные результаты, а сам процесс становится прозрачным и легко конфигурируемым.

В этом смысле наше видение HCM-платформы будущего отражает не только технологическую эволюцию, но и раскрывает новые горизонты для HR как функции. В итоге компания становится более гибкой, динамичной и ориентированной на будущее, а роль HR из «обслуживающей» перерастает в «стратегическую» — ту, что формирует культуру непрерывных улучшений и обеспечивает конкурентное преимущество компании на рынке.