Что происходит с HR-технологиями в 2025–2026 году?
Рынок HR-технологий перестал быть рынком инструментов автоматизации. За последние полтора года произошло несколько сдвигов, которые меняют логику подбора и управления персоналом на уровне архитектуры, а не функциональности.
Три сдвига рынка
Резюме утратило предиктивную способность
Не в смысле «оно плохое» — в техническом смысле: кандидаты массово используют языковые модели для оптимизации текста под системы автоматического отбора, работодатели используют те же модели для фильтрации. В результате сигнал исчез. По данным TestGorilla, в 2024 году 81% работодателей перешли к навык-ориентированному найму — против 56% в 2022-м;[1] 94% из них согласны, что оценка навыков точнее предсказывает результативность на рабочем месте, чем резюме.[1] По данным SHRM, 78% HR-профессионалов, использующих предварительные тесты, фиксируют улучшение качества найма.[2]
ИИ перешёл от помощи к действию
Раньше системы анализировали данные и выдавали рекомендации, которые человек принимал или отклонял. Сейчас появились агентные платформы, где ИИ самостоятельно инициирует следующий шаг: назначает собеседование, предлагает сотруднику перевод на другую позицию, создаёт задачи в смежных системах. Это другая степень автономности, и она требует иного подхода к контролю и аудиту принятых решений.
Рынок консолидируется
Рынок, который несколько лет был рынком точечных инструментов, схлопывается в платформы. Крупные игроки покупают нишевых: Workday поглотила Paradox и ранее HiredScore,[3] SAP — SmartRecruiters.[4] Стартапы-одиночки, которые делали одно хорошо, либо продаются, либо объясняют, почему они стоят дороже модуля в уже купленном enterprise-решении.
США, основан 2016. С октября 2025 года в составе Workday. Клиенты: McDonald's, Marriott, FedEx, Dell, Nestle.
Платформа управляет коммуникацией с кандидатом от первого касания до оффера. ИИ-ассистент Olivia отвечает на вопросы, проверяет квалификацию через заранее заданные критерии, самостоятельно бронирует время собеседований и высылает документы. Кандидат общается через чат или SMS без участия рекрутера на первых этапах.
Целевой сегмент — высокообъёмный найм: розница, общепит, логистика, где открываются тысячи позиций одновременно. Заявленный показатель: 32 млн запланированных собеседований в 2025 году.[5]
Workday завершила поглощение в октябре 2025 года.[3] Вместе с ранее купленной HiredScore Paradox создаёт для Workday закрытый стек: обнаружение кандидата → разговорный ИИ → оформление найма. Это закрыло для Workday сегмент линейного найма, в котором компания прежде не была представлена. Оценка сделки не раскрывалась.
США (Сан-Франциско), основан 2019. Клиенты: OpenAI, Shopify, Notion, Ramp, Snowflake, Cursor.
Система управления подбором, построенная как единая платформа: отслеживание кандидатов, поиск, планирование собеседований и аналитика без интеграций между четырьмя разными инструментами. Ставка на аналитику воронки найма в реальном времени и ИИ-функции, встроенные в рабочий процесс: персонализированные письма кандидатам, автоматическая классификация ответов, сводки по обратной связи после интервью.
По данным компании, отклик на ИИ-outreach вырастает на 46–48% у клиентов, использующих эту функцию.[6] В июле 2025 года закрыла раунд Series D на $50 млн под руководством Alkeon Capital.[6] База клиентов за год выросла с 1 300 до 2 700 компаний, выручка — на 135%. Ключевой тезис инвестора: Ashby — не ATS, а «операционная система найма», вытесняющая три-четыре точечных инструмента.
США (Солт-Лейк-Сити), основан 2004. Клиенты: Unilever, Delta, Goldman Sachs.
Платформа видеоинтервью с ИИ-анализом. Кандидат записывает ответы в удобное время, система оценивает речь, структуру мышления, специализированные знания. Ключевой аргумент в пользу формата: каждый кандидат получает возможность встречи с компанией вне зависимости от вуза и географии — для компаний, обрабатывающих десятки тысяч заявок на программы для выпускников, это вопрос масштабируемости, а не комфорта.
Кейс Unilever задокументирован подробнее других: сокращение времени найма на 75% (с четырёх месяцев до нескольких недель), экономия свыше £1 млн в год, 50 000 сэкономленных часов, рост найма из нетрадиционных вузов на 16%.[7]
Мимику не анализирует — в 2021 году компания публично отказалась от этой функции после критики со стороны правозащитных организаций. В 2025 году представила обновлённую концепцию оценки «Human Potential Intelligence» с акцентом на профессиональную компетентность и предметные знания вместо общих поведенческих сигналов.
Нидерланды, основан 2019. Более 14 000 клиентов по всему миру.
Библиотека из 400+ тестов для оценки навыков: от Excel и SQL до ситуационного суждения и когнитивных способностей. Кандидат проходит набор тестов вместо отправки резюме — работодатель видит результаты, а не перечень мест работы. По данным LinkedIn, найм на основе навыков увеличивает доступный пул кандидатов до 10 раз по сравнению с наймом по диплому.[8]
Ставка на средний и малый бизнес, которому недоступны enterprise-решения вроде Harver или HireVue. В 2025 году запустила ИИ-модуль рекомендаций по составлению тестовых батарей под конкретную вакансию и расширила библиотеку симуляциями рабочих ситуаций. Одновременно ввела функцию обнаружения мошенничества при прохождении тестов — ответ на рост случаев использования ИИ-ассистентов кандидатами во время скрининга.[9]
Канада (Ванкувер), основан 2010. Более 50 000 организаций-пользователей.
Платформа аналитики персонала: текучесть, вовлечённость, прогнозирование рисков, эффективность найма — в одном инструменте с доступом для руководителей без технической подготовки. До 2025 года это был инструмент для ответа на вопросы: «Почему уходят люди из этого подразделения?», «Какие факторы коррелируют с высокой производительностью?».
В ноябре 2025 года запустила Analytic AI Agent Platform — систему, где ИИ-агенты не просто показывают данные, но инициируют действия в других корпоративных системах. Одновременно представила Visier MCP (Model Context Protocol) — стандарт передачи кадровых данных в агентные рабочие процессы сторонних платформ.[10] Сдвиг принципиальный: из аналитики в управление. Насколько корпоративные клиенты готовы к такой степени автономности системы — открытый вопрос.
Израиль / США, основан 2015. Клиенты: Unilever, Mastercard, Nestlé.
Платформа внутреннего рынка талантов: ИИ сопоставляет навыки сотрудников с открытыми внутренними вакансиями, проектными командами и программами развития — до того, как компания начинает нанимать снаружи. Логика: в условиях кадрового дефицита часть ответа на вопрос «где взять людей» находится внутри самой организации, просто эта информация нигде не агрегирована.
В марте 2026 года объявила о выходе в категорию ИИ-агентов: Gloat Agents самостоятельно инициируют предложения о перемещении, обучении и развитии без запроса от сотрудника или HR.[11] Здесь возникает та же проблема, что и у Visier: агентная автономность требует чёткого ответа на вопрос, кто несёт ответственность за решение, инициированное системой. Пока этот вопрос в категории не закрыт ни юридически, ни операционно.
Великобритания (Манчестер), основан 2015. Клиенты: Unilever, Deloitte, Lloyds Banking Group.
Оценка кандидатов через игровые задания: вместо опросников — серия коротких сценариев, в которых система фиксирует, как человек принимает решения, управляет вниманием и реагирует на неопределённость. Результат — поведенческий профиль, сопоставляемый с профилями успешных сотрудников конкретной компании. В заданиях нет правильных ответов, поэтому подготовиться к ним нельзя — снимается проблема социально желательных ответов, которая делает традиционные опросники ненадёжными.
В 2025 году запустила модуль прогностической аналитики, связывающий поведенческие профили при найме с реальными показателями производительности через 6 и 12 месяцев после трудоустройства.[12] Это попытка закрыть цикл «оценка → результат», которого в категории не хватало: раньше работодатель верил, что игровая оценка работает, но данных для проверки этой веры не было. Теперь Arctic Shores предлагает накапливать данные внутри организации и калибровать модели под собственный контекст.
США (Нью-Йорк), основан 2019. Более 3,5 млн обучающихся.
Обязательное корпоративное обучение по комплаенсу: предотвращение харассмента, конфликты интересов, кибербезопасность, деловая этика. Формат — короткие сценарные модули с реальными ситуациями и адаптивным контентом под отрасль и роль. Рейтинг одобрения 93% среди прошедших обучение — аномальный показатель для категории, которую сотрудники традиционно воспринимают как регуляторную обязаловку.[13]
В 2025 году расширила библиотеку до 100+ модулей и запустила инструмент для создания собственных сценариев силами HR-команды без разработчиков. Ключевое наблюдение: компании всё чаще хотят не стандартный курс, а возможность быстро упаковать внутренние кейсы в обучающий формат — особенно после инцидентов, требующих немедленной реакции.
Что из этого следует
Восемь сервисов решают разные задачи — отбор, оценка, аналитика, внутренняя мобильность, обучение. Общая логика одна: данные о людях накапливаются внутри организации, и задача системы — сделать эти данные пригодными для принятия решений, а не просто хранить их.
Из этого вытекают три практических наблюдения.
Интеграция важнее функциональности
Сервис, который хорошо делает одно, но стоит отдельно от остальных систем, означает, что данные снова будут разрознены. Выбор между «мощный, но изолированный» и «достаточно мощный, но интегрированный» в большинстве случаев решается в пользу второго.
Агентные функции требуют операционной готовности
Системы, которые самостоятельно инициируют действия — назначают собеседования, предлагают перемещения, создают задачи — работают только там, где организация готова описать, при каких условиях система имеет право что-то сделать без согласования. Без этих границ агентная автономность создаёт риск, а не эффективность.
Оценка без обратной связи — это затраты, не инвестиция
Стартапы начинают предлагать замкнутый цикл: данные при найме → данные о результативности → калибровка модели. Это требует дисциплины в сборе данных о производительности на стороне работодателя. Без неё оценочные инструменты остаются инструментами веры, а не измерения.