Виктория Цой, «АЛИДИ»: «Мы используем кастомную версию ИИ, которая функционирует исключительно внутри нашей инфраструктуры»

Виктория Цой, директор по персоналу, «АЛИДИ», и спикер Шестнадцатой конференции «Кадровый ЭДО: цифровизация на практике», поделилась с CFO Russia опытом автоматической проверки кадровых документов с помощью ИИ.

Как давно ваша компания использует ИИ для проверки кадровых документов и что стало предпосылками для внедрения?

Мы используем ИИ для проверки кадровых документов с 2025 года. В 2024 году мы начали с внедрения кадрового электронного документооборота. Одной из главных предпосылок стало общее стремление идти в ногу с современными технологиями.

Кроме того, наша компания сотрудничает с такими партнёрами, как «Нестле», «Проктер & Гэмбл», «Марс». Эти партнёры активно внедряют инструменты искусственного интеллекта и регулярно проводят у нас внутренние аудиты – достаточно сложные, с более чем 100 вопросами по каждому направлению HR‑работы и бизнес‑процессов. Один из обязательных пунктов аудита – вопрос о внедрении ИИ.

Внедрение инноваций – это и требование партнёров (каждый год мы должны внедрять какую‑то новую технологию), и наша собственная стратегия развития. Использование ИИ в КЭДО стало одной из таких инноваций.

Наша система – это внутренняя разработка. КЭДО мы внедряли при поддержке компании VK Tech, обеспечив бесшовный переход и интеграцию с уже действующей системой. Сейчас ИИ проверяет кадровые документы на грамотность и корректность заполнения.

Как на практике выглядит процесс проверки документа: это просто загрузка файла или сотрудникам нужно дополнительно что‑то настраивать?

Всё происходит через загрузку файла – никаких дополнительных настроек сотрудникам не требуется.

Процесс начинается ещё на этапе предбординга: когда сотрудника принимают на работу, рекрутер ведёт его до выхода на рабочее место. После того как кандидат принял оффер, рекрутер направляет ему список документов, которые нужно предоставить: их нужно сфотографировать и отправить либо по электронной почте, либо через мессенджер. Все полученные документы сразу подгружаются в КЭДО, где система автоматически формирует необходимые кадровые бумаги – трудовой договор, карточки и другие документы.

Важно учитывать, что мы – торгово‑дистрибуторская компания, у нас разбросаны локации торговых представителей и склады. Три основных хаба находятся в Москве, Санкт-Петербурге и Нижнем Новгороде. Сотрудника могут принять на работу в любом из этих городов, поэтому централизованное ведение кадрового учёта и автоматизация критически важны. Благодаря этому нам не нужно держать большой штат кадровиков.

При этом человеческий фактор никто не отменял: HR-специалисты могут допустить ошибку при оформлении документов, особенно в периоды активной работы, например, при переводах сотрудников или закрытии филиалов.

Яркий пример – ситуация в начале этого года. В декабре 2025 года мы подписали новый контракт с «Нестле» и должны были принять в штат более 300 торговых представителей и мерчендайзеров на территориях Москвы и Московской области. Задача стояла жёсткая: к 1 апреля все сотрудники должны были быть уволены из предыдущей компании и оформлены у нас. Приём шёл массово – по 60-100 человек за раз, в очень сжатые сроки.

Активная работа началась после мартовских праздников: пока передающая сторона проводила встречи и оформляла увольнения, нам нужно было успеть оформить всех новых сотрудников. Именно в этих условиях мы особенно активно задействовали ИИ: он проверял трудовые договоры (условия, правильность написания, даты), данные паспортов, трудовые книжки, а также рукописные справки, если они предоставлялись.

На ваш взгляд, какие ошибки чаще всего совершают компании, когда начинают использовать ИИ для проверки кадровых документов?

Здесь многое упирается в человеческий фактор. Например, могут быть ошибки на этапе загрузки алгоритма или при задании исходных параметров: из‑за этого система может работать некорректно или «подвисать».

Часто проблема не столько в самом ИИ, сколько в качестве его разработки: важно, чтобы ИТ‑специалисты внимательно прислушивались к потребностям кадровой службы при реализации функционала.

Ещё один момент – устаревание данных. Если для отчётности загружены неактуальные данные, система может выдавать ложные ошибки, и эти ошибки затем распространяются дальше по процессам.

Отдельно хочу сказать не столько об ошибке, сколько о важном организационном аспекте: работа с персональными данными требует особой осторожности. У нас в компании строго запрещено использовать облачные сервисы – вся работа ведётся только на собственных серверах. Мы используем кастомную версию ИИ, которая функционирует исключительно внутри нашей инфраструктуры. Возможно, на рынке есть более продвинутые решения, но нам они могут не подойти из‑за требований безопасности и политики компании.

При этом подчеркну, что сам ИИ у нас не ошибается. Наоборот, количество ошибок заметно снизилось. Технология выполняет роль первичного фильтра: искусственный интеллект изучает все необходимые данные, выявляет очевидные неточности, а дальше уже сотрудник принимает окончательное решение. Но если кадровый специалиста изначально передаёт в систему некорректные данные, то и результат будет ошибочным – ведь ИИ работает с тем, что ему дали.

Какие еще эффекты вы наблюдаете от использования ИИ?

Помимо снижения нагрузки на специалистов, работающих с документооборотом, мы увидели реальную экономию рабочего времени: процессы ускорились, нагрузка на оставшихся специалистов снизилась.

Задать свои вопросы Виктории и узнать больше об опыте «АЛИДИ» вы сможете на Шестнадцатой конференции «Кадровый ЭДО: цифровизация на практике», которая пройдет 21 августа 2026 года.

Мария Харитонова