Интеллектуальные системы управления персоналом (ИИ-СУП, англ. Intelligent Personnel Management Systems, HR AI) — это цифровые платформы, использующие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации и оптимизации всех HR-процессов: от подбора и адаптации сотрудников до их развития, оценки эффективности и удержания в компании.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Интеллектуальные системы управления персоналом, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

Proaction.pro — это российская HR-платформа для оценки и развития персонала. Объединяет ключевые циклы работы с сотрудниками и помогает компаниям принимать точные кадровые решения. Платформа Proaction.pro от компании-разработчика Проактион предназначен для оценки кандидатов и сотрудников, анализа вовлеченности и культуры, проведения 360-оценки и фо ... Узнать больше про Proaction.pro

AMBER HRMS — это система для уменьшения сроков подбора персонала, освобождения рекрутеров от рутины, создания прозрачности процессов подбора для внутренних заказчиков. Узнать больше про AMBER HRMS
Интеллектуальные системы управления персоналом (ИИ-СУП, англ. Intelligent Personnel Management Systems, HR AI) — это цифровые платформы, использующие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации и оптимизации всех HR-процессов: от подбора и адаптации сотрудников до их развития, оценки эффективности и удержания в компании.
Интеллектуальное управление персоналом представляет собой современный подход к кадровому менеджменту, основанный на применении алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для оптимизации всех HR-процессов, от рекрутинга до развития сотрудников, что позволяет компаниям принимать более взвешенные решения на основе анализа больших данных о персонале.
В современных условиях цифровизации бизнеса внедрение программных решений для интеллектуального управления персоналом становится критически важным фактором успеха организации, поскольку позволяет существенно повысить эффективность HR-процессов, снизить операционные затраты и обеспечить конкурентное преимущество за счет более качественного управления человеческим капиталом. Цифровые решения становятся неотъемлемой частью стратегии развития современных компаний, стремящихся к максимальной оптимизации работы с персоналом и созданию эффективной системы управления талантами.
Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:

Интеллектуальные системы управления персоналом предназначены для автоматизации и оптимизации всех HR-процессов компании с применением технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа больших данных, что позволяет существенно повысить эффективность работы с персоналом и принимать более обоснованные управленческие решения на основе объективных показателей.
Эти системы обеспечивают глубокую аналитику кадрового потенциала организации, прогнозирование потребностей в персонале, автоматизацию процессов подбора и адаптации сотрудников, оценку эффективности работы персонала в режиме реального времени, а также помогают в формировании индивидуальных планов развития сотрудников и оптимизации системы мотивации. Особое внимание уделяется предиктивной аналитике рисков текучести кадров и выявлению потенциальных лидеров внутри организации, что позволяет компаниям более эффективно управлять человеческим капиталом и достигать стратегических целей бизнеса.
Интеллектуальные системы управления персоналом в основном используют следующие группы пользователей:
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса интеллектуальных систем управления персоналом (УП ИИ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность внедрения и использования системы в компании. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности организации: для крупных корпораций с разветвлённой структурой и большим штатом сотрудников потребуются решения с расширенными возможностями масштабирования и интеграционными возможностями, в то время как для малого и среднего бизнеса могут быть достаточны более простые и экономически выгодные решения с базовым набором функций. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в IT-компаниях может быть востребован функционал для оценки технических навыков и отслеживания прогресса в освоении новых технологий, тогда как в производственных предприятиях акцент может быть сделан на контроле посещаемости и соблюдении производственных норм. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, требования к безопасности данных и совместимость с другими используемыми системами.
Ключевые аспекты при принятии решения:
Кроме того, при выборе УП ИИ важно обратить внимание на качество технической поддержки и обслуживания системы, условия лицензирования и стоимость владения решением в долгосрочной перспективе. Необходимо также оценить, насколько система способна адаптироваться к изменениям в бизнес-процессах компании и внешним рыночным условиям, а также учесть наличие у поставщика стратегии развития продукта и его готовность к внедрению новых технологий и функций.
Интеллектуальные системы управления персоналом (УП ИИ) предоставляют организациям мощные инструменты для повышения эффективности HR-процессов и оптимизации работы с кадрами. Применение таких систем позволяет достичь ряда значимых преимуществ:
Автоматизация рутинных задач. . УП ИИ автоматизируют рутинные операции, такие как обработка резюме, планирование собеседований, ведение кадровой документации, что освобождает время HR-специалистов для стратегической работы.
Повышение точности подбора персонала. . Алгоритмы машинного обучения анализируют большие объёмы данных о кандидатах, выявляя наиболее подходящих для конкретной должности, что снижает риск ошибок в подборе и улучшает качество кадрового состава.
Оптимизация процесса адаптации новых сотрудников. . Системы УП ИИ помогают разработать индивидуальные планы адаптации, отслеживают прогресс и предоставляют необходимые ресурсы, ускоряя интеграцию новых сотрудников в рабочий процесс.
Улучшение оценки эффективности персонала. . УП ИИ позволяют объективно оценивать работу сотрудников, анализируя ключевые показатели эффективности (KPI), что способствует более справедливому распределению бонусов и карьерному росту.
Удержание квалифицированных кадров. . Системы помогают выявлять факторы, влияющие на удовлетворённость и лояльность сотрудников, предлагая меры для их удержания, например, программы обучения и развития, что снижает текучесть кадров.
Снижение затрат на HR-процессы. . Автоматизация и оптимизация HR-процессов с помощью УП ИИ сокращает расходы на подбор, обучение и управление персоналом, повышая общую экономическую эффективность организации.
Поддержка принятия управленческих решений. . УП ИИ предоставляют аналитические отчёты и прогнозы на основе данных о персонале, что помогает руководству принимать обоснованные решения в области кадровой политики и стратегического планирования.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Интеллектуальные системы управления персоналом, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
По экспертным прогнозам Soware, в 2026 году на рынке интеллектуальных систем управления персоналом (ИИ-СУП) продолжат развиваться тенденции, связанные с углублением применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, усилением интеграции с корпоративными информационными системами, расширением возможностей аналитики и повышением внимания к безопасности данных и этике использования ИИ. Среди ключевых трендов можно выделить:
Развитие мультимодальных интерфейсов. Дальнейшее совершенствование интерфейсов, позволяющих взаимодействовать с системой через различные каналы (голос, текст, видео), что повысит удобство использования ИИ-СУП и расширит возможности для персонализации взаимодействия.
Углубление интеграции с корпоративными системами. Усиление интеграции ИИ-СУП с ERP, CRM и другими системами для создания единого информационного пространства, оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности управления персоналом.
Расширение применения предсказательной аналитики. Развитие моделей машинного обучения для более точного прогнозирования текучести кадров, оценки потенциала сотрудников и определения будущих потребностей в персонале, что позволит компаниям принимать обоснованные кадровые решения.
Повышение внимания к этике и безопасности данных. Внедрение более строгих стандартов защиты персональных данных и разработка этических норм использования ИИ в управлении персоналом, что станет ключевым фактором доверия пользователей к системам.
Рост популярности облачных решений. Увеличение доли облачных ИИ-СУП-систем, которые обеспечивают гибкость, масштабируемость и снижение затрат на инфраструктуру, а также упрощают обновление и поддержку программного обеспечения.
Развитие low-code/no-code платформ. Появление более совершенных инструментов, позволяющих бизнес-пользователям самостоятельно адаптировать ИИ-СУП под специфические задачи без глубоких знаний в области программирования, что расширит возможности кастомизации систем.
Интеграция технологий генеративного ИИ. Более широкое использование моделей генеративного ИИ для автоматизации создания обучающих и методических материалов, разработки персонализированных планов развития сотрудников и генерации контента для внутренних коммуникаций.
Проактион

Proaction.pro — это российская HR-платформа для оценки и развития персонала. Объединяет ключевые циклы работы с сотрудниками и помогает компаниям принимать точные кадровые решения. Платформа Proaction.pro от компании-разработчика Проактион предназначен для оценки кандидатов и сотрудников, анализа вовлеченности и культуры, проведения 360-оценки и формирования индивидуальных планов развития. Система позволяет управлять полн ...
ЭМБЕР

AMBER HRMS — это система для уменьшения сроков подбора персонала, освобождения рекрутеров от рутины, создания прозрачности процессов подбора для внутренних заказчиков.
Интеллектуальные системы управления персоналом (ИИ-СУП, англ. Intelligent Personnel Management Systems, HR AI) — это цифровые платформы, использующие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации и оптимизации всех HR-процессов: от подбора и адаптации сотрудников до их развития, оценки эффективности и удержания в компании.
Интеллектуальное управление персоналом представляет собой современный подход к кадровому менеджменту, основанный на применении алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для оптимизации всех HR-процессов, от рекрутинга до развития сотрудников, что позволяет компаниям принимать более взвешенные решения на основе анализа больших данных о персонале.
В современных условиях цифровизации бизнеса внедрение программных решений для интеллектуального управления персоналом становится критически важным фактором успеха организации, поскольку позволяет существенно повысить эффективность HR-процессов, снизить операционные затраты и обеспечить конкурентное преимущество за счет более качественного управления человеческим капиталом. Цифровые решения становятся неотъемлемой частью стратегии развития современных компаний, стремящихся к максимальной оптимизации работы с персоналом и созданию эффективной системы управления талантами.
Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:

Интеллектуальные системы управления персоналом предназначены для автоматизации и оптимизации всех HR-процессов компании с применением технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа больших данных, что позволяет существенно повысить эффективность работы с персоналом и принимать более обоснованные управленческие решения на основе объективных показателей.
Эти системы обеспечивают глубокую аналитику кадрового потенциала организации, прогнозирование потребностей в персонале, автоматизацию процессов подбора и адаптации сотрудников, оценку эффективности работы персонала в режиме реального времени, а также помогают в формировании индивидуальных планов развития сотрудников и оптимизации системы мотивации. Особое внимание уделяется предиктивной аналитике рисков текучести кадров и выявлению потенциальных лидеров внутри организации, что позволяет компаниям более эффективно управлять человеческим капиталом и достигать стратегических целей бизнеса.
Интеллектуальные системы управления персоналом в основном используют следующие группы пользователей:
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса интеллектуальных систем управления персоналом (УП ИИ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность внедрения и использования системы в компании. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности организации: для крупных корпораций с разветвлённой структурой и большим штатом сотрудников потребуются решения с расширенными возможностями масштабирования и интеграционными возможностями, в то время как для малого и среднего бизнеса могут быть достаточны более простые и экономически выгодные решения с базовым набором функций. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в IT-компаниях может быть востребован функционал для оценки технических навыков и отслеживания прогресса в освоении новых технологий, тогда как в производственных предприятиях акцент может быть сделан на контроле посещаемости и соблюдении производственных норм. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, требования к безопасности данных и совместимость с другими используемыми системами.
Ключевые аспекты при принятии решения:
Кроме того, при выборе УП ИИ важно обратить внимание на качество технической поддержки и обслуживания системы, условия лицензирования и стоимость владения решением в долгосрочной перспективе. Необходимо также оценить, насколько система способна адаптироваться к изменениям в бизнес-процессах компании и внешним рыночным условиям, а также учесть наличие у поставщика стратегии развития продукта и его готовность к внедрению новых технологий и функций.
Интеллектуальные системы управления персоналом (УП ИИ) предоставляют организациям мощные инструменты для повышения эффективности HR-процессов и оптимизации работы с кадрами. Применение таких систем позволяет достичь ряда значимых преимуществ:
Автоматизация рутинных задач. . УП ИИ автоматизируют рутинные операции, такие как обработка резюме, планирование собеседований, ведение кадровой документации, что освобождает время HR-специалистов для стратегической работы.
Повышение точности подбора персонала. . Алгоритмы машинного обучения анализируют большие объёмы данных о кандидатах, выявляя наиболее подходящих для конкретной должности, что снижает риск ошибок в подборе и улучшает качество кадрового состава.
Оптимизация процесса адаптации новых сотрудников. . Системы УП ИИ помогают разработать индивидуальные планы адаптации, отслеживают прогресс и предоставляют необходимые ресурсы, ускоряя интеграцию новых сотрудников в рабочий процесс.
Улучшение оценки эффективности персонала. . УП ИИ позволяют объективно оценивать работу сотрудников, анализируя ключевые показатели эффективности (KPI), что способствует более справедливому распределению бонусов и карьерному росту.
Удержание квалифицированных кадров. . Системы помогают выявлять факторы, влияющие на удовлетворённость и лояльность сотрудников, предлагая меры для их удержания, например, программы обучения и развития, что снижает текучесть кадров.
Снижение затрат на HR-процессы. . Автоматизация и оптимизация HR-процессов с помощью УП ИИ сокращает расходы на подбор, обучение и управление персоналом, повышая общую экономическую эффективность организации.
Поддержка принятия управленческих решений. . УП ИИ предоставляют аналитические отчёты и прогнозы на основе данных о персонале, что помогает руководству принимать обоснованные решения в области кадровой политики и стратегического планирования.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Интеллектуальные системы управления персоналом, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
По экспертным прогнозам Soware, в 2026 году на рынке интеллектуальных систем управления персоналом (ИИ-СУП) продолжат развиваться тенденции, связанные с углублением применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, усилением интеграции с корпоративными информационными системами, расширением возможностей аналитики и повышением внимания к безопасности данных и этике использования ИИ. Среди ключевых трендов можно выделить:
Развитие мультимодальных интерфейсов. Дальнейшее совершенствование интерфейсов, позволяющих взаимодействовать с системой через различные каналы (голос, текст, видео), что повысит удобство использования ИИ-СУП и расширит возможности для персонализации взаимодействия.
Углубление интеграции с корпоративными системами. Усиление интеграции ИИ-СУП с ERP, CRM и другими системами для создания единого информационного пространства, оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности управления персоналом.
Расширение применения предсказательной аналитики. Развитие моделей машинного обучения для более точного прогнозирования текучести кадров, оценки потенциала сотрудников и определения будущих потребностей в персонале, что позволит компаниям принимать обоснованные кадровые решения.
Повышение внимания к этике и безопасности данных. Внедрение более строгих стандартов защиты персональных данных и разработка этических норм использования ИИ в управлении персоналом, что станет ключевым фактором доверия пользователей к системам.
Рост популярности облачных решений. Увеличение доли облачных ИИ-СУП-систем, которые обеспечивают гибкость, масштабируемость и снижение затрат на инфраструктуру, а также упрощают обновление и поддержку программного обеспечения.
Развитие low-code/no-code платформ. Появление более совершенных инструментов, позволяющих бизнес-пользователям самостоятельно адаптировать ИИ-СУП под специфические задачи без глубоких знаний в области программирования, что расширит возможности кастомизации систем.
Интеграция технологий генеративного ИИ. Более широкое использование моделей генеративного ИИ для автоматизации создания обучающих и методических материалов, разработки персонализированных планов развития сотрудников и генерации контента для внутренних коммуникаций.