AI для HR и управления персоналом
Прогноз текучести персонала — аналитика увольнений и ML-модель, которая по данным кадрового учёта, оплаты труда, графиков, обучения и опросов оценивает риск ухода по подразделениям и группам сотрудников и объясняет его факторы. Аналитика с базовой моделью стоит 500 000–1,2 млн ₽ и занимает 6–8 недель, система удержания для крупной компании — от 2,5 млн ₽. Цена зависит от численности и числа источников.
Кому подходит
Текучесть кадров обходится дорого: найм, обучение, недобор выручки, перегрузка оставшихся. Но обычно её видят только постфактум — в квартальном отчёте. Аналитика текучести кадров на данных показывает больше: в каких подразделениях, на каком сроке работы и у каких руководителей уходят люди, как это связано с зарплатой относительно рынка, переработками, графиком, отсутствием повышения. Прогноз текучести идёт дальше и оценивает риск на ближайшие 3–6 месяцев.
Сильный подрядчик строит модель так, чтобы она помогала управлять, а не выносить приговоры. Результат показывается на уровне групп и подразделений, с понятными факторами риска и рекомендациями — пересмотр ставок, график, развитие, работа с руководителем. Индивидуальные оценки, если они нужны, видит ограниченный круг HR-специалистов, а решения о сотрудниках модель не принимает: это требование статьи 16 152-ФЗ и здравый смысл. Прогноз текучести кадров ценен только вместе с процессом удержания — иначе это ещё один отчёт.
Стоимость
Понять причины текучести и найти группы риска
от 500 000 ₽
до 1,2 млн ₽ за проект · 6–8 недель
Компании с регулярным мониторингом удержания
от 1,3 млн ₽
до 2,5 млн ₽ за проект · 2–4 месяца
Сети и холдинги с тысячами сотрудников
от 2,5 млн ₽
до 6 млн ₽ за проект · 4–6 месяцев
| Фактор | Влияние на бюджет |
|---|---|
| Численность и история данных | меньше 2 лет истории или до 500 сотрудников — модель менее надёжна |
| Число источников данных | каждая система — +100–250 тыс. ₽ |
| Сегментация моделей | отдельные модели для разных групп персонала — +20–40% |
| Пилоты мер удержания | +200–600 тыс. ₽ на дизайн и оценку |
| Развёртывание в контуре компании | +20–35% к бюджету |
Для сравнения — рыночные диапазоны по разделу «AI для HR и управления персоналом». Рядом часто лежит услуга, которая решает ту же задачу дешевле или быстрее.
| Услуга | Стоимость | Срок |
|---|---|---|
| AI-скрининг резюме и видеоинтервью | 200 000 ₽ — 3 млн ₽ | от 3 до 12 недель |
| ИИ для подбора персонала | 250 000 ₽ — 5 млн ₽ | от 3 недель до 4 месяцев |
| AI-онбординг сотрудников | 250 000 ₽ — 3,5 млн ₽ | от 3 до 14 недель |
| AI-помощник HR и кадровых документов | 300 000 ₽ — 4 млн ₽ | от 4 до 14 недель |
| AI-обучение персонала | 300 000 ₽ — 5 млн ₽ | от 4 до 16 недель |
| AI-оценка персонала и HR-аналитика | 400 000 ₽ — 7 млн ₽ | от 1 до 6 месяцев |
| Прогноз текучести персонала эта страница | 500 000 ₽ — 6 млн ₽ | от 6 недель до 6 месяцев |
Калькулятор
Оцените, сколько времени и денег уходит на рутину в задаче «прогноз текучести персонала». Доля автоматизации по умолчанию — 40%: на практике в конкретном процессе обычно автоматизируют 30–70% операций, точную цифру даёт аудит.
Оценка экономии
Расчёт ориентировочный: не учитывает стоимость лицензий и поддержки. Реальный эффект фиксируют на пилоте за 4–8 недель.
Результат
Текучесть по подразделениям, должностям, стажу, руководителям и причинам увольнения с корректной методикой расчёта.
Данные 1С:ЗУП, графиков, обучения, оценки и опросов в едином защищённом хранилище.
Оценка вероятности ухода на горизонте 3–6 месяцев с проверкой на исторических данных.
Какие условия сильнее всего связаны с увольнениями в каждой группе — зарплата, график, руководитель, стаж.
Карта подразделений с повышенным риском для HRBP и руководителей без раскрытия лишних персональных данных.
Каталог мер, план пилотов и оценка их эффекта на контрольных группах.
Основания обработки, круг доступа к оценкам и порядок принятия решений человеком.
Как проходит работа
Определяем, какую текучесть прогнозируем, для каких групп и какие решения будут приниматься по результатам.
Согласуем основания обработки, состав данных и круг лиц с доступом к результатам.
Объединяем кадровые, зарплатные, графиковые и опросные данные, чистим историю.
Считаем текучесть по срезам, строим и проверяем модель на отложенной истории.
Визуализируем группы риска и факторы, формируем меры удержания.
Запускаем меры в части подразделений и сравниваем текучесть с контрольными.
Выбор исполнителя
Юрлицо и репутация
Проверяем компанию по ЕГРЮЛ, судебным делам и отзывам на независимых площадках.
Кейсы с цифрами
Смотрим реальные проекты в вашей нише: задачи, сроки, метрики, контакты заказчиков.
Прозрачная смета
Просим разбивку по этапам и часам — без «пакетов на всё» и скрытых доплат.
Договор напрямую
Вы работаете с исполнителем по его договору. Подбор для вас бесплатный.
Инструмент
Готовый текст
Бриф: Прогноз текучести персонала Задача: (опишите в двух-трёх предложениях, какой результат нужен) Что нужно сделать: — Аналитика текучести кадров — Витрина HR-данных — ML-модель риска увольнений — Объяснение факторов риска — Дашборд групп риска — Меры удержания и их оценка — Правовой регламент Исходные данные: — Численность и история данных: (уточнить) — Число источников данных: (уточнить) — Сегментация моделей: (уточнить) — Пилоты мер удержания: (уточнить) — Развёртывание в контуре компании: (уточнить) Прошу прислать: смету с разбивкой по этапам, сроки каждого этапа и примеры похожих проектов.
Бесплатный подбор
Ответьте на 3 вопроса — пришлём 2–3 предложения проверенных подрядчиков с ценами, сроками и кейсами в вашей нише.
Вопросы и ответы
Короткие ответы на вопросы, которые чаще всего задают перед заказом.
Аналитика текучести с базовой моделью стоит 500 000–1,2 млн ₽. Система прогноза с ежемесячным обновлением и дашбордом — 1,3–2,5 млн ₽, платформа удержания для холдинга — 2,5–6 млн ₽.
Базово — как отношение числа уволившихся за период к среднесписочной численности. Для аналитики её дополнительно разделяют на добровольную и инициированную работодателем и смотрят по стажу: уход в первые месяцы и уход опытных сотрудников имеют разные причины.
Аналитика и базовая модель — 6–8 недель, система с регулярным прогнозом — 2–4 месяца. Эффект мер удержания становится виден через несколько месяцев пилота.
Модель оценивает вероятность, а не предсказывает конкретные увольнения. Надёжнее всего она работает на уровне групп и подразделений при численности от нескольких сотен человек и истории от двух лет.
Да, при законных основаниях обработки данных и ограниченном доступе к индивидуальным оценкам. Решения о сотрудниках нельзя принимать исключительно на основе автоматизированной обработки — это запрещает статья 16 152-ФЗ.
По снижению текучести в группах, где применялись меры удержания, в сравнении с контрольными, и по экономии на найме и обучении замены.
Укажите в заявке численность, HR-системы и проблемные группы персонала — мы бесплатно подберём 2–3 команды с кейсами HR-аналитики и поможем сравнить КП. Платит подрядчик, для вас подбор бесплатный.
Материал подготовлен редакцией «Рекламного коктейля». Цены — рыночные диапазоны агентств и студий России на 2026 год по данным брифов и коммерческих предложений; точную стоимость называет исполнитель после брифа. Обновлено 26 сентября 2026 г.. Как мы считаем цены.
Смотрите также
Единая HR-аналитика по данным 1С:ЗУП, ATS и опросов плюс AI-оценка компетенций по результатам 360, интервью и работы сотрудников.
Нейросети в рекрутинге: скрининг откликов, первичные интервью, чат-бот для кандидатов и аналитика воронки найма.
Нейросеть сопоставляет отклики с требованиями вакансии, проводит асинхронные видеоинтервью и готовит рекрутеру шорт-лист с обоснованием.
Бот-наставник и цифровой маршрут адаптации: план первых 90 дней, ответы новичку по базе знаний, задачи, опросы и контроль прогресса.
