APQC опубликовала относительно свежий отчет о трансформации HR на основе опроса 1 218 HR-руководителей из разных отраслей. Исследование проводилось осенью 2025 года, сам отчет вышел в июне 2026-го, а руки до него у меня дошли сегодня с утра.

Важно учитывать географию исследования: это международная выборка, причем разбивки результатов по отдельным странам в отчете нет. Поэтому приведенные цифры нельзя напрямую переносить, например, на российские компании.

Получилась довольно показательная картина: HR хочет стать стратегической функцией, активно экспериментирует с ИИ, но инфраструктура для этой красивой новой жизни пока местами осталась в прошлом десятилетии.

Давайте начнем со стратегии.

49% респондентов уверены или в значительной степени уверены, что их стратегия управления талантами сможет поддерживать бизнес-стратегию компании в следующие три года. Но только 40% считают HR эффективным в поддержке корпоративных решений, связанных с рабочей силой. То есть стратегию формулировать уже научились. Превратить ее в данные, критерии и решения для бизнеса получается хуже.

Это хорошо видно и по главному "вызову" (challenge), который называют сами HR. На первом месте вовсе не подбор сотрудников и не удержание:

62% - превращение HR в стратегического партнера бизнеса 53% - привлечение и найм 40% - удержание сотрудников 36% - развитие руководителей

Причем использование аналитики для HR-стратегии вызовом назвали всего 13%. Любопытный контраст с тем, что будет дальше.

А вот дальше и появляется наш любимый ИИ.

25% организаций уже пилотируют ИИ-решения в HR, ещё 26% находятся на стадии внедрения. Получается внушительный 51%.

Но реально эксплуатируют ИИ 13%, а дошли до использования в масштабе организации и оптимизации всего 5%. Иными словами, ИИ-пилотов много, эффективного использования ИИ пока мало.

С автоматизацией ситуация еще интереснее.

21% HR-функций практически ее не используют. 32% ограничиваются простой desktop automation (автоматизация с помощью пользовательских программ), 24% используют rule-based RPA (роботизированная автоматизация процессов на основе правил). До knowledge-based automation (автоматизация на основе знаний) добрались 15%, а до AI-based cognitive automation (когнитивная автоматизация на основе ИИ) - 9%.

APQC поэтому прямо пишет: автоматизация HR пока преимущественно занимается транзакционной эффективностью, а не поддержкой более сложных решений.

Теперь перейдем к работе с данными.

У 23% организаций HR не имеет регулярного доступа к данным за пределами базовых транзакций. У 39% данные существуют в изолированных системах подразделений. У 30% структурированные операционные данные доступны на уровне всей организации. И только у 8% данные доступны в реальном времени по мере необходимости.

Соответственно выглядит и аналитика:

31% - descriptive (описательная аналитика - что произошло) 26% - diagnostic (диагностическая аналитика - почему произошло) 25% - predictive (прогнозная аналитика) 12% - prescriptive (рекомендательная - что нужно сделать) 6% - cognitive/AI (ИИ - имитирующая мышление человека)

Поэтому один из важнейших выводов APQC звучит почти банально, но на фоне нынешней ИИ-лихорадки особенно полезно:

Интеграция данных и зрелость аналитики являются предпосылками для планирование численности и состава персонала с поддержкой искусственного интеллекта (AI-enabled workforce planning)

И, пожалуй, в этом весь отчет.

Компании уже довольно активно пилотируют ИИ в HR. Они хотят превратить HR в стратегического партнера бизнеса. Они развивают взаимодействие между HR-функциями.

Но под всем этим все еще лежат разрозненные данные, преимущественно описательная аналитика, простая автоматизация и недостаточно развитые возможности управления изменениями.

Поэтому рекомендация APQC довольно простая и соотносится с тем, о чем многие коллеги не устают повторять:

Не начинайте трансформацию с масштабирования ИИ

Сначала нужно укреплять доступность данных, операционную модель, управление изменениями и аналитические компетенции, а автоматизацию и ИИ привязывать к конкретным измеримым бизнес-задачам.