HR может оказаться одной из функций, которые искусственный интеллект перестроит быстрее всего. AI уже умеет отвечать на вопросы сотрудников, искать кандидатов и анализировать навыки. Следующий этап — AI-агенты, которые не просто дают рекомендации, а самостоятельно выполняют целые HR-процессы. В концепции HR 2030 The Josh Bersin Company предлагает посмотреть ещё дальше: вместо набора разрозненных HR-систем может появиться единая агентная среда, объединяющая найм, оплату, обучение, карьеру и управление талантами.

Еще недавно главным вопросом для HR было: как использовать генеративный AI в работе?

HR-команды осваивали ChatGPT и корпоративных ассистентов, автоматизировали создание вакансий, подготовку коммуникаций, анализ резюме, обучение и ответы на типовые вопросы сотрудников.

Но Josh Bersin считает, что мы приближаемся к значительно более серьёзному изменению.

В апреле 2026 года The Josh Bersin Company представила концепцию HR 2030: The Agentic HR Blueprint. Ее ключевой тезис заключается в том, что Agentic HR — это не существующий HR, поверх которого просто добавили искусственный интеллект. Речь идет о новой взаимосвязанной системе работы HR.

И это может изменить не только HR-технологии. Может измениться сама структура HR-функции.

От AI-помощника к AI-агенту

Первую волну генеративного AI можно условно назвать эпохой copilot.

Человек ставит задачу: «Напиши описание вакансии». AI генерирует текст.

«Проанализируй результаты опроса вовлеченности». AI помогает найти закономерности.
«Составь программу адаптации нового сотрудника». AI предлагает план.

Но инициатором процесса остается человек.

Agentic AI работает иначе.

AI-агент получает не отдельную команду, а цель, после чего может самостоятельно выполнить последовательность действий, обратиться к различным системам и данным и подключить другие специализированные агенты.

Bersin уже рассматривает архитектуру HR будущего не просто как набор отдельных AI-инструментов, а как сочетание agents, superagents и workflows.

Поэтому следующий этап AI в HR можно описать так:

Copilot помогает HR выполнять работу. Agent начинает выполнять часть работы самостоятельно. Superagent координирует несколько агентов для решения более сложной бизнес-задачи.

Вместо десятков HR-систем — Agent Cloud

Здесь появляется одна из самых интересных идей HR 2030.

Сегодня HR-инфраструктура крупной компании может состоять из множества решений.

HRIS хранит данные сотрудников.
ATS управляет подбором.
LMS отвечает за обучение.
Talent Management — за развитие.

Отдельные системы существуют для compensation & benefits, performance management, workforce planning, employee experience, people analytics.

Сотруднику или руководителю приходится понимать, куда именно обращаться для решения каждой задачи.

Bersin предлагает представить другую модель. Между человеком и сложной HR-инфраструктурой появляется слой AI-агентов. Руководителю уже не обязательно знать, в какой системе находится нужная функция. Он формулирует задачу — дальше агентная среда помогает выполнить необходимый процесс.

В своей концепции HR 2030 Bersin прямо предлагает представить менеджеров, взаимодействующих с AI Agent Cloud для найма, оплаты труда, продвижения сотрудников и составления рабочих графиков.

Это принципиально другой пользовательский опыт.

Сегодня: человек → HR → HR-система → процесс.
Завтра: человек → AI-агент → несколько систем и данных → результат.

Что AI-агенты смогут делать в HR

1. Подбор сотрудников

Рекрутинг — один из наиболее очевидных кандидатов для агентной автоматизации.

Представим запрос руководителя:

«Мне нужен senior product manager для нового направления».

Сегодня после этого запускается цепочка действий: согласование заявки, формирование профиля, публикация вакансии, sourcing, screening, интервью, коммуникация с кандидатами.

В агентной модели отдельные AI-агенты потенциально могут отвечать за разные этапы этого процесса. Один анализирует потребность и формирует профиль. Другой ищет кандидатов. Третий проводит первичный screening. Четвертый организует интервью. Пятый помогает сравнивать кандидатов.

И эта модель уже перестает быть исключительно прогнозом. В июле 2026 года Bersin отдельно отметил появление multi-agent AI в Talent Acquisition, рассматривая развитие решений Eightfold, Paradox, Maki и Radancy.

То есть рекрутинг постепенно движется от модели «AI помогает рекрутеру» к модели «несколько AI-агентов совместно выполняют части процесса найма».

2. Внутренняя мобильность

Не менее интересный сценарий возникает внутри компании. Допустим, бизнесу требуется специалист с определенным набором компетенций. Сегодня HR часто сначала открывает вакансию.

AI-агент потенциально сможет сначала проверить внутренний рынок талантов: кто обладает необходимыми навыками → кто заинтересован в развитии → кому подходит роль → каких компетенций не хватает → какое обучение необходимо пройти.

Это связано с развитием Talent Intelligence.

The Josh Bersin Company определяет Talent Intelligence как использование больших массивов данных о сотрудниках и рынке труда для понимания навыков, соответствия ролям, карьерных траекторий, потенциала, оплаты и организационных возможностей.

В результате внутренняя мобильность может стать гораздо более автоматизированной.

Вместо: «сотрудник ищет вакансию» появляется: «система сама обнаруживает следующую подходящую возможность для сотрудника».

3. Обучение

Еще одна функция, которую AI способен перестроить практически полностью, — L&D.

В традиционной модели сотруднику назначают курс.

В агентной модели AI может определить, какой навык необходим человеку прямо сейчас, подобрать или создать необходимый материал и предоставить помощь непосредственно в процессе выполнения работы.

Bersin называет этот переход движением от традиционного корпоративного обучения к Dynamic Enablement. AI-native системы позволяют динамически создавать и распространять контент, помогая сотрудникам осваивать навыки непосредственно в рабочем контексте.

Например: сотрудник получает новую задачу → AI определяет пробел в навыках → предлагает короткое обучение → помогает выполнить задачу → анализирует результат → предлагает следующий уровень сложности.

Обучение перестает быть отдельным событием. Оно становится частью работы.

4. HR Service Delivery

Огромная часть времени HR сегодня уходит на обслуживание сотрудников.

• Как оформить отпуск?
• Где посмотреть льготы?
• Как изменить персональные данные?
• Что входит в ДМС?
• Когда пересмотр зарплаты?
• Как оформить командировку?

AI-агент способен не только ответить на вопрос, но и потенциально запустить соответствующий процесс.

The Josh Bersin Company уже выделяет HR Service Delivery как одно из направлений, где AI может автоматизировать транзакции, персонализировать employee experience и повышать эффективность HR-сервисов.

Разница кажется небольшой, но она принципиальна.

Чат-бот говорит: «Вот инструкция по оформлению отпуска».
AI-агент говорит: «Я подготовил заявку на отпуск. Проверьте даты и подтвердите».

5. Управление карьерой

Сегодня карьерное развитие во многих организациях во многом зависит от самого сотрудника и его руководителя.

Но AI получает возможность постоянно анализировать:

навыки человека, его опыт, результаты работы, обучение, карьерные интересы и доступные возможности внутри организации.

Тогда карьерный агент потенциально сможет сказать:

«Если вы хотите перейти на эту позицию через 12 месяцев, вам не хватает трех компетенций. Вот два внутренних проекта, где их можно получить».

Карьерное развитие становится не ежегодным разговором с руководителем, а непрерывным процессом.

Что тогда будет делать HR?

Именно здесь HR 2030 становится особенно интересным.

Если AI способен автоматизировать значительную часть рекрутинга, HR-сервисов, аналитики, обучения и других процессов, возникает логичный вопрос:

а зачем компании столько HR-специалистов?

Bersin не избегает этого вопроса. В материалах о трансформации HR в 2026 году The Josh Bersin Company прогнозирует, что 30–40% существующих HR-ролей могут исчезнуть по мере автоматизации работы AI-агентами и Superagents.

Важно правильно интерпретировать этот прогноз: речь идет о прогнозе исследовательской компании, а не об уже произошедшем сокращении HR-профессии.

Но направление изменений очевидно. Чем больше операционной работы берет на себя AI, тем меньше ценность HR заключается в выполнении транзакций. И тем больше — в решении сложных организационных задач.

HRBP может стать совсем другой профессией

Особенно сильно трансформация способна затронуть HR Business Partner.

Сегодня значительная часть времени HRBP может уходить на отчеты, согласования, кадровые вопросы, поиск информации и сопровождение процессов.

Если значительную часть этого заберут агенты, HRBP сможет больше времени заниматься тем, ради чего модель Business Partner изначально и создавалась:

работой с бизнесом.

Например:

• проектировать организационную структуру;
• помогать руководителям перестраивать работу людей и AI;
• анализировать производительность команд;
• определять будущие потребности в навыках;
• управлять трансформацией;
• работать с leadership;
• решать сложные вопросы организационного поведения.

Поэтому AI парадоксальным образом может не уничтожить идею HR Business Partner, а наконец заставить эту роль стать действительно business partner.

CHRO становится архитектором организации

Еще сильнее меняется роль HR-директора. Если AI перестраивает работу, CHRO необходимо понимать уже не только людей.

Нужно понимать систему: люди + процессы + данные + навыки + AI-агенты + организационная структура.

Именно поэтому Bersin рассматривает происходящее не просто как очередную HR-tech трансформацию.

Его модель Systemic HR предполагает интегрированный подход к HR вместо множества независимых функциональных вертикалей. В HR 2030 эта логика получает следующий технологический слой — Agentic HR.

HR будущего должен отвечать не только на вопрос: «Сколько сотрудников нам необходимо?»

Но и:

• «Как должна быть устроена работа?»
• «Что должен делать человек?»
• «Что должен делать AI?»
• «Какие навыки понадобятся людям?»
• «Как должна измениться организационная структура?»

И это уже задача организационного дизайна. Самая большая ошибка — купить много AI-агентов. Есть важная деталь, которую легко потерять на фоне AI-ажиотажа.

Agentic HR не означает: купить 20 AI-агентов и подключить их к HR-системам.

Bersin отдельно подчеркивает значение архитектуры. В его 2026 Imperatives одна из задач организаций — создание AI architecture, поскольку качество работы AI зависит от качества, актуальности и безопасности корпоративной базы данных и знаний, а не от количества приобретенных агентов.

Если данные о сотрудниках разбросаны по десяткам систем, skills taxonomy устарела, процессы противоречат друг другу, а права доступа не определены, AI просто автоматизирует существующий хаос.

Поэтому парадокс Agentic HR заключается в том, что чем мощнее становится AI, тем важнее качество базовой HR-архитектуры.

Появится новая компетенция HR — управление AI-агентами

Есть еще одно следствие. HR придется научиться не только пользоваться AI, но и проектировать его работу.

Bersin говорит о развитии роли citizen developers: современные AI-системы требуют постоянной настройки, однако значительную часть этой настройки можно выполнять с помощью промптов, а не традиционного программирования.

Для HR это новая компетенция.

Нужно будет определять:

1. что агент может делать самостоятельно;
2. когда необходимо участие человека;
3. какие данные он может использовать;
4. кто проверяет его решения;
5. как измеряется качество;
6. кто отвечает за ошибку;
7. где обязательно остается human judgment.

То есть в HR появляется новая задача: управлять не только людьми и HR-процессами, но и цифровой рабочей силой.

Не все решения можно передать алгоритму

И здесь возникает принципиальная граница. HR работает с решениями, которые непосредственно влияют на жизнь человека:

• найм;
• зарплата;
• оценка эффективности;
• продвижение;
• обучение;
• увольнение.

Поэтому возможность автоматизировать решение еще не означает, что его необходимо полностью передавать AI.

Особенно чувствительными остаются решения, связанные с оценкой человека и последствиями для его карьеры.

• AI может собрать информацию.
• Может выявить закономерность.
• Может предложить рекомендацию.
• Может выполнить административную часть процесса.

Но компаниям придется определить, в каких точках окончательное решение должен принимать человек.

И это одна из задач, которую HR 2030 не отменяет, а делает еще важнее.

HR 2030 — это не HR без людей

Наиболее провокационная интерпретация Agentic HR звучит так: «AI заменит HR».

Но более интересный сценарий заключается в другом. AI может заменить значительную часть работы, которую HR сегодня вынужден выполнять, высвободив функцию для совершенно другого уровня задач.

Сам Bersin в 2026 году ставит фундаментальный вопрос: зачем вообще существует HR в мире AI, автоматизации и ускорения бизнеса? В его логике HR уже нельзя определять исключительно как подразделение политик, рекрутинга, обучения или оплаты.

Если операционная часть функции становится автоматизированной, ценность HR постепенно перемещается туда, где AI значительно сложнее заменить человека:

• организационный дизайн;
• лидерство;
• культура;
• управление изменениями;
• стратегия талантов;
• проектирование работы;
• человеческие последствия технологических решений.

Именно поэтому HR 2030 — это скорее не история про исчезновение HR. Это история про исчезновение HR в его нынешнем виде.

Что HR стоит делать уже сейчас

До 2030 года осталось меньше четырех лет, а первые элементы этой модели уже появляются на рынке. Bersin отмечает растущую конкуренцию вокруг AI-агентов со стороны HR-tech и enterprise-платформ. В числе таких экосистем он называет решения Workday/Sana, Oracle, Microsoft, ServiceNow, SAP, Gloat и других игроков.

Поэтому компаниям имеет смысл уже сейчас начать с нескольких вопросов:

• Какие HR-процессы занимают больше всего ручного времени?
• Какие из них AI может не просто ускорить, а выполнить самостоятельно?
• Насколько качественны данные о сотрудниках и навыках?
• Какие HR-системы должны взаимодействовать между собой?
• Где AI может принимать решение, а где обязательно участие человека?
• Какие роли внутри HR изменятся первыми?
• Какие новые компетенции понадобятся HR-команде?

Главная задача — не автоматизировать существующую HR-модель любой ценой.

Гораздо важнее понять, какой должна стать сама HR-функция, если значительную часть операционной работы начинают выполнять машины.

Главный вывод

Концепция HR 2030 The Josh Bersin Company показывает следующий этап развития искусственного интеллекта в HR.

Мы постепенно движемся от мира, где HR использует AI-инструменты, к миру, где AI-агенты становятся непосредственными участниками HR-процессов.

Они смогут искать кандидатов, отвечать сотрудникам, запускать HR-процессы, сопоставлять людей с вакансиями, рекомендовать карьерные переходы, организовывать обучение и координировать работу других агентов.

И поэтому главный вопрос для CHRO в ближайшие годы будет звучать уже не так:

«Как внедрить AI в HR?», а так: «Как должна быть устроена HR-функция, если значительную часть ее работы способен выполнять AI?»

Возможно, именно ответ на этот вопрос и определит, каким станет HR к 2030 году.

Источник: концепция The Josh Bersin Company HR 2030™: The Agentic HR Blueprint и материалы Josh Bersin об Agentic HR, Systemic HR и AI-архитектуре HR.

Автор: Редакция информационного проекта HR-КУХНЯ