Искусственный интеллект оценивает резюме новосибирцев

Алгоритмы оценки

Внедрение искусственного интеллекта в рекрутинге стало ответом бизнеса на вызовы цифровой эпохи и рост объёма данных. Как отмечает основатель проекта BotB2B Виктор Попов, ручная сортировка сотен откликов уходит в прошлое. По его мнению, ИИ-скоринг стал стандартным инструментом для эффективного рекрутера.

— Его задача — не заменить интервью и не принять решение за менеджера по персоналу, а быстро отфильтровать массив резюме и выделить тех, кто с высокой вероятностью соответствует требованиям, — поясняет Попов.

Он добавил, что современные алгоритмы скрининга резюме проводят комплексную проверку, анализируя несколько ключевых групп параметров. Сначала оценивается соответствие формальным критериям вакансии: навыки, компетенции и отраслевой контекст. Далее система проверяет стаж и релевантность опыта, уделяя внимание уровню ответственности, масштабу проектов и — что особенно важно — конкретным измеримым результатам. Также учитываются образование, сертификаты и общая карьерная динамика соискателя — логика переходов и профессиональный рост.

Системные риски

Непрозрачность алгоритмов, «эффект чёрного ящика», порождает риски ИИ в подборе персонала. HR-директор Qtim София Воронцова констатирует, что процессы контроля точности и интерпретации решений ИИ всё ещё формируются.

— Специалисты видят итоговую оценку и ключевые сигналы, но не всегда могут детально восстановить логику принятия того или иного решения. Это усложняет контроль за системными сдвигами и предубеждениями, — отмечает она.

Для претендента, по словам психолога Родиона Чепалова, ситуация выглядит как взаимодействие с непроницаемой системой, что усиливает фрустрацию и чувство несправедливости.

— Алгоритмический отбор может усиливать социальное и цифровое неравенство: выигрывают те, у кого есть доступ к карьерным консультантам, ИИ-инструментам и знанию «правил игры», — констатирует он.

Особенно уязвимы, по его оценке, специалисты гуманитарных и креативных сфер, чья ценность — например, навыки работы со сложными концепциями — плохо переводится в ключевые слова.

Этот риск подтверждает HR в коммуникационном агентстве PR Partner Анастасия Курникова, отмечая, что соискатели с нестандартным описанием опыта часто проигрывают на этапе автоматического скрининга.

Трансформация ролей

Автоматизация в HR закономерно меняет ролевые модели на рынке труда. София Воронцова указывает, что фокус работы рекрутера смещается с операционного скрининга на стратегическое консультирование и глубокий анализ. Этот специалист всё больше работает как партнёр бизнеса, оценивая не только опыт, но и потенциал, мотивацию и культурное соответствие кандидата.

— Фокус профессии смещается с «процесса ради процесса» на осознанный найм и качество решений, где человеческая экспертиза становится ещё более ценной, а ИИ — инструментом, который эту экспертизу усиливает, — подытоживает София Воронцова.

Анастасия Курникова развивает эту мысль, утверждая, что рекрутинг трансформируется в сторону углублённой человеческой экспертизы, а ИИ освобождает для неё время.

Со стороны кандидатов также происходит адаптация, поскольку игнорировать логику работы алгоритмов нельзя. Родион Чепалов рекомендует рационализировать резюме, ясно формулируя измеримые результаты, и по возможности использовать нетворкинг для прямого выхода на работодателя.

Анастасия Курникова добавляет, что в резюме важно описывать опыт понятными для системы количественными показателями и избегать излишне креативного оформления. Стандартные формулировки должностей, по её словам, также помогают программе корректно распознать и оценить претендента.

Угроза «геймификации» 

Попытки кандидатов адаптироваться к алгоритмам порождают новый, более глубокий риск — подмену цели отбора. Юлия Бестужева предостерегает, что массовая «оптимизация под робота» ведет к системной ошибке.

— Советы по прохождению ИИ учат не решать задачи, а обманывать алгоритм. В итоге система стабильно отбирает не тех, кто лучше работает, а тех, кто лучше проходит отбор — и именно на этом допущении бизнес теряет деньги. Проблема не в ИИ, а в объекте оценки, — уверена она.

Это ведет к тому, что бизнес, стремясь к объективности через технологии, получает искаженную выборку кандидатов, отлично владеющих искусством самопрезентации под конкретный алгоритм, но не обязательно обладающих нужными компетенциями. Бестужева видит корень проблемы в объекте оценки.

— Пока мы оцениваем человека по прокси-признакам, технологии лишь ускоряют эту ошибку. Переход к отбору по работе требует смены логики найма, — делает вывод специалист.

Все опрошенные эксперты сходятся во мнении, что ИИ должен оставаться инструментом фильтрации, но не финальным арбитром. Окончательное решение, особенно в условиях дефицита талантов, должно приниматься человеком на основе экспертной оценки контекста, мотивации и культурного соответствия. Лишь баланс человеческого опыта и технологических возможностей позволит компаниям находить не просто «соответствующих критериям», а по-настоящему сильных кандидатов.

Ранее редакция сообщала, что новосибирцы игнорируют целый ряд предложений работодателей.