Искусственный интеллект сделал резюме и сопроводительные письма настолько простыми в создании и адаптации под конкретную вакансию, что работодатели все меньше доверяют им. Компании начинают переходить к найму по навыкам и практическим заданиям, пишет CNBC.
Искусственный интеллект сделал резюме и сопроводительные письма настолько простыми в создании и адаптации под конкретную вакансию, что работодатели все меньше доверяют им. Компании начинают переходить к найму по навыкам и практическим заданиям, пишет CNBC.
«Резюме сломано», — считает основательница рекрутинговой платформы Sapia.ai Барб Хайман. По ее словам, современные ИИ-инструменты позволяют практически любому кандидату быстро подогнать CV под требования вакансии, поэтому прежний опыт работы все хуже показывает, насколько человек подходит для позиции.
Проблему усиливает рост числа заявок. В Великобритании в 2025 году работодатели, нанимающие выпускников, получили в среднем 140 заявок на одну вакансию — максимум за три десятилетия.
На этом фоне компании переходят к skills-based hiring — найму на основе конкретных навыков. По данным Michael Page, такой подход уже используют около двух третей британских организаций, а почти 60% кандидатов охотнее откликаются на вакансии, где требования сформулированы через навыки, а не дипломы и карьерную историю.
ИИ одновременно меняет и сами требования к сотрудникам. Технический директор Taktile Джеймс Бродхед рассказал, что прототип, на создание которого раньше инженеру требовалось три недели, теперь можно сделать одним из десяти вариантов за один день. Поэтому главным навыком становится уже не способность создать решение, а умение определить, какое из решений действительно хорошее.
«Сложной частью теперь стало умение решить, что из этого вообще имеет смысл», — объяснил Бродхед. Компания также проверяет, как кандидаты общаются с клиентами, способны ли анализировать собственную работу и насколько активно экспериментируют с новыми ИИ-инструментами.
Некоторые работодатели практически отказываются от оценки кандидата по прошлому опыту. В рекламном агентстве PMG выпускникам предлагают очные рабочие задания, командные упражнения и реальные клиентские брифы.
«Вы на самом деле не знаете, способен ли человек что-то сделать, пока не предложите ему это сделать. Прошлое вам этого не скажет», — заявил глава PMG в регионе EMEA Джош Кричефски.
При этом ИИ может не только создавать проблему, но и использоваться для первичного отбора. Хайман считает, что автоматизированная оценка способна уменьшить влияние так называемого mirror hiring — склонности менеджеров выбирать кандидатов с похожим на их собственный образованием и опытом.
Однако окончательное решение, по ее мнению, все равно должно оставаться за людьми: ИИ лучше использовать для обработки большого числа заявок, а непосредственную совместимость кандидата с командой оценивать уже на следующих этапах.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.