Почему ИИ – это не тренд, а новый двигатель кадрового документооборота

Кадровый электронный документооборот давно перестал быть просто заменой бумаги. Сегодня на первый план выходит интеллектуализация процессов. Спикеры Шестнадцатой конференции «Кадровый ЭДО: цифровизация на практике» рассказали CFO Russia, как искусственный интеллект превращает КЭДО из статичной базы данных в динамичного ассистента, ускоряя интеграции с госорганами и минимизируя человеческий фактор, а также обсудили, где проходит грань между автоматизацией и полным доверием к машине.

Как вы оцениваете эффективность использования искусственного интеллекта в КЭДО в перспективе?

Наталья Минина, директор по организационной эффективности, ГК «Самолет»: Я оцениваю потенциал применения искусственного интеллекта очень высоко. Более того, я бы чуть переформулировала сам вопрос: не «перспективы ИИ в КЭДО», а «ИИ для КЭДО». Сейчас мы видим широкое поле для применения ИИ, который помогает совершенствовать уже устоявшиеся процессы, переведённые на кадровый электронный документооборот.

Например, ИИ активно используется в интеграциях, в частности, с «Госуслугами». Мы подключаем ИИ, чтобы он обрабатывал определённые данные для нашей системы. Благодаря этому КЭДО раскрывается с новой стороны: процессы становятся быстрее и эффективнее, снижается количество простоев и ошибок.

Поэтому я высоко оцениваю роль ИИ – прежде всего как инструмента, который серьёзно повышает эффективность уже сложившихся процессов кадрового электронного документооборота.

Оксана Леонтьева, руководитель направления по автоматизации бизнес-процессов в кадровом администрировании, «Детский мир»: Использование ИИ в КЭДО – это переход от банальной автоматизации к интеллектуальной. Например, распознавание документов для приема на работу. ИИ распознает данные со скана паспорта, СНИЛСа, диплома и вносит данные в учетную систему, формируя карточку физлица (будущего работника). Умные чат-боты отвечают на типовые запросы работников и помогают в запуске оформления заявления на отпуск или заказа справки НДФЛ.

Но, конечно, нейронные сети не смогут полностью вытеснить с рынка НR-специалистов – им можно доверить только подготовительные процессы, а оценка результата работы ИИ и принятие финального решения всегда должно оставаться за человеком.

Наталья Елисеева, руководитель отдела кадрового учета, «Современные системы реновации»: Мы видим в ИИ значительный потенциал и уже внедряем его в рамках платформы EmplDocs. В частности, EmplDocs использует LLM от DeepSeek для ИИ-агентов в интерактивном помощнике «Доки». Эти агенты способны автономно обрабатывать запросы пользователей, анализировать контекст и предлагать оптимальные решения, основываясь на данных и знаниях организации. Это позволяет автоматизировать задачи, которые ранее были недоступны для классической роботизации, и выводит КЭДО на уровень интеллектуального ассистента.

Однако есть ряд объективных ограничений:

Во-первых, качество данных. Для обучения моделей необходим релевантный массив данных. Сбор и подготовка качественных данных – трудоемкий процесс.

Во-вторых, технические и интеграционные ограничения. Возможны сбои в работе ИИ-компонентов и сложности с их встраиванием в существующий ИТ-ландшафт.

Узнать больше про успешные кейсы цифровизации процессов оформления отпусков, электронных больничных листов, использования ИИ в КЭДО вы сможете на Шестнадцатой конференции «Кадровый ЭДО: цифровизация на практике», которая состоится 21 августа 2026 года.

Мария Харитонова