Хайринг уже не тот. Марина Хомич про «2 часа работы», которые ИИ оставил рекрутеру (и не лучшие)
Расспросили основательницу рекрутингового агентства Recrucial Марину Хомич, у которой 16 лет опыта в техническом рекрутинге.
Расспросили основательницу рекрутингового агентства Recrucial Марину Хомич, у которой 16 лет опыта в техническом рекрутинге.
Расспросили основательницу рекрутингового агентства Recrucial Марину Хомич, у которой 16 лет опыта в техническом рекрутинге.
— В сентябре я выступала перед рекрутерами в Варшаве и попросила их обсудить за столами один вопрос: какую часть работы они бы отдали завтра ИИ, а какую оставили бы себе, — даже если нейросеть будет работать безупречно. Ответы совпали почти слово в слово с тем, что мы говорили друг другу лет десять назад, когда «автоматизация» означала макрос в Excel. Отдать рутину: назначение интервью, переписку по датам, напоминания. Себе оставить интересное: разговор с кандидатом, оценку, решение.
Но ирония в том, что у меня в практике вышло ровно наоборот.
Возьмём назначение интервью — самую нелюбимую часть работы любого рекрутера. Казалось бы, что здесь сложного: у нанимающего менеджера есть ссылка на календарь, пересылаешь её кандидату — и дальше всё само. На практике ссылка только открывает процесс. Надо попросить кандидата подтвердить, какой слот он выбрал, иначе ты не знаешь, выбрал ли он что-то вообще. Надо проверить, что приглашение дошло до обеих сторон. Надо в назначенный час убедиться, что оба собеседника подключились и оказались в одной комнате: у нас был случай, когда кандидат и интервьюер зашли по одной и той же ссылке и не увидели друг друга. И вот у тебя снова переписка в три стороны — та самая, от которой все мечтали избавиться.
Эту часть, увы, ни один инструмент пока не забрал на себя. Зато забрал другое.
Раньше, когда приходила вакансия, аналитику покупали или долго собирали по своей базе (те, кто умеет её качественно вести и заполнять): отчёты стоили денег и недель ожидания. Сейчас я складываю вакансию в проект в Claude, к которому подключены базы данных, — и за несколько минут получаю то, за что раньше платила: сколько подходящих специалистов есть в каждой интересующей локации, сколько им платят, в каких компаниях они сидят (это и есть список доноров), что эти компании пишут о себе на сайтах с отзывами и как долго у них открыты такие же вакансии.
Раньше для этого нужно было перечитать тысячу отзывов на Glassdoor. Теперь поиск начинается с понимания, кому писать первым и какие аргументы сработают: если employer value proposition моего клиента сильнее, чем у конкурента, я знаю, на что делать упор в первом же сообщении.
Все вакансии мы публикуем через одну платформу с AI-интервью. Честно говоря, подключили мы её не от хорошей жизни: 180 откликов только на одну из 10 вакансий в работе за два дня руками не разобрать.
Мэтт Алдер из Recruiting Future пишет, что так в найме было всегда: джобборды в 2000-м кандидаты освоили быстрее работодателей, те утонули в откликах — и ATS покупали, чтобы справиться с потоком, а не чтобы нанимать лучше. С ИИ сейчас повторяется тот же сюжет.
Кандидат на платформе либо загружает резюме, либо сразу проходит интервью с ассистентом, и тех, кто прошёл интервью, мы берём в процесс первыми. Логика простая: такой кандидат уже ответил на прескрининговые вопросы, которые задал бы живой рекрутер, то есть часть работы сделал за нас. Рекрутер смотрит запись или отдельные моменты, а система подсказывает, где кандидат переключался на другие вкладки или говорил так, будто зачитывает ответ, — и отмечает некоторые признаки того, что откликнулся не реальный кандидат, а мошенник (что сейчас встречается очень часто, к сожалению). Рекрутеру остаётся короткий созвон минут на пятнадцать: организационные вопросы и проверка, что перед ним живой человек. Путь от отклика до презентации клиенту сжимается в разы.
Транскрипт интервью плюс бриф вакансии — и через восемь минут готов документ, на который раньше уходили часы.
Вот как это выглядит на реальной вакансии. В середине декабря 2025 года клиент прислал вакансию — ему нужен был UI/UX-дизайнер. Мы её опубликовали, на следующий день клиент получил первый профиль, а ещё через день — шортлист из трёх человек, собранный из 180 откликов, при этом 32 соискателя прошли AI-интервью. Ни одного письма кандидатам я не написала. Двое из трёх дошли до финала, одна кандидатка вышла на работу. Оффер она получила 30 января, и от открытия вакансии до первого рабочего дня прошло 54 дня. Моя часть заняла два часа.
Здесь надо честно сказать неприятную вещь. Регуляторы, и AI Act в первую очередь, требуют, чтобы решение о кандидате оставалось за человеком. Вендоры обещают то же самое: люди сохраняют контроль над решениями. Но если система отранжировала 180 откликов по матчингу с вакансией, а я открыла верх списка, разве решение приняла я? Формально да. Фактически часть своего суждения я отдала алгоритму в тот момент, когда согласилась с его порядком.
Для себя я эту дилемму решаю так: смотрю верх, середину и низ списка. Это два часа, которые в большинстве случаев ничего не находят, но иногда внизу оказывается сильный человек, которого система недооценила.
Например, кандидат много работал с одним языком программирования, а второй в его опыте система почему-то задвинула. Один раз платформа была «слишком доброй» и ставила высокие баллы тем, кто подходил так себе. Без ручной проверки я бы этого не узнала. Так что ответ на вопрос «отдала ли я суждение» звучит так: отдала первый проход, оставила себе проверку. Не уверена, что это идеальный ответ, и готова его обсуждать.
Самый большой провал за эти годы — техническое AI-интервью. Мы договорились с очень придирчивым клиентом, что наш AI-техскрининг заменит его техническое собеседование. Эквивалентного процесса не получилось, и пока я не знаю, получится ли.
В основном они его избегают. Из тех самых 180 откликнувшихся дизайнеров интервью с ассистентом прошли 32, остальные выбрали резюме. И, судя по тому, что я вижу, уверенные в себе кандидаты идут к живому рекрутеру: на него можно произвести впечатление, а алгоритму всё равно, насколько вы харизматичны. У меня была вакансия в работе из компании, которая сама автоматизирует всё вокруг, — и я была уверена, что уж её кандидаты точно выберут ИИ-интервьюера. Но большинство из них хотело общаться с живым рекрутером, и интервью проводила рекрутер моей команды.
Те, кто пытается обмануть систему, делают это грубо. Интервью за одного айтишника проходит другой. Откликается «Иван Иванов» без фотографии, у которого страна рождения одна, страна учёбы другая, страна, где он работает, — третья; здороваешься на языке любой из них, и человек не может ответить: «Добрый день!» Раньше на таких уходили часы, теперь их можно определить за 2-3 минуты звонка.
А один случай я до сих пор пересказываю коллегам. На вакансию AI-инженера откликнулся кандидат, который отправил на наше AI-интервью своего AI-агента.
Мы восприняли это как заявление: человек показывает, что умеет строить агентов, а именно это ему и предстоит делать на работе. Подход релевантный, почему бы и нет. Агент с агентом поговорили, после чего живой рекрутер позвал на интервью живого кандидата. И живой кандидат, увы, не показал знаний, с которыми можно быть успешным на этой позиции. Это был единственный раз, когда будущее из статей про найм пришло к нам в отклики, — и оно оказалось провальным.
Будущее, кстати, описано подробно. Алдер прогнозирует, что скоро у каждого кандидата будет свой агент, который знает его опыт, зарплатные ожидания и причины прошлых отказов, а у работодателя — свой, и они будут договариваться между собой, оставляя людям только решение. Он даже спрашивает: мы столько думаем о том, как наш ИИ оценивает кандидатов, а сколько времени думаем о том, как ИИ кандидата оценит нас? Хороший вопрос. Пока же в реальном отклике на вакансию кандидат, у которого нет своего агента, выбирает загрузить резюме, а тот единственный, у кого агент был, не прошёл разговор с человеком.
Сорсинговые платформы с «умным» поиском у нас тоже есть, и некоторые показывают подходящих кандидатов очень неплохо. Мне такой поиск нравится меньше, потому что полагаешься на чужой алгоритм, а не на своё понимание вакансии, но признаю: это вкусовщина.
Мой рекрутер, кстати, недавно получила от меня готовую карту рынка для узкой ниши и всё равно пошла искать руками: «Когда я делаю это сама, я лучше понимаю вакансию». Я не стала спорить, так как такой подход позволяет человеку сохранить и развивать свои компетенции, не полагаясь на 100% на подход ИИ.
А вот что не вкусовщина. Люди разные, и бывают сложные. Когда с одной стороны сложный нанимающий менеджер, а с другой сложный кандидат — они могут не найти общий язык, даже если по резюме это идеальный матч. Кто-то должен понимать обоих и стоять между ними.
Насколько хорошо твой рекрутер общается, насколько он понимает вакансию и чувствует, кто с этим клиентом сработается, а кто нет: это и есть работа, и ИИ её не делает никак. Выходит, самое интересное мы себе всё-таки оставили.


Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Ну то есть весь хайринг сейчас - рандом with extra steps.
А в чем проблема если кто то читает с экрана?
У нас в универе были справочники и учебники на экзамене.
Умеешь открыть на нужной странице и пользоваться, молодец.
Твоя задача как инженера качественно решить проблему за минимальное время и стоимость, а не строить ()() невидимку из науки.
Проблема в том, что "AI-интервьюеры" плохо улавливают то, что кандидат читает и слабо понимает тему. На нормальном тех интервью слабое понимание темы заметно и шпаргалки действительно не большая проблема.
Пользователь отредактировал комментарий 13 октября 2026, 15:55
Мамкиных программистов за $20 для ерат, андерсен, ит-транзишн слишком дорого в живую собесить.
Скоро в бедронке больше платить будут.
Зачем вообще в этой схеме нужно рекрутинговое агентсво? Что мешает компании купить подписку на ту же AI-платформу для подбора кандидатов? А договоры например заключать через какой-нибудь сервис типа deel?
Пользователь отредактировал комментарий 13 октября 2026, 16:03
"Хайринг" становится уже не только абсурдным, но и античеловечным. Про законность таких конструкций из персональных данных специалистов хотелось бы узнать.
Еще интересно узнать мнение тех, кто пользуется услугами таких "агентств". Они же калечат не только специалистов, но и компании. Самый простой и незаметный способ разрушить компанию - это назначить на позиции неподходящих специалистов, а специалистов - на позиции, которые им не подходят (смотря с какой стороны смотреть).
Почему вы ожидаете от посторонних людей, что они сделают мэтч за вас. Они и не могут - наверное, поэтому и переложили всю работу на ИИ, а умение презентовать - на соискателя. ИИ нашел кандидата по словам (с рандомным эффектом), кандидат себя сам "продал" (и сам виноват если нет).
На самом деле, кого бы рекрутер (или кто-то другой, или подброшенная монетка) ни "выбрал", так или иначе сделать работу сможет любой специалист с квалификацией в этой отрасли. Например, любой электрик как-то сделает вам электрические работы, или любой терапевт предложит вам какое-то лечение. Если вам нужен программист на каком-то языке, любой программист, пишущий на этом языке, как-то напишет вам код.
На самые важные для вас вопросы, как именно он работает, сможет ли делать ваши задачи, и как ему будет работаться у вас - ни один рекрутер не ответит. Когда специалиста вы выбираете сами, вы хотя бы не ограничены шорт листом из чьих-то субъективных баз "доноров".
Эта "рутина", по-моему, - единственное, что рекрутер, как третья сторона, сделает лучше.
Оценку знаний кандидата рекрутером - даже не хочется обсуждать.
Справедливости ради, есть и хорошие рекрутеры, и они нужны, особенно в нишевых направлениях, - но для того, чтобы искать специалистов, а не выбирать.
Пользователь отредактировал комментарий 15 октября 2026, 00:19