Трансформация рынка труда под воздействием цифровизации обусловливает необходимость переосмысления традиционных подходов к подбору персонала, что актуализирует исследование возможностей применения технологий искусственного интеллекта в рекрутинговых процессах. Представленная работа посвящена анализу современных ИИ-технологий, используемых в сфере отбора кадров, включая алгоритмы машинного обучения для скрининга резюме, системы обработки естественного языка, чат-боты для первичного взаимодействия с соискателями, инструменты видеоинтервью с автоматизированным анализом и платформы предиктивной аналитики для прогнозирования успешности кандидатов. Методологическую основу исследования составляют системный и сравнительный подходы, позволяющие выявить специфику внедрения ИИ-решений в российских и зарубежных компаниях, определить преимущества и ограничения автоматизированных систем подбора персонала. Особое внимание уделяется проблеме алгоритмической предвзятости, возникающей при использовании моделей машинного обучения, обученных на исторических данных, содержащих скрытые паттерны дискриминации по гендерному, расовому и возрастному признакам. Рассмотрены правовые аспекты применения ИИ в рекрутинге, включая требования законодательства о персональных данных Российской Федерации, положения Общего регламента по защите данных Европейского союза и формирующиеся нормативные режимы регулирования систем искусственного интеллекта. Проанализирована динамика развития российского рынка HR-технологий, продемонстрировавшего рост на 38 % в 2024 году при достижении объема в 99,3 млрд рублей, а также представлены количественные показатели эффективности внедрения ИИ-решений в практику кадрового отбора ведущих российских и международных компаний. Результаты исследования свидетельствуют о формировании гибридной модели рекрутинга, предполагающей сочетание автоматизированной обработки больших объемов данных с экспертной оценкой специалистов по управлению персоналом на финальных этапах отбора. Практическая значимость работы определяется возможностью использования представленных выводов при разработке стратегий цифровой трансформации HR-функций организаций различных отраслей экономики, формировании подходов к оценке рисков внедрения ИИ-систем и обеспечению этичности алгоритмических решений в сфере управления человеческими ресурсами.
The transformation of the labor market under the influence of digitalization makes it necessary to rethink traditional approaches to personnel selection, which actualizes the study of the possibilities of using artificial intelligence technologies in recruiting processes. The presented work is devoted to the analysis of modern AI technologies used in the field of personnel selection, including machine learning algorithms for resume screening, natural language processing systems, chatbots for initial interaction with applicants, video interview tools with automated analysis, and predictive analytics platforms for predicting candidate success. The methodological basis of the research is based on systematic and comparative approaches that identify the specifics of the implementation of AI solutions in Russian and foreign companies, identify the advantages and limitations of automated recruitment systems. Special attention is paid to the problem of algorithmic bias that occurs when using machine learning models trained on historical data containing hidden patterns of discrimination based on gender, race, and age. The legal aspects of the use of AI in recruiting are considered, including the requirements of the legislation on personal data of the Russian Federation, the provisions of the General Data Protection Regulation of the European Union and the emerging regulatory regimes for regulating artificial intelligence systems. The dynamics of the development of the Russian HR technology market, which demonstrated growth of 38 % in 2024, reaching a volume of 99,3 billion rubles, is analyzed, and quantitative indicators of the effectiveness of implementing AI solutions in the practice of personnel selection of leading Russian and international companies are presented. The results of the study indicate the formation of a hybrid recruiting model, which involves a combination of automated processing of large amounts of data with an expert assessment of personnel management specialists at the final stages of selection. The practical significance of the work is determined by the possibility of using the presented conclusions in the development of strategies for the digital transformation of HR functions of organizations in various sectors of the economy, the formation of approaches to assessing the risks of implementing AI systems and ensuring the ethics of algorithmic solutions in the field of human resource management.