Зеркало или эксперт? Как формулировка запроса к ИИ меняет оценку кандидата на 180 градусов

Предыстория одного спора

Иногда самые интересные открытия рождаются из профессионального несогласия. У меня случился показательный кейс: мы с клиентом по-разному оценили одного и того же кандидата на руководящую позицию в продажах. Я, с более чем двадцатилетним стажем, провела тысячи интервью, регулярно разрабатываю и веду ассессмент-центры. Клиент, опытный предприниматель, который привык доверять своему чутью.

В ответ на мои аргументы клиент прислал в чат развёрнутый вывод искусственного интеллекта, подтверждающий его позицию: кандидат не подходит. Логично, убедительно, со ссылками на реплики из интервью. Моё профессиональное эго было задето.

И тогда я решила поставить чистый эксперимент. У меня была аудиозапись интервью (с разрешения кандидата). Я прогнала её через ИИ дважды, но с принципиально разными запросами. Результаты заставили меня переосмыслить саму природу «объективной» машинной оценки.

ИИ великолепно структурирует и подсвечивает речевые маркеры, но не чувствует живого человека. Двадцать лет опыта, интуиция и умение читать невербалику пока остаются за специалистом

Условия эксперимента

Чтобы не раскрывать персональные данные, опишу обобщённый портрет. Речь о соискателе на позицию «заместитель коммерческого директора» (80% — личные продажи, 20% — управление) в сегменте проектных B2B-продаж. Длинный цикл сделки, тендеры, корпоративные заказчики, индивидуальное проектирование.

В обоих случаях ИИ получал одну и ту же расшифровку разговора. Менялось только одно — формулировка задания.

В первом случае я составила нейтральный промт. Без моих ощущений, без акцентов, без подсказок, что мне понравилось или не понравилось.

Во втором случае запрос имитировал подход клиента: он содержал заранее сформированное мнение, тревоги и гипотезы («есть ощущение, что это не охотник, а кабинетный управленец, проверь»).

Версия №1: нейтральный запрос

При чистой постановке вопроса ИИ выдал портрет сильного активного продавца «от земли».

Машина зацепилась за непроизвольные речевые маркеры. Установку «мы не говорим, что не можем — мы найдём, всё зависит от стоимости», она прочитала как зрелую клиентоориентированность: кандидат не отсекает нестандартные запросы, а переводит разговор из плоскости «можем/не можем» в плоскость цены. Готовность пересогласовать проект с 50 до 30 миллионов под бюджет клиента, как чувство сделки и навык переговорщика, который удерживает контракт, а не теряет его.

ИИ отметил структурное владение технологией: кандидат без подготовки развернул полную воронку от презентации до постпродажного сопровождения, оговорившись, что этапы можно менять местами «по желанию клиента», то есть владеет гибким алгоритмом, а не зазубренным скриптом. Рефлекс допродажи («продать не просто оборудование, а комплекс с обвязкой и сервисом»), понимание механики «затачивания» техзадания под себя в тендере, личная база крупных заказчиков — всё это сложилось в вывод:

«Для роли с акцентом 80% на личные продажи в проектном B2B — это профильный, "свой" кандидат. Рекомендую к продвижению на следующий этап».

Версия №2: запрос с предвзятостью

Тот же разговор. Но теперь в запросе зашита установка «проверь мои подозрения». И ИИ послушно её отработал, те же самые факты получили зеркально противоположную интерпретацию.

Частое «мы» в речи (в первой версии — «командность») здесь стало красным флагом размытой ответственности: «Не сказала "я нашла", "я закрыла", "я перебила конкурента"». Спонтанная история о том, как кандидат разговорился с продавцом в общественном месте (маркер «продажи как идентичность» в первой версии), во второй превратилась в доказательство обратного: «единичная вспышка, которую она сама приводит как исключение — значит, в работе такого нет».

Средние чеки проектов ИИ обесценил: «Для серьёзного бизнеса это не проекты». Любовь к обучению и тренингам, ещё один «red flag»: «У эффективных людей нет времени на это, они либо зарабатывают, либо отдыхают». Желание перейти в крупную компанию — «хочет lifestyle-работу со стабильным доходом и коллективной ответственностью».

Финальный вердикт второй версии:

«Она — не охотник, не стартап-продажник. Хороший операционный менеджер для растущей компании со входящим потоком. Если вам нужен продавец в чистом виде — нет».

Один человек — два диаметрально противоположных вывода

Сведём расхождения. Поражает, что доказательная база у обеих версий одна и та же.

Факт из интервью Нейтральный запрос Предвзятый запрос
Местоимение «мы» в речи Командность, не присваивает чужое Размытая ответственность, не драйвер
История о продаже вне работы Продажи встроены как идентичность Единичный случай, в работе такого нет
Чеки проектов Реальный опыт сделок с длинным циклом «Это не проекты»
Тяга к обучению Развитие, адаптивность Red flag, нет фокуса на заработке
Переход в крупную компанию Здоровая амбиция к масштабу Желание «тёплой» lifestyle-работы

Почему так происходит

Главный вывод эксперимента не про кандидата. Он про инструмент и про нас самих.

Современные языковые модели обладают свойством, которое исследователи называют склонностью к согласию (sycophancy): система стремится быть «полезной» собеседнику и неосознанно подстраивается под его ожидания. Если в запрос вшита гипотеза, ИИ начинает работать не как независимый эксперт, а как адвокат вашей позиции. Он найдёт подтверждение почти любому тезису, потому что живой разговор всегда богат и противоречив, в нём есть материал и для обвинения, и для защиты.

Это классический эффект подтверждения (confirmation bias), только усиленный и ускоренный. Раньше мы искали в фактах подтверждение своим догадкам сами. Теперь у нас есть инструмент, который делает это мгновенно, гладко и с убедительной аргументацией, что создаёт опасную иллюзию объективности. «Это же не я считаю, это ИИ проанализировал» — звучит весомо. Но если запрос был предвзятым, машина просто вернула вам ваше же мнение, переупакованное в нейтральную форму.

Выводы для практики

Эксперимент не доказывает, что кандидат «хороший» или «плохой» — финальное решение всегда за работодателем, и право клиента продолжить поиск абсолютно законно. Он доказывает другое: ИИ в оценке людей — это зеркало, а не судья. Качество вывода определяется качеством и чистотой запроса.

Отсюда несколько практических правил.

Формулируйте запрос нейтрально, если хотите получить независимую оценку. Любое «мне кажется, что…» в промте превращает анализ в самосбывающееся пророчество.

Запускайте оценку дважды: «на защиту» и «на обвинение». Сравнение двух версий показывает реальное поле фактов и зоны, где интерпретация решает всё.

Помните: ИИ великолепно структурирует и подсвечивает речевые маркеры, но не несёт ответственности за решение и не чувствует контекста живого человека. Двадцать лет опыта, интуиция и умение читать невербалику пока остаются за специалистом.

И, пожалуй, главное. Если вы используете искусственный интеллект, чтобы подтвердить уже принятое решение, — вы получите подтверждение. Всегда. Вопрос лишь в том, нужна ли вам правда или комфортное согласие. А это, в отличие от формулировки промта, выбираем уже мы сами.

Поделиться статьей
Интересует стоимость подбора?
Опишите кратко вакансию: сфера, требования, уровень позиции и я дам оценку
Марина Францева - Career&LIFE
Галина, добро время суток!
Наступило время когда люди пытаються из ИИ сделать эксперта, но при этом забывают о ряде вещей.
1. Адекватность запроса (не задавать в промте критерии субективных оценок, а задавать четкий, без эмоций запрос).
2. Не возлагать на ИИ отвественность своих неудач.
3. Доверять ИИ на половину только. Поскольку он без души, но в ряде аспектов обьективный.

А еще я считаю, что ИИ помогает, но только в узких задачах.
2026-06-15 17:27 1
Показать все комментарии
avatar-default-icon
🌎 HRD для бизнеса: подбор, мотивация, оценка, обучение. Карьера
PRO В топ 10 Автор статей Спецзаказы
Стаж работы Более 15 лет
Отзывов от клиентов 202
Публикаций 240
Рейтинг в профразделах
Корп.культура 1 место
Консалтинг 2 место
Подбор 2 место
Рейтинг в номинациях
Лучший результат 4 место
Вас также может заинтересовать
HRTime_faces
250 специалистов сейчас на сайте Опишите задачу. Исполнители откликнутся сами.
Мы используем файлы cookie и рекомендательные технологии. Это позволяет нам анализировать взаимодействие посетителей с сайтом и делать его лучше. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie (подробнее), а также с пользовательским соглашением.
Согласен
X
Файлы cookie представляют собой файлы или фрагменты информации, которые могут быть сохранены на Вашем компьютере или других интернет-совместимых устройствах конечного пользователя (например, смартфонах и планшетах) при посещении Вами наших веб-сайтов или использовании наших веб-сервисов. Эта информация в большинстве случаев представлена в виде алфавитно-цифровых строк, которые однозначно идентифицируют Ваш компьютер или конечное пользовательское устройство, однако может содержать и иные сведения. На наших веб-сайтах или веб-сервисах мы используем различные типы «cookies» (небольшие текстовые файлы, которые размещаются на Вашем устройстве). Перечень используемых нами файлов cookie, описание целей их использования и дополнительная информация о соответствующих файлах cookie представлена в Инструменте управления файлами cookie, размещенных на соответствующих веб-сайтах и в веб-сервисах нашей компании либо в представленных в них текстах согласий или договоров.