Эрик Коннорс, директор по продукту в ICIMS — серия интервью

Эрик Коннорс, директор по продукту в iCIMS, руководит стратегией компании в области продуктов и подразделениями по управлению продуктами, формируя видение, дорожную карту, процессы разработки и вывода на рынок всего портфеля. За его плечами более трёх десятилетий работы в сфере корпоративного программного обеспечения, SaaS, финансовых технологий, данных и управления продуктами. До прихода в iCIMS в 2024 году Коннорс занимал должность операционного директора, а ранее — старшего вице-президента по стратегии и управлению продуктами в ICE Mortgage Technology, где отвечал в том числе за стратегию, управление продуктами, соблюдение нормативных требований и корпоративное развитие. Ранее он занимал руководящие должности в CoreLogic и Yodlee, где помогал расширять продуктовые подразделения, запускать новые предложения, а также сопровождал Yodlee во время IPO в 2014 году и последующего поглощения. В его карьере также были руководящие должности в сфере стратегии и продуктов в Oracle, PeopleSoft, Campbell Software и Gap. Кроме того, с 2015 года он руководит компанией Eric L. Connors Consulting, консультируя компании в сфере программного обеспечения и данных по вопросам продуктовой стратегии, масштабирования организаций, руководства на высшем уровне и роста.

iCIMS — компания, разрабатывающая корпоративные технологии для привлечения и найма персонала. Её платформа помогает организациям привлекать кандидатов, взаимодействовать с ними, нанимать их и содействовать их профессиональному развитию на всех этапах подбора персонала. В линейку продуктов входят системы отслеживания кандидатов, управления взаимоотношениями с кандидатами, сайты с вакансиями и информацией о карьере, решения для адаптации новых сотрудников, внутренней мобильности и массового найма, аналитические инструменты, а также возможности подбора персонала с использованием ИИ. Компания всё активнее ориентирует платформу на интеллектуальные процессы найма с участием ИИ-агентов, включая агентов для поиска кандидатов, найма и планирования собеседований. Они призваны автоматизировать повторяющиеся задачи по подбору персонала, сохраняя взаимосвязь данных о найме и соответствующих рабочих процессов. В 2026 году iCIMS также представила более широкое видение интеллектуальной платформы для найма, опирающейся на более чем двадцатилетний опыт работы с данными и процессами подбора персонала, в то время как ИИ всё глубже интегрируется в процессы поиска и оценки кандидатов работодателями.

Большую часть карьеры вы занимались стратегией развития продуктов в крупных компаниях, работающих с корпоративным программным обеспечением и данными, включая Yodlee, Oracle, PeopleSoft и ICE Mortgage Technology, а затем пришли в ICIMS. Как этот опыт повлиял на ваше представление о том, что должны уметь ИИ-агенты, прежде чем компании будут готовы доверить им значимые действия от своего имени?

Каждому бизнесу, в котором я работал, доверяли что-то важное для людей: их финансовые счета, оформление ипотечной сделки или расчёт заработной платы. В таких условиях программное обеспечение заслуживает всё большего доверия постепенно. Компании поручают системе больше задач, когда убеждаются, что она понимает правила бизнеса, действует предсказуемо и чётко фиксирует, что именно она сделала и почему.

ИИ-агенты должны соответствовать тем же требованиям, и, на мой взгляд, для этого необходимы три условия. Агент должен понимать контекст: политику компании, разрешения и рабочие процессы, а также конкретную ситуацию, с которой он столкнулся. Действия агента должны быть ограничены правилами, которые устанавливает и контролирует заказчик. И все действия агента должны быть видимыми и прослеживаемыми. Технологии для этого уже существуют. Компании сдерживает неготовность — то, насколько они готовы передать контроль в такой ответственной сфере, как наём. Когда компании успешно решают эту задачу, результат становится заметен в самом процессе найма. Решения принимаются быстрее, рекрутеры тратят меньше времени на последующие обращения, а команды увереннее выбирают сотрудников.

ICIMS описывает развитие технологий подбора персонала как переход от пассивной системы учёта к интеллектуальной системе, способной понимать контекст и действовать. Как в конечном счёте выглядит этот переход и насколько платформа для подбора персонала будущего будет отличаться от используемых сегодня организациями систем отслеживания кандидатов?

Платформа для подбора персонала будущего активно участвует в найме. Она знает нормативы обслуживания рекрутера, предпочтения руководителя, который нанимает сотрудника, и правила команды — и действует с их учётом. Если кандидат отменяет собеседование, система уже знает, кто может его заменить, и предлагает решение, прежде чем кому-либо придётся разбираться с этой проблемой.

Самое заметное отличие от сегодняшних ATS-систем — гораздо меньше людей будут входить в них напрямую. Рекрутеры, руководители, нанимающие сотрудников, и кандидаты будут пользоваться привычными им инструментами: Teams, электронной почтой, мессенджерами и голосовой связью. В фоновом режиме платформа координирует работу агентов, объединяет сигналы и в нужный момент передаёт решения нужному человеку. По мере того как люди будут реже взаимодействовать с ATS напрямую, она может стать незаметной, но одновременно её значение возрастёт: каждый работающий на её основе агент зависит от содержащихся в ней контекста, механизмов управления и данных о найме.

Именно в этом направлении развивается ICIMS Intelligent Hiring Platform, объединяющая надёжный ИИ, аналитику в сфере найма и автоматизацию на всех этапах процесса. Для команд, занимающихся корпоративным наймом, это означает, что кандидаты меньше ждут между этапами, а руководители принимают решения, располагая более полной информацией. В результате сокращается срок закрытия вакансий и повышается качество найма.

Новый агент ICIMS по подбору персонала переносит оценку кандидатов, отзывы о них и согласование решений непосредственно в Microsoft Teams. Свидетельствует ли это о более широком изменении в корпоративном программном обеспечении, когда пользователи реже взаимодействуют с отдельными приложениями, а ИИ-агенты всё чаще становятся интерфейсом, связывающим лежащие в их основе системы?

Да, и найм — один из самых наглядных примеров. Руководители по найму играют центральную роль в подборе персонала, но проверка кандидатов и предоставление обратной связи занимают лишь небольшую часть их рабочего дня. Если для этого нужно входить в отдельную систему, запросы остаются без ответа, и рекрутерам приходится вручную напоминать о них.

ICIMS Hiring Agent — это ИИ-агент, который переносит проверку кандидатов, отзывы после собеседований, согласования и взаимодействие с рекрутерами прямо в Microsoft Teams, где многие руководители по найму уже работают. Кроме того, он помогает им расставлять приоритеты и решать, чем заняться дальше, с учетом контекста найма и срочности. Когда руководители по найму могут проверять кандидатов и утверждать заявки на подбор персонала в рамках привычного рабочего процесса, кандидаты быстрее продвигаются по этапам, рекрутеры тратят меньше времени на сбор отзывов, а срок найма сокращается.

ICIMS по-прежнему остается системой, в которой хранятся основные данные, а каждое действие в Teams отражается в процессе найма с теми же данными, разрешениями и средствами контроля. Думаю, такая модель распространится на корпоративное программное обеспечение. Интерфейсы будут сосредоточены там, где люди общаются, а роль лежащих в основе систем станет еще важнее, поскольку агенты опираются на предоставляемые ими контекст и механизмы управления. Мы начинаем с Microsoft Teams и планируем в 2027 году расширить поддержку на другие платформы для совместной работы.

Существует существенная разница между ИИ-помощником, который рекомендует действие, и агентом, который действительно его выполняет. Как вы определяете, какие решения в подборе персонала можно безопасно делегировать ИИ, а какие всегда должны требовать явного решения или одобрения человека?

Мы оцениваем, насколько серьезны последствия действия и насколько легко его отменить. Координационные задачи — например, отправка напоминаний, планирование собеседований, обновление статусов и рассылка сообщений по заранее одобренным шаблонам — требуют много усилий, сопряжены с низким риском и легко корректируются. Именно эту нагрузку должны брать на себя агенты. Решения, влияющие на карьерные возможности человека, — например, продвигать ли кандидата дальше, отклонить его кандидатуру или сделать ему предложение, — должны оставаться за людьми.

Наши продукты строятся на этом принципе. С ICIMS Hiring Agent руководители по найму принимают все решения, а агент обеспечивает дальнейшее выполнение задач: напоминает о незавершенных делах, предлагает приоритетные следующие шаги и ускоряет доступ к информации о кандидатах. ICIMS Sourcing Agent находит подходящих кандидатов в имеющихся у организации данных о талантах, сопоставляет их с требованиями и взаимодействует с ними, а администраторы решают, когда, где и в какой мере ему предоставить автономность. Контроль должен оставаться у заказчика, поскольку организации готовы предоставлять агентам разную степень автономности, и по мере того, как они видят результаты, их готовность будет расти. Передача координационных задач агентам высвобождает время рекрутеров и не дает кандидатам застревать между этапами, а люди по-прежнему отвечают за решения, определяющие качество найма.

ICIMS Sourcing Agent уже умеет находить кандидатов и поддерживать взаимодействие с ними, а новые агенты Hiring и Interview Scheduling расширяют применение агентного ИИ в процессе подбора персонала. Как, по-вашему, эти специализированные агенты со временем будут работать вместе? Может ли наступить момент, когда несколько агентов будут координировать весь процесс найма, а люди — главным образом контролировать исключения и принимать важные решения?

Именно к этому все идет. Сегодня каждый агент ICIMS может работать самостоятельно, и заказчики могут внедрять их по одному, но наша цель — наладить их совместную работу. ICIMS Sourcing Agent находит кандидатов и взаимодействует с ними. ICIMS Interview Scheduling Agent будет использовать ИИ, чтобы проверять доступность участников, назначать собеседования, управлять изменениями и информировать кандидатов и команды по найму. ICIMS Hiring Agent будет помогать руководителям по найму и командам, проводящим собеседования, не сбавлять темп. Когда передача задач между поиском кандидатов, планированием собеседований и проверкой кандидатов руководителями по найму будет происходить автоматически, время прохождения каждого этапа сократится, а заявки на подбор персонала будут закрываться быстрее. 

Мы начинаем с автоматизации, настраиваемой заказчиками, и движемся к скоординированному интеллекту, который поддерживает людей на всех этапах рабочего процесса. Со временем агенты будут выполнять большинство операционных задач — от подачи заявки на подбор персонала до предложения о работе, — а люди сосредоточатся на исключениях, решениях, требующих взвешенного суждения, и выборе, от которого зависит, кого нанять. Темпы изменений в основном зависят от того, насколько быстро организации начнут доверять агентам и адаптируют рабочие процессы, существующие уже десятилетиями.

Подбор персонала — особенно чувствительная сфера для автономного ИИ, поскольку его действия могут напрямую влиять на карьерные возможности людей. Какие технические меры защиты, возможности аудита и требования к прозрачности, по вашему мнению, необходимо заложить в агентов для подбора персонала, прежде чем компании смогут предоставить им большую автономность?

Управление должно быть на первом месте и закладываться с самого начала. В ICIMS работу ИИ на всех этапах — от проектирования и разработки до внедрения на нашей платформе — регулирует программа ответственного использования ИИ. Ее основа — кодекс этики, согласно которому ИИ должен действовать под руководством человека, быть прозрачным, обеспечивать конфиденциальность и безопасность, быть инклюзивным и справедливым, технически надежным и безопасным, а также подотчетным. Межфункциональные комитеты проверяют каждую разрабатываемую нами функцию на основе ИИ, контролируют ежегодный аудит на предмет предвзятости и оценку рисков ИИ. Программа также проходит независимую проверку. ICIMS стала первым поставщиком корпоративного программного обеспечения для подбора персонала, получившим сертификат TRUSTe Responsible AI Certification от TrustArc, а наши практики соответствуют Рамочной структуре управления рисками ИИ NIST, Принципам ОЭСР в области ИИ и стандарту ISO 42001.

Агенты повышают ставки, поэтому мы добавили три требования. Автономность должна настраиваться: заказчик решает, насколько далеко может заходить агент, и может со временем менять эти настройки. Агенты должны наследовать права доступа основной системы учета, чтобы видеть и делать только то, что мог бы видеть и делать человек, от имени которого они действуют. Кроме того, каждое действие должно быть объяснимо кандидату, регулирующему органу или совету директоров.

Многие команды по подбору персонала внедряют ИИ быстрее, чем выстраивают управление его использованием. Наше исследование показало, что 82% компаний считают прозрачность и объяснимость систем ИИ важными, однако у 45% нет официальной системы управления ИИ. Если этот пробел не устранить, решения о том, кто пройдет дальше, будут приниматься так, что никто не сможет их полностью объяснить. Это создает юридические риски, поскольку действующие законы о борьбе с дискриминацией уже распространяются на решения о найме, принятые с использованием ИИ, а такие нормативные акты, как NYC Local Law 144, Colorado AI Act и EU AI Act, вводят дополнительные требования. Это также подрывает доверие кандидатов, а качество найма снижается, когда сильные кандидаты отказываются от участия или отсеиваются, и никто этого не замечает.

Когда система управления ИИ выстроена, рекрутеры достаточно доверяют рекомендациям ИИ, чтобы действовать на их основе. Руководители, принимающие решения о найме, быстрее выбирают кандидатов из коротких списков, сформированных по обоснованным критериям, а кандидаты проходят более справедливый и последовательный процесс. Именно такая основа позволяет со временем предоставлять агентам больше автономности.

ICIMS утверждает, что одно из преимуществ компании в сфере ИИ связано с более чем 25-летним опытом в подборе персонала и миллиардами взаимодействий в процессе найма. По мере того как базовые модели становятся все более стандартизированными, считаете ли вы, что собственные отраслевые данные, знание рабочих процессов и контекст организации станут главным конкурентным преимуществом корпоративных ИИ-агентов?

Да. Когда у каждой компании есть доступ примерно к одним и тем же моделям, они становятся обязательным минимумом. Компании отличает контекст: многолетний опыт, включающий предпочтения руководителей, принимающих решения о найме, результаты собеседований, факторы, действительно предсказывавшие успешный найм, особенности работы конкретной команды и то, на что откликались кандидаты. Интеллект превращает эти данные в решение, которому можно доверять, а именно доверие побуждает компанию позволить агенту действовать.

Именно поэтому мы создали Intelligent Hiring Platform, опираясь на более чем 25 лет данных и рабочих процессов в сфере подбора персонала. ICIMS помогает тысячам организаций по всему миру вести работу по найму и располагает более чем 691 миллионом профилей кандидатов. Только в 2025 году через нашу платформу мы обработали около 243 миллионов заявок и помогли клиентам нанять более 5,1 миллиона человек. Каждое взаимодействие формирует сигналы, а они создают контекст для принятия более взвешенных решений. Этот контекст отражается на результатах. Исследование показало, что клиенты ICIMS получают больше квалифицированных соискателей, повышают эффективность работы рекрутеров и чаще достигают целевых показателей по улучшению бизнеса, чем организации, использующие комплексные HCM-системы или точечные решения. Компании, которые добавляют ИИ к скудному набору данных, рискуют автоматизировать догадки и быстрее прийти к неверному ответу; с каждым годом этот разрыв увеличивается.

ИИ-агенты потенциально могут сократить объем административной работы рекрутеров, но они также способны в корне изменить саму профессию. Какие задачи рекрутера, по вашему мнению, возьмет на себя ИИ и какие человеческие навыки станут ценнее по мере того, как агенты будут выполнять все больше операционной работы?

ИИ возьмет на себя рутинные операционные задачи, включая организацию первичного отбора, планирование встреч, отслеживание статусов, напоминания руководителям о необходимости ответить и повторяющийся поиск кандидатов. Эти задачи занимают значительную часть рабочей недели рекрутера, но мало способствуют повышению качества найма. ICIMS Sourcing Agent — один из первых примеров такого решения. Он заново находит кандидатов, которые дошли до финала, но не были выбраны, ранее подававших заявки соискателей и неактивные профили в базе данных компании. Благодаря этому команды быстрее закрывают вакансии и тратят меньше на поиск кандидатов через внешние каналы.

Останется работа, требующая человеческого суждения. Рекрутеры будут вместе с бизнес-руководителями формировать стратегию работы с персоналом, вести сложные переговоры, выстраивать близкие отношения с кандидатами и помогать руководителям определять, кто подойдет команде. В этом смысле рекрутеры станут консультантами по подбору талантов. Этот переход пока только начинается. Наше исследование показало, что 69% компаний используют ИИ при подборе персонала, тогда как лишь 12% внедрили агентный ИИ, способный действовать от имени пользователя. По мере сокращения этого разрыва успешные рекрутеры будут воспринимать агентов как дополнительный ресурс, а высвободившееся время посвящать задачам, влияющим на результаты найма.

Агентные системы создают и новую проблему интеграции: в будущем в одной организации могут одновременно работать агенты для подбора персонала, HR-агенты, агенты для повышения продуктивности и универсальные агенты. Насколько важной станет совместимость агентов и платформ и кто в конечном счете должен контролировать права доступа и контекст, которыми они обмениваются?

Это будет крайне важно. В компаниях будет работать множество агентов для подбора персонала, HR, повышения продуктивности и решения общих задач, а процесс найма затрагивает все эти направления. ICIMS Hiring Agent, работающий в Microsoft Teams, — один из первых примеров агента для подбора персонала в среде для повышения продуктивности; такие связи станут обычным делом. Открытые экосистемы здесь имеют большое значение, поэтому мы инвестировали в расширяемость платформы: у нас более 800 партнеров в маркетплейсе и свыше 10 000 интеграций на основе API. Благодаря взаимодействию агентов кандидатам и командам по найму также проще проходить весь процесс: работа перемещается между системами без ручной передачи задач, которая замедляет найм.

Контроль должен оставаться за предприятием, а система учета — обеспечивать соблюдение установленных им правил. Данные кандидатов относятся к личной информации и часто регулируются законодательством, поэтому агенты должны получать только тот контекст, который необходим им для выполнения задачи, и иметь те же права доступа, что и сотрудник на соответствующей должности. Каждая платформа должна управлять своей областью и обмениваться контекстом в соответствии с четкими, поддающимися аудиту правилами, установленными заказчиком. В сфере найма эту роль управления выполняет ATS — и это одна из главных причин, по которым я считаю, что по мере роста числа агентов значение платформы будет возрастать.

Если не учитывать агентов, о запуске которых ICIMS объявила сегодня, каким, по вашему мнению, станет следующий крупный прорыв в области агентного ИИ для подбора персонала? Какие возможности, которые сегодня кажутся труднодостижимыми, платформы для подбора персонала смогут предложить по мере развития технологий?

Думаю, следующий прорыв — это агенты, работающие по обе стороны процесса найма. Кандидатов все чаще будут представлять карьерные ИИ-агенты, которые знают их подтвержденные навыки, опыт работы и рыночную стоимость и постоянно ищут подходящие вакансии, которые кандидаты могли бы никогда не найти самостоятельно. Менеджеры по найму будут взаимодействовать с агентом, который преобразует потребность бизнеса в профиль необходимых навыков, предлагает ранжированный список кандидатов с доступными данными об их результативности и организует сам процесс оценки. Окончательное решение по-прежнему принимает менеджер, но теперь с гораздо большей уверенностью и гораздо меньшей долей догадок.

Еще одно изменение — связь между наймом и результатами работы. Большинство систем найма перестают учиться, как только кандидат принимает предложение. Когда платформы начнут связывать решения о найме с тем, как сотрудники работают и развиваются на самом деле, они смогут точнее прогнозировать успешность найма, а граница между подбором персонала и удержанием сотрудников начнет размываться. В результате найм будет проходить быстрее, позволит точнее прогнозировать результаты работы и поможет компаниям удерживать больше нанятых ими сотрудников. Значительная часть технологий, необходимых для этого, уже существует. Компании, которые уже сейчас развивают навыки работы с ИИ, выстраивают управление и накапливают глубокий контекст, определят, каким будет эффективный подбор персонала после этого переходного периода.

Спасибо за интересное интервью! Читатели, желающие узнать больше, могут посетить сайт iCIMS.