Найм с ИИ: резюме пишет нейросеть, и читает его тоже нейросеть. Что это меняет для компании

Соискатели уже пишут с ИИ

Gartner в конце 2024 года спросил 3 290 соискателей: 39% пользовались ИИ, когда откликались на вакансии. Чаще всего нейросеть писала текст резюме (54% из них) и сопроводительного письма (50%), реже — ответы на тестовые вопросы (29%). Опрос Greenhouse, сервиса для найма, осенью 2025 года дал уже 74% американских соискателей, которые сами пользуются ИИ.

Российские работодатели видят то же. В опросе hh.ru и соцсети «Сетка» 1 200 человек, которые сами нанимали сотрудников за последние полгода, 87% сталкивались с кандидатами, использующими ИИ. Отношение к этому спокойное: 54% нормально относятся к нейросети в резюме, 42% допускают её помощь в тестовом задании, 38% — даже подсказки во время онлайн-собеседования.

Есть и тёмная сторона. Из тех же американских соискателей Greenhouse 41% признались, что прятали в резюме невидимый текст для ИИ-фильтров, а 36% меняли с помощью ИИ внешность, голос или фон на видеособеседовании. Gartner прогнозирует, что к 2028 году каждый четвёртый профиль кандидата в мире будет фальшивым. В его опросе 2025 года 6% соискателей сами признались, что участвовали в обмане на собеседовании.

Почему красивое письмо больше ничего не значит

Сопроводительное письмо всегда было сигналом: если человек потратил час на текст под конкретную вакансию, он, скорее всего, и к работе отнесётся старательно. Нейросеть делает такой текст бесплатным.

Экономисты Йеля проверили это на бирже Freelancer.com, где в 2023 году появился ИИ-помощник для откликов. Они разобрали 5,5 млн откликов. После запуска помощника письма стали заметно лучше подогнаны под задачу, но связь между этой подгонкой и тем, позовут ли исполнителя, ослабла на 51%, а связь с получением заказа — на 79%. Заказчики стали больше смотреть на отзывы о прошлой работе.

Российские работодатели уже перестраиваются. По тому же опросу hh.ru, 28% чаще просят кандидата объяснить логику своих решений, 23% внимательнее сверяют резюме, собеседование и открытые источники, 22% задают вопросы, на которые трудно ответить шаблоном из ИИ, 17% дают задачу прямо на встрече. Четверть компаний больше чем с тысячей сотрудников не доверяют домашним тестовым заданиям.

Работодатели отбирают с ИИ, и у этого есть перекосы

Компании тоже переходят на ИИ. hh.ru в конце 2025 года запустил помощника для рекрутеров: он составляет вакансию, разбирает отклики и пишет кандидатам первым. Кадровая служба правительства Москвы, по данным «Российской газеты», разбирает часовую запись видеособеседования за несколько минут. В обоих случаях подчёркивают: решение о найме принимает человек.

Это важная оговорка, потому что ИИ-отбор умеет ошибаться системно.

Учится на прошлом. Классический случай — Amazon. С 2014 года компания строила систему, которая ставила резюме от одной до пяти звёзд. Её учили на резюме за 10 лет, в основном мужских, и она начала снижать оценку за слово «женский», например «капитан женского шахматного клуба». Исправить это до конца не удалось, и к началу 2017 года проект закрыли.

Перекосы по именам. Исследователи Вашингтонского университета в 2024 году проверили, как языковые модели сопоставляют больше 500 резюме и 500 вакансий. При одинаковом содержании модели в 85,1% случаев предпочитали резюме с именами, которые ассоциируются с белыми американцами, а с женскими именами — только в 11,1%.

Нейросеть любит свои тексты. В исследовании 2025–2026 годов модели, которым давали отбирать резюме, в 67–82% случаев предпочитали тексты, написанные ими самими, а не человеком. Кандидаты, которые писали резюме той же моделью, что и проверяющая, при равной квалификации на 23–60% чаще попадали в короткий список.

А если собеседование проведёт ИИ?

Тут данные неожиданные. Экономисты Брайан Джабарян и Лука Хенкель провели эксперимент с примерно 70 тысячами кандидатов на реальные вакансии. Одних случайно отправляли на собеседование к рекрутеру, других — к голосовому ИИ-агенту, а решение в обоих случаях принимали люди по записям. После разговора с ИИ кандидаты на 12% чаще получали предложение о работе, чаще выходили на работу и дольше оставались, а продуктивность нанятых не упала. Авторы объясняют это тем, что ИИ задаёт вопросы одинаково и по плану, но при этом реагирует на ответы.

Кандидатам такое собеседование при этом не нравится. По опросу Greenhouse 2026 года, 63% соискателей уже проходили собеседование с ИИ, 38% бросили хотя бы один отбор из-за этого, а 70% не предупредили заранее, что их будет оценивать ИИ. Что ИИ делает найм справедливее, считают только 8% американских соискателей, тогда как 70% нанимающих менеджеров считают, что ИИ помогает им решать быстрее и лучше.

Что делать небольшой компании

Из этих данных следуют пять шагов. Это редакционный вывод AI Futures, а не результат отдельного исследования.

• Не отсеивайте за ИИ в резюме. Им пользуется большинство, и это само по себе ничего не говорит. Смотрите на факты: где работал, что сделал, кто может подтвердить.
• Проверяйте дело, а не текст. Короткая задача на самой встрече, разбор реального проекта кандидата, вопрос «почему вы сделали именно так». Домашнее задание без обсуждения больше почти ничего не доказывает.
• Задавайте всем одни вопросы. Один план собеседования и одни критерии оценки — то, что дало выигрыш в эксперименте с ИИ-собеседованиями. Это бесплатно.
• Если сортируете отклики нейросетью, решает человек. Пусть ИИ разбирает поток и готовит сводку, но отказ или приглашение подтверждает сотрудник. Раз в месяц посмотрите, кого система отсеяла: нет ли там подходящих людей.
• Предупреждайте кандидатов. Если на каком-то этапе работает ИИ, напишите об этом в приглашении. Так меньше хороших людей уйдёт по дороге.

Если в вашем отделе много откликов и ручной сортировки и вы хотите понять, какую часть можно отдать ИИ, а какую нельзя, посмотрите, как работает AI Futures Lab. О том, как сотрудники уже пользуются нейросетями без ведома компании, мы писали в материале «Теневой ИИ».