Как отличить умную автоматизацию от маркетинговой показухи

Поэтому давайте разберемся, как отличить реальный умный функционал от показухи, если вы работаете в HR, рекрутинге или занимаетесь цифровой трансформацией кадровых процессов.

Признак 1. Настоящая автоматизация снижает нагрузку, фейковая лишь добавляет ее

Я всегда говорю: «Если инструмент нужен только для того, чтобы инструмент был, то скорее он вам не нужен».

Реальная автоматизация:

• сокращает время на рутину;
• снимает дублирование операций;
• делает процесс быстрее и чище.

Показуха это когда он требует новых ручных действий, ломает привычный процесс и дает «еще одну платформу, куда нужно что-то загрузить».

Если HR-команда стала работать дольше, то перед вами маркетинг, а не технологии.

Признак 2. Умный инструмент понимает контекст, а не просто выполняет команды

Особенно это касается рекрутинга.

Если система заявляет, что «анализирует резюме ИИ», но по факту ищет совпадение по ключевым словам — это обычный фильтр, а не интеллект.

Умная автоматизация:

• читает смысл, а не текст;
• находит навыки, даже если они выражены по-другому;
• умеет обрабатывать неоднородные данные;
• делает выводы, а не просто сортировку.

Маркетинговая: ищет «Python» только там, где написано «Python», путается в должностях и не видит разницы между «вел проект» и «участвовал в проекте».

Признак 3. Умный инструмент учится, а не живет статично

Это главный критерий!

Если решение не адаптируется под вашу компанию, не улучшает качество рекомендаций, не становится точнее со временем — это не ИИ.

Настоящая автоматизация:

• подстраивается под отрасль;
• корректирует поведение по данным;
• обучается на ошибках.

Показуха:

• работает одинаково для всех и всегда;
• не умеет обновляться;
• требует ручного тюнинга, чтобы «вести себя нормально».

Признак 4. У рабочей автоматизации есть измеримый эффект

Когда HR покупает инструмент «потому что тренд», то это провал.

Я всегда прошу задать один простой вопрос: «Какой конкретный процесс и какую конкретную метрику это улучшит?»

Если система не может дать понятный, проверяемый результат — это просто красивая витрина.

Настоящая автоматизация показывает цифры:

• минус 30% времени на закрытие вакансии;
• плюс 20% релевантных откликов;
• минус 40% рутины рекрутера;
• плюс точность прогноза по удержанию.

Показуха ограничивается фразами «повышает эффективность» и «ускоряет бизнес».

Признак 5. Умная автоматизация не требует магии на входе

Когда мне говорят: «чтобы система работала правильно, нужно полностью переделать процессы», то я отвечаю: «Тогда это не автоматизация, а это какая-то франкенштейн-платформа».

Правильный ИИ интегрируется мягко:

• не ломает воронку;
• работает с текущими данными;
• подстраивается под реальный HR-цикл.

А вот если HR-команда вынуждена подстраивать себя под систему — значит, там не интеллект, а набор костылей.

Признак 6. Четко понятно, что именно делает ИИ, и как он принимает решения

Если инструмент «магически выдает результат», но не объясняет путь — опасно.

HR должен понимать:

• какие данные анализируются;
• какие сигналы учитываются;
• почему система рекомендует того или иного кандидата;
• где зона риска.

Черный ящик — это не автоматизация, а лотерея.

И финальное правило от меня

Когда выбираете HR-технологию, задайте один вопрос: «Если завтра этот инструмент исчезнет, смогу ли я продолжать работу без катастрофы?»

Если ответ «да» — перед вами маркетинг.

Если ответ «нет» — это умная автоматизация, которая действительно встроилась в процесс и стала частью вашей операционной модели.

И помните: истинная ценность ИИ — это не вау-эффект, а реальное, измеримое облегчение жизни HR-команды.