Внутренний ассистент по кадровым вопросам — самый предсказуемый ИИ-проект в HR, и причина простая: здесь машина не оценивает человека и ничего не прогнозирует. Она ищет ответ в документах компании и показывает, где именно его нашла. Правильность такого ответа проверяется за десять секунд — открыл пункт положения и сравнил, — а значит, и качество проекта можно измерить, а не почувствовать.
Поток при этом однороден до скуки. В компании любого размера сотрудники спрашивают об одном и том же: сколько осталось отпуска, как написать заявление, где взять справку, что с ДМС, как оформить командировку. Девять тем закрывают 96 % обращений. Кадровик отвечает на них по нескольку раз в неделю одними и теми же словами, и именно эта повторяемость делает проект считаемым.
Ниже — распределение реального потока, устройство поиска по базе знаний, граница, за которой начинаются персональные данные сотрудника, выбор между облачной моделью и своим сервером и расчёт окупаемости по трём уровням потока. Общая методика подсчёта нагрузки кадровой функции разобрана в опорной статье про автоматизацию HR-процессов.
Что на самом деле спрашивают у кадровика
Возьмём компанию на 250 сотрудников с потоком около 400 обращений в месяц — примерно 1,6 обращения на человека. Распределение ниже собрано по типовой структуре кадровых вопросов; его стоит перепроверить по своей переписке за квартал, но пропорции обычно устойчивы.
| Тема обращения | Доля потока | Обращений в месяц | Нужны ли данные конкретного сотрудника |
|---|---|---|---|
| Остаток отпуска, даты, перенос | 22 % | 88 | Да, из кадрового учёта |
| Как оформить заявление, что подписать | 18 % | 72 | Нет |
| Справки: о доходах, с места работы, для визы | 15 % | 60 | Да, из кадрового учёта |
| Больничный: оплата, сроки, документы | 11 % | 44 | Частично |
| ДМС: что входит, как записаться | 9 % | 36 | Нет |
| Командировки, авансы, отчётность | 8 % | 32 | Нет |
| График, смены, переработки | 8 % | 32 | Да |
| Оклад, надбавки, дата выплаты | 5 % | 20 | Да |
| Прочее: обучение, пропуск, техника | 4 % | 16 | Нет |
Три верхние строки дают 220 обращений — 55 % потока. Именно они и определяют состав первой версии ассистента. Остальное добавляется во вторую итерацию, когда видно, на чём реально стоит очередь: соблазн сразу закрыть все девять тем обходится дорого дважды — на разработке и потом на поддержке, когда каждое изменение регламента приходится править в нескольких местах.
Горизонтальная столбчатая диаграмма из девяти строк, отсортированных по убыванию: отпуск 88 обращений (22 %), заявления 72 (18 %), справки 60 (15 %), больничный 44 (11 %), ДМС 36 (9 %), командировки 32 (8 %), график 32 (8 %), оклад 20 (5 %), прочее 16 (4 %). Три верхних столбца выделены и охвачены скобкой с подписью «220 обращений, 55 % потока». Строки, требующие данных сотрудника (отпуск, справки, график, оклад), помечены отдельным значком «нужна идентификация». Всего 400 обращений в месяц.
Ассистент обязан цитировать, а не пересказывать
Ключевое инженерное требование к такому проекту формулируется в одну фразу: ответ содержит цитату из действующей редакции документа и ссылку на пункт. Не «по правилам компании отпуск согласуется за две недели», а точная формулировка с указанием, из какого положения и какого пункта она взята. Разница здесь не косметическая. Пересказ невозможно проверить, и он незаметно расходится с документом при каждом изменении регламента; цитата проверяется сотрудником за десять секунд и сама показывает, что устарела.
Схема, при которой модель не отвечает «из головы», а сначала находит релевантные фрагменты в документах компании и формулирует ответ только по ним, обязательно приводя цитату и источник. Если подходящих фрагментов не нашлось, штатным ответом становится «в документах этого нет» с передачей вопроса человеку. Такой контур снижает риск уверенного вымысла до уровня, при котором ошибку видно сразу.
- 1Шаг 1. Индексируются только действующие редакции
В индекс попадают документы с датой вступления в силу и признаком актуальности: положение об отпусках, правила внутреннего трудового распорядка, положение о командировках, инструкции по справкам, условия ДМС. Отменённые редакции хранятся отдельно и в поиск не попадают. У каждого фрагмента есть адрес: документ, раздел, пункт, дата.
- 2Шаг 2. Вопрос превращается в поиск, а не в фантазию
Сотрудник спрашивает своими словами — «можно ли взять три дня перед майскими». Система находит подходящие пункты в положении об отпусках и правилах распорядка и передаёт модели только их. Модель формулирует ответ по найденному тексту и обязана привести цитату.
- 3Шаг 3. «Не знаю» — штатный ответ
Если релевантных фрагментов нет или они противоречат друг другу, ассистент так и говорит и переводит вопрос кадровику вместе с формулировкой сотрудника. Это не сбой, а нормальный режим работы: в первый месяц таких переводов будет 30–40 %, и каждый из них — заявка на дополнение базы знаний.
- 4Шаг 4. Ответ кадровика возвращается в базу
Каждый вопрос, ушедший человеку, попадает в очередь на дополнение регламента или инструкции. Через квартал доля переводов падает вдвое — не потому, что модель стала умнее, а потому, что документы стали полнее. Это и есть основная работа поддержки такого проекта.
Ассистент, который пересказывает регламент своими словами, рано или поздно скажет сотруднику, что заявление на отпуск можно подать за три дня, когда в положении написано «за две недели». Сотрудник поверит и построит планы, а разбираться придётся кадровику и руководителю. Требование цитаты со ссылкой на пункт — не формальность, а единственный дешёвый способ сделать ошибку видимой в момент её появления.
Схема слева направо: «Вопрос сотрудника своими словами» → «Поиск по индексу действующих редакций» → развилка. Верхняя ветка: «Фрагменты найдены» → «Ответ с цитатой и ссылкой на пункт» → «Сотрудник». Нижняя ветка: «Фрагментов нет или противоречат» → «Ответ: в документах этого нет» → «Кадровик» → обратная стрелка «дополнение базы знаний». Сверху отдельным блоком через пунктир подключена ветка «Нужны личные данные → идентификация → кадровый учёт». Сбоку пометка «отменённые редакции в индекс не попадают».
Где проходит граница персональных данных
Половина потока — 172 обращения из 400 — требует не текста регламента, а данных конкретного человека: остаток отпуска, справка о доходах, свой график, дата выплаты. Это принципиально другой класс запроса, и его надо развести с общими вопросами на уровне архитектуры, а не на уровне сценария.
| Тип запроса | Пример | Что нужно системе | Где лежит ответ |
|---|---|---|---|
| Общий вопрос по правилам | За сколько дней подают заявление на отпуск | Ничего, кроме доступа к регламентам | База знаний, цитата с пунктом |
| Персональный запрос по данным | Сколько у меня осталось отпуска | Идентификация сотрудника и доступ к кадровому учёту | Кадровая система, ответ только самому сотруднику |
| Запрос документа | Нужна справка о доходах за прошлый год | Идентификация и заявка в кадровый учёт | Кадровая система, документ формируется и выдаётся по регламенту |
| Вопрос про другого человека | Когда у коллеги заканчивается отпуск | Отдельное правило доступа | Только руководителю и только в объёме, нужном для планирования |
Отсюда четыре требования, которые закладываются в проект с самого начала. Первое: идентификация сотрудника — не по имени в чате, а по корпоративной учётной записи или по привязке аккаунта к табельному номеру, подтверждённой кадровиком. Второе: ассистент не хранит персональные данные у себя, а запрашивает их у кадровой системы в момент ответа и не оставляет в истории диалога больше, чем нужно. Третье: доступ к данным другого сотрудника выдаётся отдельно и только руководителю. Четвёртое: обращения журналируются — кто спрашивал, что получил, из какого источника взят ответ.
Правовая рамка та же, что и для любой системы с персональными данными: базы с данными россиян размещаются в России, обработку подрядчиком оформляют поручением с перечнем данных и действий, а сроки хранения фиксируют. По редакции статьи 13.11 КоАП РФ, действующей с 30 мая 2025 года, обработка персональных данных без надлежащего основания обходится юридическому лицу в 300 000–700 000 ₽, а за утечку предусмотрены штрафы в миллионах. Наш подход к разграничению доступа и хранению описан в разделе о безопасности.
Облако или свой сервер: как выбирают развёртывание
Для кадрового ассистента этот выбор обсуждается всерьёз чаще, чем для клиентских проектов, — потому что через систему проходят данные сотрудников, а не только тексты регламентов. Оба варианта рабочие; вопрос в том, что именно уходит в модель.
| Параметр | Российская облачная модель | Локальная модель на своём сервере |
|---|---|---|
| Примеры | GigaChat, YandexGPT 5 и платформы на их основе | Qwen 3, Llama, DeepSeek через Ollama, хранилище на pgvector |
| Старт проекта | Дни: ключ доступа и интеграция | Недели: сервер, видеокарта, развёртывание |
| Разовые вложения | Ниже: платить надо только за работу | Выше: сервер и настройка — отдельная статья |
| Ежемесячно | Оплата по объёму запросов, растёт вместе с потоком | Фиксированная: электричество и обслуживание |
| Данные сотрудников | Уходят к провайдеру в РФ по договору | Не покидают периметр компании |
| Когда выбирают | Поток до 1 000 обращений, обычные регламенты | Данные оплаты труда, режимные требования, крупный поток |
Практическое правило, которым мы пользуемся: тексты регламентов спокойно уходят в российское облако — это внутренние документы, а не персональные данные. А вот запросы вида «остаток отпуска у сотрудника с табельным номером таким-то» лучше вообще не отправлять в модель: их обрабатывает не языковая модель, а обычный запрос к кадровой системе, и модель получает уже готовое число без имени и табельного номера. При такой архитектуре облачный вариант закрывает большинство сценариев, а локальная модель становится нужна там, где закрыты и сами регламенты.
Отдельно про зарубежные сервисы. Прямая оплата зарубежных моделей из России невозможна, доступ идёт через посредников, а отправка данных за рубеж — это трансграничная передача со всеми требованиями. Для кадрового контура это лишний риск без выигрыша: качество российских моделей на задаче «найди пункт и процитируй» давно достаточное, потому что основную работу здесь делает не модель, а поиск.
Сравнение в две колонки. Левая «Российское облако»: старт за дни, ниже разовые вложения, оплата по объёму запросов, данные уходят провайдеру в РФ по договору, подходит при потоке до 1 000 обращений. Правая «Локальная модель на своём сервере»: старт недели, выше разовые вложения, фиксированные ежемесячные расходы, данные не покидают периметр, подходит при режимных требованиях и данных по оплате труда. Внизу общая полоса-подпись: «в обоих вариантах остаток отпуска берётся запросом к кадровой системе, а не через модель».
Сколько это стоит и когда окупается
Базовый ассистент с поиском по базе знаний стоит по рынку 150 000–200 000 ₽ и делается за 3–8 недель. В расчёте берём середину — 175 000 ₽. Эксплуатация складывается из поддержки (примерно 8 000 ₽ в месяц: правки регламентов в индексе, разбор переводов на человека, дополнение базы) и оплаты модели — на потоке в 400 обращений это порядка 2 500 ₽. Итого 10 500 ₽ в месяц.
Теперь эффект. Среднее обращение занимает у кадровика 6 минут: понять вопрос, найти пункт, ответить, иногда переспросить. Ассистент закрывает без человека около 65 % потока — по темам без идентификации примерно 80 %, по темам с обращением к кадровому учёту около 60 %, по больничным меньше, потому что там много частных случаев. На стороне сотрудника экономится ещё около 5 минут ожидания и переписки на каждое закрытое обращение; средняя стоимость часа сотрудника в модели — 480 ₽.
Одиннадцать месяцев — честный, но пограничный результат. Он означает, что на потоке в 400 обращений проект берут не ради экономии часов, а по другим причинам: ответ доступен в смену и в выходные, когда кадровика нет; кадровик перестаёт быть единственной точкой отказа перед отпуском; ответы перестают расходиться между собой. Если этих причин нет — лучше подождать, пока вырастет поток.
| Обращений в месяц | Закрывается без человека | Чистый эффект | Окупаемость 175 000 ₽ |
|---|---|---|---|
| 400 | 260 | 16 384 ₽/мес | 11 месяцев |
| 700 | 455 | 35 547 ₽/мес | 5 месяцев |
| 1 000 | 650 | 54 210 ₽/мес | 3 месяца |
Порог виден в таблице: примерно с 700 обращений в месяц проект укладывается в рыночный ориентир окупаемости 3–6 месяцев. Это соответствует компании примерно на 450 сотрудников при том же коэффициенте 1,6 обращения на человека в месяц. Но коэффициент сильно зависит от отрасли: там, где много сменного персонала и текучести, он доходит до 3 обращений на человека, и порог по численности опускается вдвое. Считать надо поток, а не штат.
Столбчатая диаграмма из трёх столбцов по оси X — поток обращений в месяц: «400 — 11 месяцев», «700 — 5 месяцев», «1 000 — 3 месяца». Ось Y — срок окупаемости в месяцах, столбцы убывают. Горизонтальная линия на отметке 6 месяцев с подписью «рыночный ориентир 3–6 месяцев»; первый столбец её превышает и выделен штриховкой с пометкой «на грани». Под каждым столбцом подписан чистый эффект: 16 384 ₽, 35 547 ₽, 54 210 ₽ в месяц.
Поставьте одного сотрудника, занятого ответами, и его реальные часы в день на кадровые вопросы: 400 обращений по 6 минут — это примерно 1,2 часа в день. Ставка часа в модели — 634 ₽, доля закрываемых без человека обращений — 65 %. Стоимость проекта и поддержки уже подставлена из расчёта выше.
Сколько стоит ручная работа в вашем процессе
Расчёт учитывает только время сотрудников. Возвращённые продажи, снятые ошибки и штрафы, скорость реакции — сверх этой модели. На диагностике считаем по вашим фактическим цифрам.
Условие, без которого проект бессмысленен
Всё описанное работает при одном условии: регламенты существуют, собраны в одном месте и находятся в действующей редакции. Это не техническое требование, а содержательное. Ассистент не создаёт правил — он их находит. Если положения об отпусках нет, ассистент не сможет ответить на 22 % потока; если оно есть в трёх версиях и никто не знает, какая действует, он ответит по случайной.
- Один источник правды. Все действующие документы лежат в одном месте с датой вступления в силу и признаком актуальности. Файлы в почте и в личных папках руководителей в индекс не попадают.
- Отменённые редакции убраны из поиска, но сохранены отдельно — иногда нужно понять, по каким правилам действовал сотрудник полгода назад.
- Пробелы закрыты письменно. То, что «все и так знают», в документах обычно отсутствует: порядок переноса отпуска, кто подписывает заявление в отсутствие руководителя, за сколько дней заказывают справку.
- Есть ответственный за актуальность. Изменение регламента должно доходить до индекса в тот же день, иначе ассистент начнёт уверенно цитировать вчерашние правила.
- Инструкции написаны для сотрудника, а не для кадровика. «Заявление подаётся в установленном порядке» — не ответ; ответ выглядит как последовательность из трёх шагов с указанием, кому и куда.
Практический вывод: неделя работы по сбору и датировке регламентов — это часть проекта, а не подготовка к нему. Если у компании этой недели нет, проект стоит отложить: разница между ассистентом на полной базе знаний и ассистентом на трёх файлах — это разница между 65 % закрытых обращений и 20 %, то есть между окупаемостью и её отсутствием. Тот же принцип действует и для клиентской поддержки — там он разобран в материалах про корпоративную базу знаний.
Когда внутренний ассистент не нужен
Четыре ситуации, в которых мы отговариваем от проекта. Все они проверяются до подписания договора и ни одна не требует бюджета на проверку.
- Меньше 200 обращений в месяц. Это около 20 часов работы кадровика, из которых снимется треть. При стоимости проекта 175 000 ₽ окупаемость уходит за два года — дешевле сделать страницу с ответами на девять вопросов и обновлять её раз в квартал.
- Регламентов нет или они устарели. Пока не описан порядок, автоматизировать нечего: ассистент воспроизведёт пробелы базы знаний, только быстрее и увереннее.
- Поток идёт не в кадры, а к руководителям. Если сотрудники спрашивают про отпуск своего начальника, а не кадровика, вы автоматизируете не то место: сначала надо перевести поток в единую точку, иначе ассистент будет отвечать на пятую часть вопросов.
- Некому поддерживать базу знаний после запуска. Регламенты меняются несколько раз в год. Если нет человека, который вносит изменения в индекс в тот же день, через квартал ассистент начнёт давать устаревшие ответы — и это хуже, чем очередь к кадровику.
И последнее. Внутренний ассистент не сокращает кадровую функцию — он меняет её содержание. Из 400 обращений в месяц 260 перестают доходить до человека, и освободившиеся 26 часов уходят туда, где машина бесполезна: в адаптацию новичков, в разбор сложных случаев, в разговоры, которые нельзя отдать боту. Это и есть единственная разумная цель проекта — не убрать кадровика из процесса, а перестать тратить его на пересылку одних и тех же трёх абзацев.
Ассистент хорош ровно настолько, насколько хороши документы, по которым он ищет. Проект начинается не с модели, а с недели наведения порядка в регламентах.
