Поиск людей в бизнес в 2026 году больше не работает “на глаз” и “по ощущениям”. Компании, которые до сих пор нанимают по принципу “понравился/не понравился”, платят за это текучкой, выгоревшими руководителями и командами, которые “не тянут” цели. На рынке, где конкуренция за людей растёт, а стоимость ошибки в найме всё выше, подбор перестаёт быть искусством и превращается в управляемую, измеримую систему.
Алексей Сорокин смотрит на найм именно так. Для него это не “охота на идеального кандидата”, а построение предсказуемого процесса: от формулировки запроса до выхода сотрудника на стабильный результат. В этой логике интуиция рекрутера и руководителя не отменяется, но перестаёт быть главным инструментом. Её место занимают чёткие критерии, аналитика, технологии и постоянное улучшение.
Система, которая работает, а не “нам повезло”
Многие до сих пор воспринимают найм как что‑то творческое: “химия”, “чутьё”, “ощущение человека”. Алексей не спорит: человеческий фактор важен. Но он называет это последним слоем, а не основой. Основа — система.
Эта система начинается не с публикации вакансии, а с вопроса: “Кого и зачем мы ищем?” Он предлагает компании прежде всего сформулировать:
- какую задачу человек должен закрывать на горизонте 6–12 месяцев;
- какие компетенции для этого критичны, а какие можно дорастить;
- в какой культурной и организационной среде он будет работать.
И только после этого переходить к должностным инструкциям и описанию вакансий. Не наоборот.
Профиль роли вместо абстрактного “идеального кандидата”
Алексей жёстко разделяет понятия “идеальный кандидат” и “реалистичный профиль роли”. “Идеальный” — это обычно набор пожеланий руководителей (часто взаимоисключающих), профиль роли — осознанный набор критериев, проверенный на практике.
Он собирает:
- обязательные компетенции — без них человек физически не сможет выполнять задачи;
- желательные компетенции — то, что ускорит результат, но не критично на старте;
- личные качества, без которых человек “не зайдёт” в конкретную команду;
- ограничения — то, что компания точно не готова принимать, даже если профессионально кандидат силён.
Такой подход перекликается с тем, как предприниматели на практике строят устойчивые компании. В материале «почему предприниматель постоянно занят, но бизнес не растет» на TopAmbassador показывают, что без чётких ролей и процессов собственник превращается в узкое горлышко, а команда — в набор случайных людей, даже если каждый по отдельности силён.
Data‑driven HR: когда решения по людям опираются на цифры
Интуиция в найме нужна, но она должна опираться на данные. Алексей один из тех, кто продвигает data‑driven подход в HR: когда каждый шаг подбора привязан к метрикам, а не к “кажется”.
Он предлагает смотреть на подбор как на воронку:
- сколько кандидатов приходит из каждого источника;
- на каких этапах они отсеиваются и почему;
- сколько времени занимает закрытие конкретной позиции;
- какой процент вышедших сотрудников проходит испытательный срок;
- какие каналы дают не только больше откликов, но и больше успешных людей.
HR‑системы и аналитика позволяют фиксировать это в цифрах. На основе этих данных Алексей помогает:
- перераспределять усилия и бюджеты в пользу работающих каналов;
- убирать лишние формальные этапы;
- усиливать те проверки, которые реально предсказывают успех кандидата.
Он любит формулировку: “Ошибки найма были всегда. Разница в том, что раньше вы объясняли их “не повезло”, а в data‑driven подходе вы видите, где именно система дала сбой”.
Культурная совместимость: почему “подходящий по ценностям” так же важен, как и “подходящий по скиллам”
Профессиональные навыки — базовый фильтр. Но Алексей подчёркивает: в 2026 году чаще всего “срываются” не те, у кого слабое резюме, а те, кто не вписывается в культуру команды.
Культура — это не “плакат с ценностями”. Это то, как реально:
- принимаются решения;
- относятся к ошибкам;
- общаются в стрессе;
- распределяется ответственность.
Алексей делает культуру частью “точной науки” подбора:
- фиксирует настоящие, а не декларируемые паттерны поведения внутри компании;
- формулирует культурные маркеры: что у нас норма, а что — нет;
- строит вопросы и кейсы на собеседовании так, чтобы увидеть, как кандидат действует в типичных для компании ситуациях.
Он использует:
- структурированные интервью по компетенциям и ценностям;
- кейсовые вопросы (“расскажите про ситуацию, когда…” с разбором конкретики);
- иногда — короткие опросники по мотивации и отношению к работе.
В реальных компаниях это видно особенно остро в моменты турбулентности. На TopAmbassador в материале «Как прогнозировать спрос в новой локации» разбирают, как без системного подхода к данным и принятию решений предприниматели совершают одни и те же ошибки в новых точках — по сути, это тот же “интуитивный подход”, только к локациям, а не к людям. С наймом происходит то же самое: без системных правил культура и состав команды становятся результатом случайностей.
Технологии и автоматизация: машине — рутину, человеку — суть
Рынок HR‑технологий за несколько лет перевернулся. То, что раньше делали вручную, сейчас берут на себя системы и ИИ. Но Алексей относится к автоматизации прагматично:
- всё, что можно автоматизировать без потери качества, нужно отдавать машине;
- всё, что связано с пониманием мотивации, поведения, культурной стыковки — зона ответственности человека.
Что он отдаёт алгоритмам
Он активно использует:
- ATS‑системы для сбора и сортировки откликов;
- автоматическую фильтрацию по базовым критериям (опыт, навыки, наличие ключевых требований);
- чат‑боты или короткие онлайн‑формы для первичного скрининга (чтобы не тратить время на явно “не тех”).
Это снимает рутину: просмотр сотен резюме, “дежурные” вопросы, ведение базы в Excel. Время рекрутера высвобождается под то, что действительно требует человеческого участия.
Где человек незаменим
Решение “пускать человека в команду или нет” Алексей категорически не готов отдавать алгоритму. В зоне живого общения он оценивает:
- мотивацию (“почему именно эта компания и именно эта роль”);
- отношение к неопределённости, ошибкам, сложным задачам;
- умение брать ответственность, а не только “исполнять поручения”.
Он опирается на подход, который описывают как “HR + AI, а не HR vs AI”: искусственный интеллект помогает, но не заменяет человека в понимании других людей.
Постоянное совершенствование: найм как живой эксперимент, а не “процедура по регламенту”
Самая сильная мысль Сорокина — найм нельзя один раз “настроить и забыть”. Рынок меняется, бизнес — тоже, ожидания людей — тем более. Процесс подбора должен адаптироваться.
Он предлагает относиться к подбору как к постоянному эксперименту:
- регулярно смотреть на ключевые метрики: сроки закрытия позиций, эффективность каналов, процент прохождения испытательного срока, дальнейшую результативность сотрудников;
- раз в определённый период (3–6 месяцев) пересматривать этапы и инструменты: что уже не работает, что даёт мало информации, что печёт кандидатов;
- собирать обратную связь у нанятых сотрудников: как они видели процесс подбора, где было неудобно, что показалось странным.
Алексей формулирует это просто: “Если вы пять лет подряд используете одно и то же интервью и один и тот же тест, а потом удивляетесь, почему люди не те — проблема не в рынке, а в том, что вы не обновляете свою систему”.
Интуитивный подбор vs подход Алексея Сорокина
| Элемент процесса | Интуитивный подбор | Подход Алексея Сорокина |
| Формулировка запроса | “Нужен нормальный человек на позицию Х” | Профиль роли с задачами, компетенциями и ограничениями |
| Источники кандидатов | Те, что “всегда использовали” | Каналы, эффективность которых измеряется по данным |
| Роль данных | Вспомогательная, “для отчёта” | Основа для решений и улучшения процесса |
| Оценка кандидатов | Свободное интервью, субъективное впечатление | Структурированные интервью, кейсы, метрики |
| Проверка культурной стыковки | “Понравился / не понравился” | Конкретные вопросы и маркеры совместимости |
| Технологии | Excel, почта, ручной просмотр резюме | ATS, автоматизация рутины, аналитика воронки |
| Обучение процесса | Раз в год на тренинге | Постоянный цикл “данные → выводы → изменения” |
| Отношение к ошибкам найма | “Не повезло с человеком” | Сигнал улучшить систему отбора |
Зачем это бизнесу: меньше хаоса, больше предсказуемости
Для собственника и топ‑менеджера подход Сорокина даёт три ключевых эффекта.
Во‑первых, снижается уровень хаоса. Появляется понятный язык: не “снова набрали не тех”, а “этот канал даёт низкое качество”, “этот этап не работает”, “эти критерии устарели”.
Во‑вторых, найм перестаёт быть “личной драмой” рекрутера и руководителя. Он становится общим, прозрачным процессом, в котором можно обсуждать ошибки и улучшения.
В‑третьих, появляется предсказуемость: бизнес лучше понимает, сколько времени и ресурсов потребуется, чтобы закрыть ключевые позиции, и может планировать развитие, а не жить в режиме вечного пожаротушения.
Как данные реально меняют HR
Подход Сорокина хорошо ложится на то, что пишут практики про data‑driven HR. В статье «Сквозная аналитика в рекрутинге: зачем использовать в 2026 году» показывают, как компании по шагам переходят от “ощущений” к системе метрик: отслеживают стоимость отклика, эффективность каналов, глубину воронки кандидатов и качество найма, а затем на этой основе перестраивают процесс.
Именно такой переход — от интуитивного “нравится/не нравится” к управляемой системе — превращает поиск сотрудников из гадания в точную, но при этом человеческую науку.