Калифорния ввела в действие с 1 октября 2025 года правила найма АИ, предусматривающие проведение тестов на предвзятость, ведение учета и соблюдение антидискриминационных законов. California enacts AI hiring rules effective Oct. 1, 2025, requiring bias testing, recordkeeping, and compliance with anti-discrimination laws.

Калифорния вводит новые правила найма ИИ с 1 октября 2025 года, требуя от работодателей ответственности за предвзятые результаты автоматизированных систем, даже при использовании сторонних инструментов. California is implementing new AI hiring regulations effective October 1, 2025, holding employers accountable for biased outcomes from automated systems, even when using third-party tools. Компании должны опробовать АИ на предмет дискриминации, хранить подробную отчетность в течение четырех лет и обеспечивать соблюдение антидискриминационных законов, включая меры защиты для размещения инвалидов. Companies must test AI for discrimination, keep detailed records for four years, and ensure compliance with anti-discrimination laws, including protections for disability accommodations. Эти правила применяются ко всем решениям по вопросам занятости и требуют проведения текущих проверок в связи с такими рисками, как алгоритмический дрейф. These rules apply to all employment decisions and require ongoing audits due to risks like algorithmic drift. В то же время предприятия во всем мире увеличивают инвестиции в ИИ, при этом многие полагаются на ИИ для важнейших операций, однако сталкиваются с такими проблемами, как низкое качество данных, фрагментация инструментов и несогласованность между руководством и техническими группами. Meanwhile, businesses globally are increasing AI investment, with many relying on AI for critical operations, yet face challenges like poor data quality, tool fragmentation, and misalignment between leadership and technical teams. Несмотря на высокие ожидания в отношении РОИ, полное развертывание предприятий остается редким явлением, и организации консолидируют инструменты и совершенствуют практику сбора данных в целях повышения эффективности и безопасности ИИ. Despite high ROI expectations, full enterprise deployment remains rare, and organizations are consolidating tools and improving data practices to enhance AI effectiveness and security.