Даже в сетке сплошная бездуховность😈😈😈

Согласна это тренд. К счастью 😉 Главный скилл 2026 это не «писать с помощью ИИ», а задавать ему правильные вопросы и отличать ценную мысль от красивого шума. ИИ пишет текст, но боль, контекст и стратегию в него вкладываете вы. Или не вы?

Именно! Поэтому сейчас все тренды про удержание и развитие своих, а не поиск чужих. )))

Своих тоже надо где-то взять. В большинстве областей своих развивать просто невозможно.

:) возьмите меня к себе готов развиваться)

Чтобы своих квалифицированных развивать, их сначала нужно нанять. Из низкоквалифицированных рабов, что компании сейчас в основном нанимают, лишь бы подешевле, профессионалов не вырастить.

Отличный запрос! Чтобы сэкономить ваше время и не загружать общим списком, задам встречный: Какую операционную боль или рутину вы или ваша команда чувствуете сильнее всего? Что отнимает непропорционально много времени и сил?

У меня исследовательский интерес. То что мне удалось потрогать руками, меня очень не впечатлило. И пока не пойму где проблема. Или базовые llm не тянут задачу, или мультиагентный обвес не те руки делали.

Для исследовательского интереса по нашим реалиям смотрите на три направления. В AI-подборе это Хантфлоу и Эксперт. Для аналитики вовлеченности и развития изучайте Орбиту и Талантикс. В части комплексной автоматизации HR-сервиса и аналитики ведущая платформа это Контур.Персонал. Мой же кейс это не коробочный продукт, а внутренняя аналитическая система, построенная на базе BI-инструментов и языковых моделей под наши конкретные данные.

Возможно я не точно выразился. Я хотел бы увидеть ИИ агента или мультиагента, который был бы способен вести диалог с соискателем на достойном уровне и при этом решать задачи бизнеса. Я понимаю сложность задачи, так как участвовал в разработке агентских решений.

Вы правы, это фундаментальная проблема агентского ИИ. Текущие LLM часто «галлюцинируют» в длинных диалогах и не удерживают бизнес-логику. Ключ не в модели, а в архитектуре. Нужна жёсткая схема: LLM (как «мозг») + Детерминированный бизнес-оркестратор (правила, CRM-интеграции) + Векторная база знаний компании (прайс, регламенты). Диалог ведёт LLM, но каждое действие (запись на собеседование, ответ на вопрос по компенсациям) проходит через оркестратор.

Понимаю что такое оркестрация, агентов. Глубокая векторизация кратно увеличивает обьем данных и поиск по ней не из простых. Этот недостаток частично компенсируется добавление графовой базы в схему.  И тут как раз требуется тип мышления отличный от it технического.  Так диалоговые системы требуют тонкой настройки на лексику, восприятия, реагирования обычных людей.

В России нет единого готового «волшебного» ИИ-агента для HR мирового уровня. Всё, что есть на рынке, это либо импортные платформы с ограниченной кастомизацией, либо простые чат-боты. Чтобы получить «достойного» агента, его нужно кастомизировать под свои процессы. В наших реалиях есть два реалистичных пути: 1. взять готовую платформу: Phenom или Eightfold (мировые лидеры, работают через локализаторов). Дают мощный функционал «из коробки», но глубокая кастомизация диалогов под нашу специфику будет дорогой и сложной. 2. собрать своего агента на доступном стеке: это путь для полного контроля. Для исследовательского интереса изучайте архитектуру LangChain Agents и кейсы Neo4j для HR это даст понимание, как всё компонуется. Для вдохновения по UX смотрите демо Phenom. Более полного ответа на ваш вопрос вы нигде не найдете)))).

Я это темой интересуюсь не для компании, а для себя. Возможно стартап с кем нибудь поделать.

Мне тоже это крайне интересно, и я смотрю на это как на коммерческий проект. Готова выступить HR-софаундером: закрываю экспертизу по процессам, онтологиям навыков, диалоговым сценариям и пилотам с первыми клиентами. ))