Робот vs человек: плюсы и минусы ИИ в подборе кадров

В сфере взыскания традиционно наблюдается высокий спрос на квалифицированных специалистов. Часто при подборе крупные компании используют искусственный интеллект. Но ситуация на рынке труда складывается неоднозначная: соискатели жалуются на то, что использование ИИ при подборе кандидатов на вакансии не позволяет им устроиться на работу даже при наличии релевантного опыта. В то же время HR-специалисты недовольны повсеместным использованием ИИ при создании резюме, которое приводит к шаблонности. HR-директор группы компаний IT Smart Finance Ольга Светличная рассказала «Рынку Взыскания» о нюансах ситуации и о том, как ее преодолеть.

Автоматизация или дискриминация?

Автоматизация первичного отбора кандидатов сама по себе законна: компании вправе использовать инструменты, которые ускоряют обработку откликов, потому что поток кандидатов часто очень большой. Но при этом отбор по дискриминационным признакам, например, возраст или национальность, — это уже зона правовых рисков и потенциальных нарушений. Однако на практике доказать дискриминацию сложно, поскольку кандидат видит «отказ», но не видит причин и логики отказа. Могу сказать, что когда отказ связан с объективными требованиями вакансии, например, опыт, навыки, график — это нормально.  Но когда отбор фактически идет по непрофессиональным признакам — это неправильно и токсично для рынка.

Хочу отметить важный момент — соискатели тоже «автоматизировались». Многие делают одно универсальное резюме и отправляют его на десятки вакансий без привязки к требованиям, и это  приводит к тому, что работодатели только усиливают автоматизацию — и в итоге это замкнутый круг.

Сейчас кандидатам важно откликаться адресно, подстраивать резюме под требования вакансии и использовать релевантные формулировки, не искажая факты. Это снижает риск «молчаливого» отсева автоматикой. А со стороны работодателя важно фиксировать критерии, делать их профессиональными и проверяемыми, и регулярно проводить аудит, чтобы узнать, не приводит ли автоматизация к системной дискриминации.

Положительное влияние ИИ на рекрутинг

Безусловно, есть и положительное влияние ИИ – сокращается время первичного просмотра и сортировки откликов, быстрее формируется шорт-лист, а при корректной настройке критериев проще находить кандидатов с нужными навыками, а не только с красивым резюме. Также компании вынуждены яснее описывать профиль, иначе автоматизация просто не работает. При этом для кандидатов плюс тоже очевиден: можно быстрее находить релевантные вакансии, улучшать резюме, готовиться к интервью. Но важно пользоваться этим правильно, не «массовая рассылка всего и всем», а точная подача под конкретную должность.

Хочу отметить, что  в сфере финтеха наибольшей уязвимости подвержены сейчас те профессии, где много типовых операций, повторяемости и стандартных задач: базовый документооборот, первичная подготовка контента, часть аналитики по шаблону. Но я бы отметила, что чаще речь идет не о «исчезновении профессии», а о перераспределении задач. Растет спрос на людей, которые умеют формулировать задачу и проверять результат, работать с данными и качеством, сочетать экспертизу с цифровыми инструментами.

Как быть и что делать

Самый главный совет — делайте отклик адресным под вакансию. Это не про «обман системы», это про корректную упаковку вашего опыта. Важно в резюме и сопроводительном письме использовать термины и ключевые навыки из вакансии, если они реально у вас есть, писать достижения через факты и метрики и не отправлять одно и то же резюме на разные должности, которые требуют разных компетенций. 

Еще хочу отметить — аккуратно с рекомендациями «не указывать возраст». Да, иногда это помогает пройти первичный фильтр, но на этапе общения возраст станет понятен, и если компания действительно дискриминирует — проблема никуда не исчезнет. В идеальном мире возраст не должен быть критерием вообще, но в реальном — лучше выбирать работодателей, которые оценивают по навыкам и результатам.