Социальная сеть для профессионалов LinkedIn, принадлежащая Microsoft, сообщила о коммерческих перспективах своих решений на базе агентного ИИ. Компания заявила, что продукты, использующие так называемый agentic AI, в течение ближайшего года способны принести 450 млн долларов продаж.
Что именно LinkedIn называет агентным ИИ
Термин agentic AI обычно относится к подходу, при котором ИИ не просто отвечает на вопросы, а действует как «агент»: получает задачу от человека, выполняет набор шагов и доводит результат до пользователя. В контексте LinkedIn это означает, что система работает по инструкциям рекрутера и затем выполняет часть процесса подбора персонала — вплоть до отбора кандидатов из базы профилей.
Почему заявление о выручке важно именно для LinkedIn
Ранее LinkedIn в основном раскрывала динамику продаж в составе более крупного сегмента Microsoft — productivity and business process (операционный блок, включающий инструменты для работы и бизнес-процессы). При этом компания не публиковала отдельные абсолютные цифры по самой сети.
Новый для LinkedIn формат — объявить конкретную оценку продаж для ключевого ИИ-продукта. Для компании с 1 млрд пользователей, где значительную часть доходов формируют инструменты для продаж и подбора персонала, подобная детализация подчеркивает, что ставка на ИИ рассматривается как ощутимый коммерческий драйвер, а не только как эксперимент.
Какие продукты запустили для рекрутеров
LinkedIn представила две основные агентные ИИ-настройки для служб подбора персонала. Продукты ориентированы на разные масштабы компаний:
- решение для крупных организаций;
- решение для небольших компаний.
По описанию компании, логика работы следующая: ИИ-агент получает от рекрутера инструкции и затем анализирует профили пользователей в LinkedIn, чтобы отобрать наиболее подходящих кандидатов для дальнейшего контакта — уже человеком. То есть ИИ берет на себя этап «поиска и первичного сопоставления», а рекрутер сохраняет контроль над конечными решениями и коммуникацией.
Эффект для бизнеса: экономия времени и больше ответов
LinkedIn утверждает, что запуск таких продуктов помогает рекрутерам одновременно решать две задачи: сокращать долю рутинной работы и повышать вероятность отклика при обращении к кандидатам.
Отдельно отмечается, что некоторые элементы этих решений проходили проверку в режиме тестирования почти год до официального релиза. Это важно с точки зрения внедрения: агентные системы требуют настройки под реальные процессы рекрутинга, чтобы результаты были полезными и предсказуемыми.
Позиция руководства и новая роль Дан Шаперо
Комментируя ход проекта, LinkedIn процитировала Дэна Шаперо — нового генерального директора компании, который вступил в должность на прошлой неделе. В заявлении говорится, что рекрутеры сообщали компании о значительной доле «низкоценной» работы в течение дня, из-за чего LinkedIn решила сфокусироваться на понимании боли пользователей и построить решение вокруг конкретной потребности.
По словам Шаперо, подход заключался не в том, чтобы как можно быстрее выпустить очередного ИИ-агента ради самого факта запуска, а в том, чтобы добиться правильного результата для клиента. Компания рассматривает достижение текущего этапа как подтверждение выбранной стратегии.
Справка: почему рекрутинг — один из ключевых рынков для ИИ
Подбор персонала в крупных компаниях часто превращается в конвейер задач: формирование требований, поиск подходящих профилей, первичный отбор, подготовка сообщений кандидатам и дальнейшее взаимодействие. Агентный ИИ в таких сценариях ценен тем, что способен ускорять поиск релевантных кандидатов и уменьшать ручную нагрузку на специалистов по персоналу.
В то же время эффективность таких решений обычно зависит от качества инструкций, структуры требований и того, насколько хорошо система понимает цель рекрутера — от типа позиции до приоритетов по навыкам и опыту.
Заявленная оценка в 450 млн долларов на горизонте ближайшего года фактически означает, что LinkedIn рассчитывает превратить агентный ИИ в измеримый коммерческий продукт. Для рынка рекрутинга это станет еще одним сигналом о том, как быстро ИИ-подходы переходят из стадии пилотов в стадию масштабирования и прямой монетизации.