Дарья Галь — что искусственный интеллект видит в резюме, а что видит только живой рекрутер
87% компаний уже используют ИИ хотя бы в одной части процесса подбора, а первичный отбор кандидатов автоматизирован примерно на 95% ?? Звучит как прогресс — пока не узнаёшь, что 77% команд по найму регулярно сталкиваются с откликами, тоже сгенерированными ИИ. Получается гонка алгоритмов: один отбирает, другой притворяется тем, кого этот алгоритм хочет увидеть. Разбираю, кто в этой гонке реально выигрывает, а кто просто быстрее теряет хороших кандидатов.
Рынок труда в 2026 году, по оценке отраслевых аналитиков, структурно изменился: сочетание заявок, сгенерированных ИИ, взрывного роста их количества и сокращения ресурсов рекрутеров сделало ручную проверку резюме скорее обузой, чем рабочим процессом. При потоке в 1000–1400 откликов на одну вакансию у рекрутера физически нет шанса прочитать каждое резюме внимательно — отсюда и массовый переход на автоматический скоринг.
Кандидат на позицию тимлида получил от системы скоринга 94 балла из 100 — идеальные формальные параметры, подходящий опыт, нужные ключевые слова в резюме. На живом собеседовании выяснилось: стиль управления — жёсткая иерархия и микроменеджмент, а компания работает на принципах самоорганизации команд. Алгоритм этого не увидел, потому что физически не мог — такие вещи не попадают в резюме напрямую, их считывает только живой разговор.
Снять рутину: обработать сотни откликов за минуты вместо дней, отсеять кандидатов, формально не подходящих по ключевым требованиям, автоматически ответить каждому, кто откликнулся, вместо того чтобы часть людей осталась без обратной связи вообще. Компании, которые внедрили такой формат, получают заметный рост показателя удовлетворённости кандидатов процессом — просто потому что каждый получает ответ, а не тишину.
Нестандартные профили — кандидата из смежной сферы со свежим взглядом на задачу алгоритм с высокой вероятностью отсеет как «нерелевантного», хотя опытный рекрутер увидит в этом нестандартном бэкграунде ценность. Культурное соответствие, реальную мотивацию, потенциал там, где формальный скоринг видит только пробелы в резюме, — всё это по-прежнему требует живого разговора, а не только анализа текста.
Рост числа откликов, сгенерированных или доработанных с помощью ИИ, показывает: соискатели больше не воспринимают процесс отбора как честный диалог с человеком, а относятся к нему как к игре с алгоритмом, который нужно обыграть подходящими формулировками. Это меняет саму природу первого контакта между кандидатом и компанией — вместо искреннего представления себя человек оптимизирует текст под систему, которая, как он предполагает, будет читать резюме раньше живого рекрутера.
Соискатели, зная о повсеместном ИИ-скрининге, всё активнее используют ИИ для составления резюме и сопроводительных писем под конкретную вакансию — отсюда те самые 77% откликов, которые тоже частично или полностью сгенерированы. Получается замкнутый круг: компания автоматизирует отбор, потому что не справляется вручную с потоком, а поток растёт ещё быстрее именно потому, что стало проще откликаться на всё подряд с помощью того же инструмента.
Полный отказ от ИИ в 2026 году означает физическую невозможность обработать поток откликов в разумные сроки — сильные кандидаты уходят к тем, кто отвечает быстрее. Полное доверие алгоритму без финальной проверки живым человеком означает риск систематически терять кандидатов вроде того тимлида с идеальным скорингом и неподходящим стилем управления. Рабочий баланс — использовать ИИ для устранения рутины на входе, но оставлять финальное решение по кандидатам, которые прошли формальный порог, за человеком, который умеет слышать то, что не попадает в текст резюме.
Компании, внедрившие AI-скрининг, отслеживают отдельную метрику — процент кандидатов из AI-шортлиста, успешно прошедших интервью и получивших предложение о работе. Это честный способ проверить, действительно ли алгоритм отбирает сильных кандидатов или просто формально подходящих по ключевым словам. Долгосрочный показатель — удержание и производительность нанятых через такой отбор сотрудников — пока накапливается по большинству компаний недостаточно долго, чтобы делать окончательные выводы.
Даже с учётом массового внедрения ИИ в отбор, дефицит специалистов, по оценке Минтруда, продолжает исчисляться миллионами. Технология ускоряет обработку откликов, но не увеличивает количество людей с нужной квалификацией на рынке — она решает проблему скорости, а не проблему физической нехватки кандидатов, которую бизнес часто путает с одной и той же задачей.
Технология, придуманная для того, чтобы находить лучших людей быстрее, в равной степени научилась помогать этим же людям маскироваться под тех, кого система хочет увидеть. Чем умнее становится скрининг, тем изощрённее становятся отклики, написанные, чтобы его пройти — а живой разговор остаётся единственным местом, где эту игру в кошки-мышки наконец можно закончить.
Отправляя данные вы подтверждаете пользовательское соглашение