Казахстан постепенно переводит систему занятости от традиционного подбора вакансий к модели с использованием искусственного интеллекта. Алгоритмы рекомендуют соискателям работу, анализируют резюме и становятся частью будущей цифровой службы занятости. Однако при всех заявленных преимуществах остается главный вопрос: сколько людей благодаря ИИ действительно нашли и сохранили работу? Публичной статистики, позволяющей точно ответить на него, пока недостаточно, отмечает inbusiness.kz.
Еще несколько лет назад цифровизация рынка труда в Казахстане в основном означала перевод привычных услуг в онлайн. Соискатель размещал резюме на Enbek.kz, самостоятельно искал подходящие вакансии и отправлял отклики. Теперь государство пытается изменить саму логику работы службы занятости.
Часть поиска берет на себя ИИ: система анализирует данные в резюме, сопоставляет их с требованиями работодателей и формирует персональные рекомендации. Следующий этап – использование алгоритмов не только для поиска вакансий, но и для раннего выявления риска безработицы, подбора обучения и определения подходящих мер поддержки.
Масштаб рынка
Первые результаты применения ИИ появились еще в 2025 году. В апреле на электронной бирже труда был запущен функционал автоматического подбора вакансий. К 1 сентября система сформировала более 50 тыс. рекомендаций. По данным министерства труда и социальной защиты населения, обработка резюме занимает менее двух секунд, а время ручного подбора вакансий сократилось на 80%.
В 2026 году речь уже идет не об отдельном сервисе, а о более масштабной трансформации системы занятости. Министерство объявило о полномасштабном внедрении Цифровой службы занятости на базе ИИ. Ее задача шире обычного поиска вакансий: система должна заранее выявлять людей, находящихся в зоне риска безработицы, и предлагать им персональные меры поддержки – от подходящей работы до обучения и переобучения.
Потенциальный масштаб применения технологии действительно велик. По данным министерства труда и соцзащиты, только за январь-май 2026 года работодатели разместили на Enbek.kz 495,7 тыс. вакансий – на 2,3% больше, чем за аналогичный период 2025 года. В мае на платформе появилось 86,7 тыс. вакансий и 91,6 тыс. резюме.
В июне активность выросла еще сильнее: работодатели разместили 108,7 тыс. вакансий, а соискатели – 126,7 тыс. резюме. Для человека это может означать существенную экономию времени. Вместо самостоятельного просмотра сотен объявлений система предварительно отбирает предложения с учетом профессии, навыков, региона и ожидаемой зарплаты.
Но большое количество вакансий и резюме еще не означает большое количество трудоустроенных. Алгоритм может работать очень быстро и формировать десятки тысяч рекомендаций. Однако главным показателем его социальной эффективности должно быть не количество обработанных резюме и даже не число предложенных вакансий, а количество людей, которые благодаря системе действительно нашли подходящую и устойчивую работу.
ИИ для безработных
В июле министерство труда и соцзащиты подвело итоги первого полугодия 2026 года. Уровень безработицы в стране составил 4,5%. Одним из приоритетов ведомство назвало внедрение цифровых технологий и решений на основе ИИ для повышения оперативности, адресности и качества услуг занятости.
По состоянию на 25 июня мерами содействия занятости были охвачены около 228 тыс. граждан, включая 85 тыс. молодых людей. Однако этот показатель характеризует работу всей системы занятости, а не эффективность именно ИИ-инструментов.
По словам министра труда Аскарбека Ертаева, система самостоятельно определяет казахстанцев, нуждающихся в работе, исходя из запросов работодателей. Возникает очевидный вопрос: насколько точно алгоритм понимает профессиональные намерения самого человека? Например, если соискатель хочет работать поваром, но система видит для него больше подходящих вакансий водителя, насколько релевантной будет такая рекомендация?
Первые региональные данные показывают, что потенциал для улучшения здесь остается значительным. В Павлодарской области после рассылки 39 тыс. сообщений о подходящих возможностях трудоустроились 962 человека. Сам по себе этот показатель нельзя считать коэффициентом эффективности ИИ: из него неясно, сколько человек получили предложение, сколько откликнулись, сколько прошли собеседование и какие именно факторы в итоге привели к трудоустройству. Тем не менее он показывает разрыв между масштабом автоматизированных рекомендаций и конечным результатом.
Как отмечает эксперт, руководитель отдела рекрутмента Smart Solutions Асель Смагулова, совпадение профессиональных навыков с требованиями вакансии еще не означает, что работа действительно подойдет конкретному человеку. При выборе работодателя имеют значение карьерные цели, мотивация, ценности, корпоративная культура, стиль руководства, команда и содержание будущих задач. Значительную часть этих факторов сложно оценить исключительно на основании резюме или цифрового профиля кандидата.
Что считать результатом ИИ?
Для оценки эффективности ИИ-подбора недостаточно считать количество рекомендаций. Нужна статистика, которая показывает полный путь соискателя: сколько человек получили рекомендацию, сколько из них откликнулись, сколько были приглашены на собеседование, сколько получили предложение о работе, сколько фактически вышли на работу и сколько продолжили работать спустя несколько месяцев.
Именно последняя часть особенно важна. Если ИИ просто быстрее предлагает человеку работу по его прежней профессии – это один результат. Если же система помогает человеку перейти в более востребованную специальность, пройти обучение и получить устойчивое место работы – это уже гораздо более значимый эффект.
"ИИ уже становится полноценным инструментом рынка труда и действительно способен сделать поиск работы быстрее и эффективнее. Его сильная сторона – возможность за короткое время обработать огромный объем информации и сопоставить профиль кандидата с большим количеством вакансий. Но здесь важно разделять формальную релевантность вакансии и реальную совместимость человека с будущей работой. Алгоритм хорошо анализирует то, что можно оцифровать: опыт, должности, навыки, образование, профессиональную траекторию. При этом за решением о смене работы зачастую стоят обстоятельства, которых в резюме просто нет", — отмечает эксперт.
В этом заключается один из ключевых рисков подобных систем. Если алгоритм в первую очередь ориентируется на предыдущий опыт человека, он может раз за разом предлагать ему похожие позиции. Возникает своеобразный "пузырь": система видит кандидата таким, каким он был вчера, хотя сам человек уже готов к следующему профессиональному шагу.
Что дальше
Несмотря на недостаток итоговой статистики, преимущества технологии очевидны. Одно из главных – скорость и масштаб поиска. ИИ способен проанализировать значительно больше вакансий, чем человек самостоятельно, сопоставить их с его опытом и обратить внимание на возможности, которые в обычном поиске могли остаться незамеченными.
"Но качество таких рекомендаций напрямую зависит от исходной информации. Если резюме составлено кратко, давно не обновлялось или не отражает реальные карьерные цели кандидата, алгоритм может сделать неверные выводы и предложить формально подходящие, но не интересные человеку позиции. Поэтому мы не ожидаем, что развитие ИИ приведет к исчезновению рекрутинговых агентств. Скорее, изменится содержание их работы", – отмечает Асель Смагулова.
Таким образом, ИИ скорее меняет роль человека в процессе найма, чем полностью вытесняет его. Алгоритм может быстро сузить круг подходящих вариантов, но окончательное решение по-прежнему зависит от самого соискателя и работодателя.
Казахстан фактически переходит от электронной биржи труда к более сложной модели цифрового сопровождения человека на рынке труда. ИИ уже умеет быстро анализировать резюме и вакансии и формировать персональные рекомендации. Теперь его хотят использовать для раннего выявления риска безработицы, подбора обучения и других мер поддержки.
Для соискателя это может означать более быстрый и персонализированный поиск работы. Для государства – возможность обслуживать больший поток граждан без пропорционального увеличения объема ручной работы.
Однако главный показатель пока остается за пределами публичной статистики: сколько казахстанцев реально трудоустроились именно благодаря рекомендациям ИИ и сколько из них сохранили работу спустя несколько месяцев? Поэтому нынешний этап развития ИИ в системе занятости Казахстана можно охарактеризовать следующим образом: это уже не эксперимент, но еще и не доказанный инструмент устойчивого повышения занятости. Это означает, что кроме дальнейшей цифровизации службы занятости необходима публикация показателей, позволяющих оценивать ее реальный эффект. Только тогда станет понятно, насколько алгоритмы умеют реально находить подходящую и устойчивую работу.
Читать по теме:
Каждая четвертая вакансия на Электронной бирже труда – в сфере образования
