ИИ в рекрутменте: эффект больших ожиданий

Как компания, которая предоставляет ИТ-команды ведущим игрокам российского бизнеса, мы постоянно тестируем новые инструменты. Они должны повышать точность, скорость и качество подбора. Есть и такие, которые якобы уже готовы помогать бизнесу как полноценный сотрудник. Реально ли ИИ совершил революционный прорыв или его достижения  всего лишь пустые обещания? 

Блин комом: первые тесты

Одна из первых платформ, которую тестировали в Selecty, обещала многое: первоначальный поиск, анализ требований к кандидату, выбор релевантных резюме,  онлайн–подсказки во время собеседования с техническими вопросами. 

Благодаря ИИ мы планировали усилить штат из 100+ опытных ИТ-рекрутеров. Однако реальность оказалась совсем не такой, как обещали разработчики. Подсказки действительно генерировались во время интервью, но описание вакансии и вопросы приходилось скидывать техподдержке за 3 дня, и ждать подготовку онлайн-комнаты. 

В создании команд, особенно в сфере ИТ, где всегда ценилась комбинация скорости, качества и удобства, такой подход оказался нежизнеспособным. 

Другая платформа сосредоточилась на внедрении ИИ в поиск. Это действительно одна из самых ресурсоемких областей в рекрутменте и результаты могли быть позитивными. На практике рекрутеры тонули в спаме. На каждую вакансию приходило 500 резюме, которые не ранжировались по релевантности. Возможности ограничиться хотя бы сотней резюме тоже не было. От этого решения пришлось отказаться. 

Эффект больших ожиданий

Рынок решений на базе ИИ для рекрутменте активно растет. Большинство из них продаются как готовый продукт, хотя фактически находятся на стадии доработки, или хуже — создания. 

Заявленные функции работают только частично, либо требуют значительного улучшения. В крупном бизнесе такой продукт сочли бы сырым и не готовым к выходу на рынок, но с ИИ действует эффект больших ожиданий.

Безусловно, модели совершат революцию в подборе персонала, сомневаться в этом не приходится. Однако как скоро это случится, и будет ли трансформация больше похожа на постепенное эволюционирование, по-прежнему остается вопросом. 

Даже при текущей низкой эффективности мы продолжаем вкладывать время и ресурсы в тестирование и внедрение искусственного интеллекта в работу. Причина в стратегии компании. 

Как и некоторые другие компании крупного бизнеса, мы считаем, что обязаны инвестировать в технологии, чтобы быть лидерами и в будущем. ИИ становится для нас неизбежным этапом развития, своеобразной «морковкой», к которой нужно тянуться уже сейчас, чтобы получить дивиденды в будущем.

Проблемы современных платформ

Одна из последних моделей, которая пришла к нам на тест, во время интервью требовала массу дополнительных усилий. Например, для оценки собеседований, приложение требовало нажимать специальную кнопку каждый раз, когда задавался вопрос и кандидат отвечал. Другого способа разделить ответы у платформы не было. 

Еще одна платформа для звонков с ИИ-помощником путала участников встречи и задавала вопросы рекрутеру, а не кандидату. 

Внедрение ИИ на практике показало, что мы пока не можем рассчитывать, что технологичные решения помогут сэкономить ресурсы компании. Затраты времени и денег растут, а рассчитывать на стабильный результат пока не приходится. 

Более того, потенциально появляется зависимость от технологий: бизнес постепенно «подсаживается» на внешние инструменты. Но как показывает опыт Microsoft или 1С, удобство достигается масштабом решения. 

Работа с документами через платформу стала удобной тогда, когда на рынке появился сильный игрок с большим количеством клиентов, пожелания которых учли. Приложения дорабатываются на протяжение нескольких лет, а иногда и десятилетий, и только после появляется действительно удобный универсальный инструмент.  

Какой эффект от ИИ рынок ждет в 2026 году

У ИИ в подборе персонала уже сейчас есть измеримая практическая ценность. Он помогает описывать и стандартизировать процессы, снижает вариативность в работе рекрутеров и повышает контроль качества. Например, можно создать единые сценарии оценки кандидатов, которые будут использоваться всеми специалистами. В этом случае ИИ становится не заменой человека, а инструментом контроля и поддержки.

Человеческий мозг, напротив, постоянно формирует гипотезы, опирается на опыт и скрытые связи. Эта вариативность пока недостижима для нейросети. Чтобы обучить ее искать дополнительные связи, необходимо заложить огромное количество сценариев — задача, которая на практике почти невыполнима.

В 2026 году не приходится говорить о том, что ИИ заменит рекрутера или сможет отсеять кандидатов, которые и сами не прочь использовать чат-боты для поиска правильных ответов. 

Вопреки популярному мифу, ИИ не заменяет человека — он лишь усиливает его способности, как экзоскелет. Если у пользователя нет компетенции, ИИ не компенсирует этот пробел, а иногда даже масштабирует ошибки, которые могут нанести участникам диалога ущерб. Но в руках профессионала ИИ может однажды стать отличным инструментом, который действительно повысит качество и продуктивность работы.