MWS AI объявила о выпуске корпоративной мультиагентной системы для HR-подразделений крупного бизнеса. Система действует как виртуальный сотрудник: самостоятельно обрабатывает отклики, ведёт переписку с кандидатами и отслеживает эффективность персонала на каждом этапе — от найма до адаптации. Это позволит HR-специалистам сосредоточиться на задачах, требующих человеческого суждения: оценке личностных компетенций, переговорах с финалистами и работе по удержанию сотрудников. Компания начала пилотные проекты по внедрению системы на базе платформы MWS AI Agents Platform в телекоммуникационной и энергетической отраслях.

HR-функция находится под двойным давлением: в ситуации кадрового дефицита бизнес требует нанимать быстрее, а кандидаты ожидают персонального контакта на каждом этапе. Рекрутеры тратят до 60% времени (оценка MWS AI) на повторяемые операции — разбор откликов, уточнение базовых требований, согласование слотов для интервью. По данным SHRM, 69% HR-специалистов в мире уже используют ИИ в процессах найма, а доля ИИ в HR-задачах выросла до 43% в 2025 году с 26% годом ранее. По оценке Gartner, до 50% операционной работы HR-функции может быть передано ИИ-агентам.

Решение поставляется с набором преднастроенных агентов, которые начинают работу после настройки интеграций с ИТ-сервисами заказчика — системами управления персоналом, электронной почтой и мессенджерами. Мультиагентный подход предполагает взаимодействие нескольких специализированных агентов, каждый из которых отвечает за отдельный этап процесса найма — это позволяет точнее обрабатывать сценарии подбора и гибко распределять задачи.

В основе решения — механизм оркестрации: он отслеживает действия кандидата, фиксирует изменения в системе подбора, определяет нужный сценарий, распределяет задачи между агентами и передаёт контекст между этапами. Агент скрининга проводит первичный отбор в формате диалога, задаёт уточняющие вопросы и оценивает соответствие кандидата базовым критериям вакансии с учётом контекста его ответов. Агент коммуникации консультирует кандидатов по условиям работы, требованиям и льготам, обращаясь к базе знаний компании. Агент планирования подбирает доступные временные слоты и координирует перенос встреч.

Система работает в локальном контуре заказчика, что обеспечивает контроль над персональными данными сотрудников. Она ведёт журнал действий каждого агента — какое решение принято, на основании каких критериев, какие данные использованы. Это позволяет HR-службе в любой момент восстановить логику отбора.

«Мультиагентная архитектура — это не улучшенный чат-бот и не очередной слой автоматизации. Это принципиально другая модель: каждый агент специализирован под конкретную роль, но вместе они работают как единая команда — передают контекст, согласуют решения, распределяют нагрузку, так же как это делала бы команда под управлением руководителя, действуя по согласованным процессам. По сути, мы проектируем новый тип взаимодействия, где люди управляют стратегией, а агенты берут на себя часть операционных задач. Мы начали с HR-направления, потому что здесь всё это видно наиболее чётко: есть роли, есть процессы, есть метрики», — отметил директор по продуктам MWS AI Максим Волошин.

MWS AI в рамках пилотного проекта с энергетической компанией развернула модуль адаптации новых сотрудников: система автоматически формирует краткие выжимки из корпоративных документов и генерирует тестовые задания для самопроверки. Второй пилот реализуется в сфере массового найма совместно с компанией из телеком-отрасли.

В стадии разработки находятся модули сопровождения новых сотрудников в первые месяцы работы, оценки эффективности персонала, а также предиктивной кадровой аналитики. Последний модуль будет прогнозировать вероятность увольнений на уровне отдельных команд и анализировать тональность обратной связи сотрудников.

Перечисленные направления соответствуют приоритетам, которые Gartner определяет как ключевые для директоров по персоналу на 2026 год: формирование ИИ-стратегии для HR, проектирование работы в формате «человек + машина» и переход от автоматизации отдельных задач к перестройке процессов целиком — включая кадровую аналитику и управление эффективностью персонала.

«Одна из самых сложных задач в управлении персоналом — убедиться, что тысячи людей в разных подразделениях движутся в одном направлении. Смыслы теряются при каскадировании, цели трансформируются, часть команд выпадает из общего фокуса — и это незаметно тормозит развитие компании. Мы сейчас активно экспериментируем с тем, как агенты могут помочь с целеполаганием: следить за тем, насколько глубоко стратегия проникает в команды, сверять декларируемые цели с реальной фокусировкой и подсвечивать расхождения до того, как они становятся проблемой. Это один из приоритетов во внутренней разработке», — подчеркнула HR-директор MWS AI Анастасия Зальцман.

Российский рынок генеративного ИИ в HR-сфере, по оценке MWS AI, составит около 1,3 млрд рублей в 2026 году и будет демонстрировать среднегодовой рост на уровне 28% до 2030 года.

Общий объём российского рынка ИИ-ассистентов для корпоративных заказчиков в 2026 году составляет около 30 млрд рублей. Примерно треть этой суммы — около 10 млрд рублей — приходится на компании, уже использующие сторонние ИИ-решения, в том числе отечественные. Остальные две трети рынка пока занимают компании, не внедрившие генеративный ИИ или развивающие собственные разработки. Доступный целевой рынок MWS AI оценивается в 10 млрд рублей.