ИИ в HR давно превратился в рабочий инструмент, который напрямую влияет на текучесть и лояльность команд. Но как именно технологии помогают удерживать сотрудников? В этой статье Магомед-Амин Идилов, основатель и CEO MD, показывает на реальных примерах, как искусственный интеллект снижает выгорание, предсказывает увольнения и помогает компаниям сохранить самое ценное — людей.

Рынок: почему удержание стало задачей №1

Кадровый дефицит и рекордно низкая безработица усилили конкуренцию за людей. Согласно исследованию MD и hh.ru, в 2025 году текучесть выросла до 25% в 50% российских предприятий — почти вдвое выше привычных 27–28%. Бизнес фиксирует рост текучести в рознице, производстве и логистике; зарплата остается основной причиной ухода, но растут и нематериальные факторы (качество руководства, график, нагрузка и здоровье).

В условиях «рынка кандидата» даже повышение зарплат не всегда решает проблему: растет срок закрытия вакансий и снижается лояльность. Нагрузка на HR-департаменты с частой сменой команды и непрерывным наймом растет, и ресурсов на тщательный мониторинг лояльности команды может элементарно не хватать. Поэтому выигрывают те, кто раньше других внедряет data-driven и AI-подходы к удержанию, оптимизируя затраты и повышая эффективность.

Как именно ИИ помогает в удержании персонала 

• Предиктивная аналитика текучести.

ИИ-модели выявляют сотрудников «в зоне риска» и подсвечивают конкретные факторы: нагрузка, график, смены, дистанция до работы, eNPS, смена руководителя и т.д. Это позволяет не «гасить пожары», а упреждать их адресными мерами: корректировкой графиков, доп. обучением, сменой наставника/тимлида. Прогнозирование позволяет на 15-25% сократить текучку, сэкономив миллионы рублей в год на повторном найме и адаптации.  

• Цифровые опросы вовлеченности и eNPS с элементами ИИ.

Авто-анализ свободных ответов (тональность, темы) и отслеживание динамики показателей по подразделениям. Сигналы из eNPS связываются с риском увольнений и качеством менеджмента.

• AI-ассистенты для онбординга и поддержки сотрудников 24/7. 

Чат-боты снижают тревожность новичков, ускоряют адаптацию, разгружают HR-линию (справки, ответы по ДМС/ЗП/графику, микролернинг). На массовых ролях это критично: первый этап воронки текучести — испытательный срок. 

Кейс из российской практики: после внедрения простого виртуального помощника для онбординга и поддержки сотрудников текучесть фармацевтической компании Вертекс на ИС снизилась на 2,48 п.п, а экономия ресурсов HR составила до 23 рабочих часов на адаптацию одного сотрудника. Параллельно выросла удовлетворенность внутренними сервисами (опросы в боте), а HR-команда разгрузилась за счет автоматизации типовых запросов.

• AI-диспетчеризация смен и «умное» расписание.

Оптимизация смен с учетом спроса, выработки, навыков и предпочтений сотрудников снижает переработки и конфликты графиков — это напрямую бьет по текучести в рознице и логистике, где текучесть традиционно выше. Хорошо себя показывает ИИ и в промышленности – на опасных производствах снижает травматизм и минимизирует выходы специалистов в небезопасном для работы состоянии. 

Кейс из практики: в рамках работы с Россети MD внедрил инструмент по мониторингу состояния сотрудников опасных специальностей при выходе на смену. ИИ-алгоритмы позволили снизить травматизацию (а значит, юридические и репутационные риски) до 80%. С 10% до 0% сократить число сотрудников, выходящих на смену в состоянии алкогольного опьянения, а ложноположительные результаты ИИ после проверки человеком составили всего 2%.

• Диагностика и проактивная работа с выгоранием как ключевым фактором увольнения специалистов в 2025 году.

Как выяснили MD и hh.ru при опросе российских работодателей в апреле 2025 года, 77% российских компаний фиксируют влияние выгорания на ухудшение атмосферы в коллективе и, как следствие, повышение скорости обновления команд. Как итог – растут расходы компаний на новый найм. ИИ-инструменты по мониторингу выгорания команд снижают скрытую потерю эффективности на 20-30% благодаря превентивному снижению количества «тихих увольнений». 

• ИИ в оценке эффективности сотрудников и выстраивании корпоративной культуры.

Для выстраивания корпоративной культуры бизнес также может использовать ИИ – например, инструменты, которые выявляют неформальных лидеров команды. Эти данные помогут в объединении команд вокруг негласного лидера, снижения напряженности в коллективе и повышении мотивации с помощью уважаемых в команде тимлидов.

• ИИ агенты для удержания персонала.

Обучение искусственного интеллекта занимает довольно много времени – от нескольких недель до нескольких месяцев (или даже больше). Для ускоренного внедрения ИИ-инструментов в HR процессы, от найма до удержания, на помощь приходят ИИ-агенты – надстройки над LLM, позволяющие пропустить трудоемкий этап ручного обучения. ИИ-агенты способны анализировать огромные массивы данных – от ответов на обратную связь до рабочих привычек – и составлять прогнозы планируемых увольнений или отслеживать снижение уровня мотивации специалистов.

Как внедрять ИИ для удержания персонала

Как в любом нововведении, затрагивающим жизнь и работу команды, важна стратегия. Разрабатывая ее, стоит уделить внимание таким вопросам:

1. Аудит HR–процессов и нужд: объективно выделить области, нуждающиеся в автоматизации и в которых ИИ принесет наивысшую ценность;
2. Четкие цели: KPI HR–департамента по работе с ИИ должны быть оцифрованы и понятны, например, «снизить текучку на 20% за ближайшие полгода». Мониторинг результатов должен проводиться регулярно и на языке бизнеса, чтобы руководство оценивало эффективность нововведений с точки зрения растущих возможностей для масштабирования и экономической эффективности;
3. Ресурс на внедрение – финансовый и человеческий: интеграция ИИ-инструмента для повышения лояльности команды может включать покупку лицензии на готовое решение или разработку кастомного продукта. Стоимость и нагрузка на HR-отдел по их внедрению будет различаться, а ожидаемый результат должен быть сопоставим с затратами;
4. Подготовка данных: для соответствия целям бизнеса ИИ-инструмент должен иметь полную информацию для анализа. Для бесшовной интеграции HR-специалистам нужно собрать все имеющиеся данные о сотрудниках воедино и наладить регулярное обновление этой информации;
5. Прозрачность и кооперация: хотя многие из нас ежедневно сталкиваются с новыми технологиями и в жизни, и в работе, когда дело касается оценки продуктивности на работе многие могут испытывать сопротивление. Руководство, ИТ-отдел и, конечно, вся команда должны быть проинформированы о сути инструмента, методах его действия и цели использования. 
6. Плавный переход: чем большее количество данных требуется собрать и чем больше число инструментов внедрить – тем сильнее затянется процесс обновления. Для первых шагов в использовании ИИ для удержания персонала стоит начинать с небольших пилотных запусков, а к расширенному функционалу переходить постепенно после получения желаемых результатов.

ИИ уже сегодня помогает удерживать людей — не абстрактно, а в измеримых метриках: меньше уходов на испытательном сроке, ниже churn rate в «горячих» подразделениях, рост вовлеченности и прозрачные карьерные траектории. Побеждают те, кто соединяет данные, операционные решения и культуру заботы. Остальным придется догонять.