Скопировать ссылку
ИИ как новый стандарт на рынке труда
Использование нейросетей при поиске работы становится устойчивой практикой. В среднем 60–70% кандидатов уже применяют ИИ на этапе подготовки резюме и сопроводительных писем — такие данные отражают результаты недавнего исследования. Это особенно заметно среди молодых специалистов, digital-профилей и тех, кто активно работает в технологической среде. Аналогичные тенденции наблюдаются и на мировом рынке. По данным международных платформ, около 70% соискателей используют ChatGPT и аналогичные инструменты для подготовки документов в процессе поиска работы. Это объясняется тем, что ИИ берет на себя роль «черновика по умолчанию», который стирает страх «чистого листа».
Для многих специалистов ключевая ценность ИИ связана с работой над грамотной самопрезентацией. Сильные кандидаты не всегда умеют корректно описывать свой опыт: резюме часто строится вокруг перечня задач и обязанностей, без акцента на результат и вклад. В этой ситуации ИИ выступает в роли цифрового карьерного консультанта — помогает структурировать информацию, расставить акценты и представить опыт в более понятной для работодателя форме.
Дополнительно упрощается работа с адаптацией резюме под конкретные вакансии. Если раньше она требовала ручного анализа требований и формулировок, то теперь часть этой работы кандидаты делегируют нейросетям. Это экономит время и повышает шансы прохождения первичного отбора, в том числе через автоматизированные ATS-системы, которые используют многие крупные компании. При этом без точного запроса и проверки результата такие инструменты дают формально корректный, но обобщенный текст — и риск «раствориться» среди похожих резюме сохраняется.
Что кандидаты поручают ИИ при подготовке резюме
В практике откликов нейросети используются точечно — прежде всего в тех частях резюме, где требуется краткость, стандартизация и формальное соответствие ожиданиям работодателя.
Чаще всего ИИ используют для подготовки:
- краткого профессионального саммари (пересказа), позволяющего выделить ключевые компетенции;
- описаний опыта в форматах STAR или XYZ, где требуется структурный подход к задачам и результатам;
- сопроводительных писем, чтобы ускорить отклик;
- оформления ключевых навыков в четком и понятном виде;
- адаптации резюме под профиль вакансии, когда необходимо сделать акцент на релевантном опыте.
Генерация помогает красиво упаковать факты, однако сами факты кандидат, как правило, вносит вручную. Проблема возникает тогда, когда запрос к ИИ слишком общий или не опирается на требования вакансии. В таких случаях резюме выглядит аккуратно и «правильно», но слабо отражает реальную релевантность кандидата.
Отдельного внимания заслуживает использование ИИ для симуляции интервью. Все больше кандидатов загружают описание вакансии, задают роль интервьюера — например, рекрутера BigTech — и просят нейросеть провести пробное интервью. Такие инструменты помогают снизить уровень неопределенности, структурировать ответы и лучше подготовиться к разговору. Как правило, ИИ-помощники достаточно хорошо справляются с этой задачей.
Расширение использования ИИ ускоряет подготовку откликов, но одновременно приводит к выравниванию структуры резюме. Документы становятся более однотипными, и различия между кандидатами смещаются в плоскость реального опыта и способности подтвердить его на следующих этапах отбора.
На практике это приводит к пересмотру работодателями подходов к отбору кандидатов. В Нетологии учитывают, что ИИ уже стал частью процесса подготовки откликов, поэтому фокус смещается с формальной проверки текстов на анализ того, как соискатель мыслит и насколько он вовлечен в свой опыт. Для этого используется несколько взаимодополняющих шагов. Они помогают снизить влияние шаблонных откликов и лучше понять реальные компетенции соискателей:
- Анализ резюме на признаки генерации ИИ. В работе с резюме внимание уделяется поиску признаков автоматической генерации — шаблонных формулировок, общих фраз и стилистических маркеров, характерных для текстов, созданных нейросетями. Такой анализ помогает быстрее выявлять резюме, подготовленные с активным участием ИИ, и понимать, где требуется более внимательная проверка.
- Снижение доли неосознанных откликов. Например, отказ от функции автоотклика на платформах вроде hh.ru сокращает поток случайных заявок и повышает осознанность каждого отклика.
- Лайфкодинг с демонстрацией экрана для IT-ролей. Кандидат решает задачу в реальном времени, транслируя весь процесс. Это снижает вероятность использования ИИ-помощников во время выполнения задания.
- Глубокий разбор решений тестовых заданий. Даже при классических тестовых заданиях акцент смещается на последующее обсуждение — отдельная встреча с вопросами по логике и выбранным подходам помогает понять, действительно ли кандидат ориентируется в решении или воспроизводит сгенерированный вариант.
Главный принцип такого подхода — смещение фокуса с оценки только конечного результата, будь то резюме или тестовое задание, на анализ процесса мышления, опыта и глубины понимания через личное взаимодействие и практические форматы под контролем. Такой подход сочетает технические ограничения и экспертное собеседование и позволяет точнее выявлять реальные компетенции.
Как меняется логика оценки кандидатов
Распространение нейросетей прежде всего влияет на работу этапа первичного отбора. Резюме все реже работает как самостоятельный фильтр, и работодателям приходится смещать фокус оценки на последующие этапы найма.
Один из заметных эффектов — появление «стерильных» резюме с чрезмерно сглаженными формулировками. В них часто встречаются шаблонные фразы, универсальные наборы компетенций, идентичные описания разных проектов и минимум конкретных показателей. Такие документы выглядят корректно и аккуратно, но дают мало понимания реального вклада кандидата.
В результате создаются риски завышенных ожиданий: формально описание опыта выглядит убедительно и впечатляюще, однако уровень самостоятельности, глубина вовлеченности и способность работать с неопределенностью становятся понятны только в ходе интервью.
В таких условиях привычные ориентиры первичного скрининга теряют диагностическую ценность. Для работодателей становится важнее не качество формулировок, а способность кандидата развернуть свой опыт и объяснить логику принятых решений.
Как выглядит отбор кандидатов на практике
На фоне формально выровненных резюме компании все чаще пересматривают сам процесс отбора. Изменения касаются не столько набора инструментов, сколько их роли в принятии решений. На ранних стадиях больший вес получают короткие интервью и уточняющие разговоры. Их задача — не проверить формулировки из резюме, а «живость» опыта: как кандидат рассказывает о себе, какие задачи считает ключевыми и какую роль играл в принятии решений.
Тестовые задания в этих условиях сохраняются, но используются иначе. Они перестают быть самостоятельным критерием отбора и становятся поводом для обсуждения: важнее не готовое решение, а ход рассуждений, сделанные допущения и способность объяснить выбранный подход. Такой формат позволяет точнее оценить уровень самостоятельности и глубину понимания выбранных действий. Аналогичную функцию выполняют кейс-вопросы и разбор рабочих ситуаций. Они показывают, как кандидат мыслит в условиях неопределенности, умеет ли аргументировать свои решения и анализировать их последствия, а не просто воспроизводить заготовленный ответ.
В итоге актуальный процесс отбора кандидатов становится все более содержательным. На этапе интервью и тестовых заданий становятся особенно заметны расхождения между красиво оформленным опытом и реальным уровнем соискателя, а ошибки в подаче информации перестают быть формальностью и могут влиять на профессиональную репутацию.
***
Использование ИИ становится нормой для рынка труда и меняет формат взаимодействия между кандидатами и работодателями. При этом эффективность таких инструментов напрямую зависит от того, как они используются: нейросети помогают структурировать и уточнять опыт, но не заменяют реальные компетенции. В условиях, когда кандидаты и компании все чаще используют ИИ одновременно, ключевым остается диалог и работа с реальным профессиональным опытом.
