Как ИИ сломал классическую HR-модель 4B

Сергей Юлдашев
генеральный директор TalentCode
Telegram-канал
9 июля 2026 г.

Исходная модель — 3B

В далёком 1998 году Дейв Ульрих в статье для MIT Sloan Management Review описал пять вариантов наращивания компетенций: buy – нанять, build – обучить, borrow – привлечь внешних подрядчиков / аутсорсинг, bounce – уволить и bind – удержать.

На практике прижились первые три: buy, build, borrow. Так родилась модель 3B, которая на долгие годы закрепилась в HR-среде. Простая, понятная и практичная.

Волна автоматизации — 4B

Примерно к 2015 году, по мере взросления цифровых технологий в HR, к 3B устойчиво прилепилась четвёртая буква. Так сложилась классика, которую все мы знаем:
  • Build — «строить»: развивать сотрудников внутри, делая ставку на обучение и преемственность.
  • Buy — «купить»: нанимать нужных людей с рынка.
  • Borrow — «занять»: использовать внешнюю экспертизу – аутсорсинг, фрилансеров, консультантов.
  • Bot — «автоматизировать»: закрыть потребность не людьми, а технологиями.
Логика модели оставалась преимущественно бинарной: работу делает либо человек — свой, купленный или арендованный, — либо робот.

Вариации

Дефицита желающих проапгрейдить модель в англоязычной среде не было никогда: каждый уважающий себя консультант считал долгом добавить свою букву. Так рядом с канонической 4B выросли альтернативные 4B, а также 5B, 6B и далее. Наиболее известные вариации:
  • Bind — «связать»: удерживать уже имеющихся сотрудников и компетенции.
  • Bridge — «мост». Тут есть две трактовки. Первая — рескиллинг, выстраивание моста от устаревающей профессии к новой. Вторая — операционная: использовать временное решение до появления устойчивого: совмещение ролей, исполнение обязанностей, короткий контракт.
  • Blend — «смешать»: не выбирать одно решение, а собирать гибридные команды и комбинировать несколько подходов под одну задачу.
  • Boomerang — возвращать бывших сотрудников и системно работать с аламни.

Приход ИИ и новая B

Хотя рычаг человеческим усилиям давали и цифровизация, и автоматизация, в полную силу о новой букве заговорили именно с приходом ИИ. Так стала популярной «boost».

Boost — «усилить»: повысить продуктивность уже имеющихся сотрудников через инструменты, ИИ, редизайн работы, улучшение процессов, enablement и управленческую поддержку. Т. е. росте отдачи от людей, которые у вас уже есть.

Так или иначе о влиянии ИИ на работу, на найм, на распределение обязанностей пишут все. McKinsey отмечает, что стратегии build, buy и borrow теперь применимы для людей и технологий одновременно. Можно построить внутри, можно арендовать готовое решение и т. д.

Почему boost – не «ещё одна буква»

Старая схема: все четыре B — альтернативы. Задачу закрывает либо свой человек, либо нанятый, либо арендованный, либо робот.
Новая схема: ИИ отказался быть альтернативой и стал слоем, который ложится поверх всех остальных решений.
Ставка на build? Людей надо учить работать с ИИ на новых ролях, в новом контексте.

Ставка на buy? Вы покупаете человека с экзоскелетом из ИИ, который нужно будет адаптировать, а может сломать и построить заново с учетом ваших корпоративных ИИ-инструментов.

Ставка на borrow? Подрядчик давно делает вашу задачу руками ИИ, просто не всегда считает нужным об этом сообщать. И тут открывается поле и для новых рисков, и для торга.

Новый алгоритм – старый добрый анализ работы

Классика, которая актуальна сегодня. Но скорость изменений и рост возможностей нейросетей дает нам новую связку: оргразвитие + команды по внедрению ИИ + функция управления талантами. И в текущих условиях связка эта должна быть максимально плотной и постоянной.
Шаг
Начните с наиболее критичных и весомых участков организации
Шаг
Разложите работу на задачи и операции
Единица планирования — не должность, а задача.
Шаг
Для каждой задачи ответьте: можно ли её автоматизировать или делегировать ИИ?
На что обращать внимание:
  • Постоянство и сложность контекста выполнения. Чем стабильнее и проще контекст, тем ближе задача к Bot.
  • Повторяемость. Уникальные задачи отдавать ИИ сложней и рискованней.
  • Дефицитность и стоимость навыков на рынке. Если специалист стоит как крыло самолёта, ИИ окупается быстрее.
  • Цена ошибки. Чем дороже ошибка, тем дольше человек останется в контуре.
1
2
3
Не будем далеко ходить — возьмем поддержку пользователей. Типовые вопросы решает ИИ. Сложные кейсы эскалируются на оператора. А приоритетные клиенты слишком ценны, чтобы доверять их ИИ, некоторые компании это уже осознали. К сожалению, пока не все.

Итог: 8B-модель

Посмотрим на нашего нового монстра из 8B.
Build — закрывать задачу, развивая компетенции внутри.
С возможными акцентами:
  • Buy — купить недостающие компетенции на рынке: нанять людей.
  • Borrow — передать подрядчику, аутсорсить задачу.
  • Bot — полностью автоматизировать работу, исключив человека.
  • Blend — спроектировать гибрид из нескольких решений.
Сквозной слой — применяется ко всему перечисленному:
  • Boost — усиливать производительность через ИИ.
Если собрать всё вместе, картина следующая. Семь типов интервью — это семь точек одного маршрута, и каждая отвечает на свой вопрос. Откуда человек вышел (биографическое). Что и как он преодолевал (BEI, EVI). Не собрался ли сойти на ближайшей (стей-интервью). Где люди стабильно сходят с дистанции (exit). По пути ли вам вообще (интервью по ценностям). И дойдёт ли по сложному участку (техническое).

А справится ли HR?

Так что мы с вами перешли к total workforce planning, где профиль скилов и оценки эффективности есть не только у сотрудников, но и у ваших ИИ-решений. И так же, как сотрудников, мы теперь онбордим, обучаем, апскиллим и оцениваем ИИ-решения. И если эйчары будут цепляться за H в «Human Resources», то их может ждать потерянная bounce из статьи Ульриха.
Обучите свою HR-команду управлению талантами
TalentCode делает корпоративные программы обучения по управлению талантами и подстраивает их под задачи вашей команды. Оставьте заявку на встречу с экспертом — разберём вашу задачу и предложим решение.