Помогает ли искусственный интеллект или мешает компаниям и кандидатам: взгляд карьерного консультант

За последние годы искусственный интеллект стал неотъемлемой частью многих HR процессов, в том числе в подборе персонала. Для бизнеса это вроде как логичное решение: быстрее, дешевле, масштабируемо. Однако с точки зрения карьерного консультанта и директора по персоналу, который работает с кандидатами, ситуация выглядит иначе. Всё чаще ко мне приходят сильные специалисты с вопросом: «Почему меня не зовут на интервью, если я точно подхожу?» Во многих случаях ответ оказывается связан не с рынком или уровнем кандидата, а с тем, как работают автоматизированные фильтры.

Ищете работу мечты?

Расскажите, с чем вам нужна помощь (смена работы, повышение, составление резюме), и мы бесплатно подберем для вас карьерного консультанта из нашей базы экспертов.

Узнать цену!

В своей практике я работаю с кандидатами разного уровня - от специалистов, меняющих сферу, до опытных экспертов с 10 - 15 годами стажа. И именно в последние два года количество отказов шаблонным письмом выросло кратно. Формально процесс выглядит корректно: отклик принят, система рассмотрела профиль, кандидат получил автоматический отказ или вовсе не получил ответа. На деле происходит следующее - человек даже не дошёл до живого контакта с рекрутёром, потому что его резюме не совпало с логикой алгоритма.

С точки зрения работодателя ИИ действительно решает важные задачи. Он ускоряет первичный скрининг, позволяет справляться с большим потоком откликов и снижает нагрузку на рекрутеров. Проблема возникает тогда, когда скорость начинает подменять собой качество, а формальные совпадения - реальную ценность кандидата.

Карьерные фильтры ИИ построены вокруг ключевых слов, названий должностей, технологий и линейной логики развития карьеры. Это означает, что система «любит» предсказуемые траектории: одинаковые должности, одинаковые названия компаний, непрерывный стаж без пауз и резких поворотов в карьере. Любое отклонение от этой логики снижает шансы кандидата быть замеченным, даже, если он выполнял обязанности по вакансии. Ведь в разных компаниях люди на одинаковых должностях могут выполнять разный функционал. И это зависит от размера компании, сложившейся практики, опыта конкретного сотрудника и т.д. Например, логист в одной компании может заниматься помимо организации грузоперевозок, вопросами ВЭД, контролировать работу склада и даже заниматься закупками. При этом это разные должности в другой компании.

Наиболее уязвимой категорией оказываются кандидаты, находящиеся в переходных точках карьеры. Это люди, которые осознанно меняют специализацию, выходят из смежных ролей или возвращаются на рынок после перерыва. ИИ не считывает мотивацию, скорость обучения, личностные качества кандидата - он считывает несовпадение.

Я регулярно вижу ситуации, когда кандидаты получают десятки отказов, не дойдя ни до одного интервью, а после точечной доработки резюме и выхода на рекрутера получают оффер в течение нескольких недель. Это наглядно показывает, что проблема не всегда в компетенциях, а в том, как система интерпретирует профиль.

Отдельная боль - опытные специалисты с нестандартным опытом работы. Люди, которые росли вместе с бизнесом, совмещали функции, брали на себя ответственность вне формальных рамок должности, часто оказываются «слишком сложными» для автоматического анализа. Их резюме не укладывается в шаблон, а значит, вероятность прохождения фильтра снижается. В результате рынок теряет сильных профессионалов.

Кейс: кандидат с сильным опытом работы более 17 лет в крупной компании федерального уровня, который пришёл в компанию сразу после института и вырос из юриста в директора юридического департамента, директора филиала, макрорегиона и исполнительного директора. Последние 2 года кандидат занимался консалтинговыми проектами, но очень хотел вернуться в найм. ИИ автоматически отсеивал его резюме по формальным фильтрам пока мы не скорректировали его резюме под конкретные вакансии.

С точки зрения карьерного консультанта особенно тревожным выглядит перекладывание ответственности полностью на ИИ. Кандидат получает отказ, но не понимает, что именно стало причиной. Рекрутер, в свою очередь, может даже не видеть этот профиль, потому что решение уже принято системой. Возникает замкнутый круг, в котором никто не чувствует себя ответственным за итог. Это снижает доверие кандидатов к рынку и усиливает ощущение несправедливости процесса. От своих клиентов и в своём Дзен канале https://dzen.ru/career2026 я регулярно получаю комментарии от кандидатов, которые не могут пройти фильтры ИИ по формальным признакам и попасть на первичное интервью с рекрутёром. В итоге хорошие сильные кандидаты не доходят до нанимающих менеджеров.

Характерный кейс произошёл с кандидатом, работавшим в продуктовой аналитике. У него был сильный опыт, но часть задач он выполнял под другими названиями ролей, а часть инструментов изучал уже на практике, а не в формальном обучении. На протяжении трёх месяцев он получал автоматические отказы, прежде чем мы перестроили резюме под логику ИИ и параллельно вышли на прямую коммуникацию с рекрутерами. Итогом стал оффер от компании, которая ранее отклонила его профиль без интервью. Ничего в компетенциях и опыте кандидата не изменилось - изменился лишь способ их представления.

Ещё важный момент хорошие кандидаты просто не хотят общаться с чат-ботом и отвечать на вопросы по скрипту. Это вызывает раздражение кандидатов и точно не улучшает качество взаимодействия с компанией.

В США ИИ уже заменил работу живого рекрутёра на многие вакансии. Рекрутёр подключается только на финальном этапе интервью вместе с нанимающим менеджером. Так моя знакомая, претендующая на вакансию в  компании в США, полностью соответствовала требованиям вакансии, не смогла пройти первичный отбор, упиралась на определённые вопросы теста. При этом ИИ рекомендовал ей повторно пройти тест. Обходными путями ей удалось выйти на нанимающего менеджера. Однако, не все такие креативные).

Кандидаты тоже пытаются обойти рекрутёров и используют ИИ для создания резюме под требования вакансии, прохождения тестов, подготовки к собеседованиям. В итоге ИИ разговаривает с ИИ. Однако, если опыт, знания, соответствие культуре компании реально не соответствуют, это не поможет кандидатам или выявится в первые месяцы работы.

Как директор по персоналу, я брала на работу кандидатов, не имеющих профильного опыта или не полностью соответствующих требованиям вакансии, но с сильными компетенциями и потенциалом развития, совпадающими по ценностям с компанией. Я убеждала руководителей, почему такие люди будут успешными. В итоге сотрудники выросли в сильных профессионалов и руководителей и много сделали для компании. Я горжусь успехами сотрудников, которые пришли в компанию и выросли благодаря моим подходам.

Искусственный интеллект - это наша реальность, он не плох и не хорош сам по себе. Он отражает те правила, которые в него заложили. Если компания использует ИИ как единственный барьер между кандидатом и рекрутером, она неизбежно теряет часть сильных специалистов. Если же алгоритм становится вспомогательным инструментом, а не финальным судьёй, баланс между скоростью и качеством сохраняется. При этом важно сохранить эту тонкую грань качества и рутины.

С позиции карьерного консультанта я вижу, что будущее подбора лежит не в отказе от ИИ, а в более осознанном его использовании. Кандидатам приходится адаптироваться к новой реальности и учиться говорить с системой на её языке, а компаниям - помнить, что за каждым резюме стоит человек с его ценностями, личностными качествами, своей историей и опытом. В конечном счёте выигрывают те работодатели, которые используют ИИ для рутины, но решения принимает человек.