ИИ в найме: короткий список не выбрал тех, кого наняли

Удалённая компания Doist поставила эксперимент, который весит больше, чем фраза, которую сейчас все цитируют. Она взяла вакансии, уже закрытые ранее, загрузила описания и сохранённые заявки в ИИ-отбор и проверила, окажутся ли наверху те, кого действительно наняли. В обоих случаях не оказались: нанятый человек в короткий список не попал.

Подо что все подстраиваются

Под этим результатом лежит вся индустрия подгонки резюме под софт. Убеждение, которое её движет, конкретное: заявки прогоняют через систему учёта кандидатов, ИИ их ранжирует, и до живого человека доходят только верхние 10–20%. Сервисы, обещающие обойти ранжирование, берут $30–50 в месяц за подбор ключевых слов и советы по вёрстке.

Убеждение верно не всегда. Одни компании ранжируют автоматически. Другие ведут наём руками от первой заявки до оффера. Один рекрутер в материале Wired получил на этих сервисах ужасные оценки и всё равно собрал десяток собеседований и предложение о работе.

“Складывается трагическая ситуация: проблема есть у каждой стороны. Обе решают её с помощью ИИ — и делают этим только хуже. Использование ИИ порождает ещё больше использования ИИ, и никому от этого не легче. Чем больше это происходит, тем хуже становится.”

— Дэниел Чейт, генеральный директор Greenhouse, Wired, 4 сентября 2026 года

Источник цитаты: Wired, 4 сентября 2026 года

Разделение культурное, а не техническое

Работодатели сидят в той же ловушке с другой стороны. Они открывают вакансию на рынке, где вакансий мало, получают сотни почти одинаковых заявок — потому что кандидаты полировали их одними и теми же моделями, — и хватаются за автоматическое ранжирование, чтобы хоть как-то их различить. Выход ИИ одной стороны становится входом для ИИ другой.

Разделение между двумя лагерями не техническое, а культурное. Автор поговорила с десятками рекрутеров, эйчаров и владельцев бизнеса, которые нанимают сами, и граница не совпала ни с размером компании, ни с числом откликов. Ким Джонс, вице-президент по персоналу Toshiba, сказала, что у неё каждую заявку читает человек и что полировка текста нейросетью пройти отбор не поможет.

Где ИИ в найме обходится дороже всего

Реально ИИ обходится кандидату дороже позже. Джонс описала, как собеседование с подсказкой звучит с другой стороны звонка: пауза, стук клавиш, а затем длинный ответ, слишком гладко собранный. Никакого детектора для этой последовательности не нужно.

Для того, кто ищет работу внутри этого круга, следует два вывода. Подписка, оптимизирующая под фильтр, существование которого вы не можете подтвердить, — это ставка, и продавец получает деньги, пока вы продолжаете искать. А собеседование остаётся той частью, где судит живой человек, — и это ровно не то место, куда сейчас уходят основные усилия.

Более широкая картина та же, о которой мы пишем не первый месяц. Корпорации внедряют агентов быстрее, чем успевают их измерять, а сотрудники сопротивляются там, где могут, — как тысячи бастовавших в Университете Сиднея из-за гарантий занятости. Наём оказался первым местом, где один и тот же инструмент достался обеим сторонам одновременно.

Ничего из вышеперечисленного не стоит воспринимать как персональную инвестиционную рекомендацию.