Читать книгу HR нового уровня: ИИ, прозрачный скоринг и сильные команды - Александр Александрович Костин - Страница 1

Рекрутинг всегда был работой с неопределённостью. Люди приходят с резюме, которые не равны реальным навыкам, с ответами на интервью, которые зависят от контекста и настроения, и с ожиданиями, которые не всегда совпадают с ожиданиями бизнеса. Нейросети вошли в HR именно в эту зону – туда, где много информации, много повторяющихся действий и хроническая нехватка времени. И здесь важно сразу задать правильную рамку: ИИ в рекрутинге – это усилитель мышления рекрутера, а не автономный механизм принятия решений.

Практика последних лет показывает: нейросети действительно способны ускорить воронку подбора, снизить рутину и повысить качество предварительной аналитики. Но ровно до того момента, пока их используют как инструмент обработки информации, а не как «оценщика людей». Как только рекрутер начинает доверять модели выводы о личности, мотивации или потенциале кандидата без проверки, процесс найма теряет надёжность.

Где нейросети действительно полезны

Наиболее сильная сторона ИИ – работа с текстом и структурой. Резюме, сопроводительные письма, анкеты, заметки интервьюера – всё это разрозненные куски информации, которые сложно удерживать в голове, особенно когда в воронке десятки кандидатов. Нейросеть здесь может выполнять роль аналитического ассистента.

Она помогает быстро делать сводки резюме, выделяя релевантный опыт под конкретную вакансию. Не переписывая документ, а сжимая его до понятной картины: чем человек занимался, на каком уровне, с каким масштабом задач. Это экономит часы первичного скрининга и снижает усталость рекрутера.

Ещё одна сильная зона – теги компетенций. ИИ хорошо справляется с нормализацией названий навыков, технологий и ролей, особенно в ситуациях, когда рынок использует десятки вариантов одного и того же понятия. Это позволяет сравнивать кандидатов между собой не на уровне ощущений, а на уровне структуры данных.

Наконец, нейросети полезны при сравнении кандидатов в shortlist. Они помогают собрать аргументы «за» и «против», подсветить совпадения и пробелы относительно профиля роли. Важно, что в корректной настройке ИИ не говорит «этот кандидат лучше», а показывает, где и по каким критериям есть соответствие или расхождения.

Где начинается зона риска

Основная опасность начинается там, где нейросеть пытаются использовать как психолога или прорицателя. Любые выводы о характере, ценностях, лояльности, эмоциональном интеллекте, сделанные исключительно на основании текста резюме или кратких ответов, не имеют надёжной основы. Это не вопрос «плохой модели», это ограничение данных.

Частая ошибка – воспринимать скоринг, выданный ИИ, как объективную оценку. Цифра создаёт иллюзию точности, особенно для менеджеров. Но если не понятно, за что именно начислены баллы, скоринг превращается в чёрный ящик. В результате решения принимаются быстрее, но не обязательно лучше.

Отдельный риск связан с предвзятостью. Нейросети обучаются на данных прошлого, а рынок труда исторически не был нейтральным. Если не задать ограничения и проверки, модель может незаметно усиливать привычные шаблоны: «похожие на успешных», «типичный профиль», «ожидаемая траектория». Это снижает разнообразие и увеличивает число ошибок найма.

Как понять, что ИИ реально помогает

Ключевой критерий пользы нейросетей в рекрутинге – измеримый результат. Если после внедрения ИИ время на первичный скрининг заметно сократилось, а качество найма осталось на прежнем уровне или улучшилось, инструмент работает. Если скорость выросла, но увеличилось число неудачных выходов или провалов на испытательном сроке, значит, ИИ используется неправильно.

Важно проверять не только итог, но и процесс. Хороший признак – когда разные рекрутеры, используя ИИ-помощника, приходят к схожим выводам по одному кандидату. Это означает, что инструмент помогает стандартизировать мышление, а не подменяет его.

Роли в системе «HR + нейросеть»

В устойчивой системе подбора ролевая модель остаётся человеческой. Рекрутер отвечает за интерпретацию данных, за вопросы, за контакт с кандидатом. Нанимающий менеджер – за бизнес-контекст и финальное решение. HRBP – за соответствие процессов целям компании. Нейросеть в этой системе – ассистент, который ускоряет работу с информацией, но не несёт ответственности за решения.

Важно проговаривать это внутри команды. Когда ожидания от ИИ завышены, разочарование неизбежно. Когда рамка понятна, инструмент начинает работать на качество, а не против него.

Прозрачность и доверие

Прозрачность нужна не только бизнесу, но и самим рекрутерам. Каждый участник процесса должен понимать, какие именно действия выполняет ИИ: суммирует тексты, предлагает формулировки, подсвечивает совпадения. И так же важно понимать, чего он не делает: не оценивает личность, не прогнозирует поведение, не заменяет интервью.

Отдельного внимания заслуживает кандидатский опыт. Если автоматизация делает коммуникацию сухой и обезличенной, бренд работодателя страдает. Нейросети должны освобождать время рекрутера для живого общения, а не заменять его шаблонами.

Конфиденциальность и границы данных

Работа с кандидатскими данными требует аккуратности. Не вся информация, которую можно загрузить в модель, должна туда попадать. Личные переписки, чувствительные сведения, субъективные комментарии – всё это создаёт юридические и этические риски, а также искажает оценку.

Хорошая практика – минимализм. Использовать только те данные, которые действительно нужны для принятия решения по вакансии. Чем меньше лишнего шума, тем точнее аналитика.

С чего начинать внедрение

Лучше всего начинать с пилота на типовых, массовых или хорошо описанных ролях. Там проще формализовать профиль, критерии и проверить эффект. Не стоит запускать ИИ сразу на все вакансии – это усложняет контроль и создаёт хаос.

Перед стартом полезно пройти простой чек-лист: понятно ли, какую проблему мы решаем; есть ли критерии качества; кто отвечает за финальные решения; как мы будем измерять результат. Если на эти вопросы есть ответы, нейросети становятся сильным союзником HR, а не источником новых проблем.

В конечном итоге, успешный рекрутинг с использованием ИИ строится на том же фундаменте, что и без него: ясные требования, наблюдаемое поведение, честная оценка и ответственность человека за решение. Нейросети лишь помогают держать этот фундамент в порядке, когда поток информации становится слишком большим для одного мозга.