Как нейросети помогают и мешают соискателям и HR

Ситуация, в которой ИИ «сам пишет, сам проверяет», стала одной из особенностей рынка труда 2026 года. Соискатели активно используют искусственный интеллект для написания резюме, а рекрутеры — для их проверки.

Мы поговорили с HR-специалистами и руководителями из разных сфер и в этой статье редакции «Маркетинг» Skillbox Media рассказываем:

• почему ИИ начали использовать в найме;
• как он помогает рекрутерам;
• как нейросети применяют соискатели;
• в чём минусы использования ИИ;
• как соискателям пройти «ИИ-фильтры»;
• как работодателям не потерять кандидатов из-за ИИ.

Почему компании начали использовать ИИ в HR-процессах

В 2024–2025 годах на рынке труда, согласно исследованию HeadHunter, произошёл дисбаланс — количество вакансий сократилось, а число резюме увеличилось. Это связано в том числе с тем, что соискатели стали активно использовать нейросети для создания резюме, сопроводительных писем и автооткликов на вакансии.

По словам генерального директора HeadHunter Дмитрия Сергиенкова, на рынке труда складывается парадоксальная ситуация — компании не увольняют людей, но и не набирают новых сотрудников. А соискатели, оставаясь трудоустроенными, активно ищут работу с лучшими условиями. Из-за этого даже несмотря на низкую безработицу наблюдается высокая активность соискателей.

Это заметно увеличило нагрузку на рекрутеров. Сегодня на одну вакансию может приходиться около 300 откликов, а по отдельным позициям — более 500 резюме, отмечает эксперт рынка труда лидеров бизнеса, руководитель проектов в Stepwell Наталья Гладышева.

Поэтому компании и внедряют инструменты автоматизации. Нейросети помогают быстро находить кандидатов и анализировать резюме. Это позволяет сократить время на первичный отбор, уменьшить объём рутинных задач и сосредоточиться на проведении интервью и оценке наиболее перспективных кандидатов.

Экономию времени и повышение эффективности найма подтверждают данные исследования «Sk Финтех Хаба» Фонда «Сколково» за 2025 год. Среди специалистов, которые используют ИИ в найме, 73% сообщили о сокращении времени на формирование шорт-листа — финального списка кандидатов для собеседования. Ещё 32% отметили, что релевантность подобранных кандидатов выросла, а 30% заявили о снижении стоимости закрытия вакансий.

Как ИИ помогает рекрутерам

Вот какие задачи HR-специалисты чаще всего делегируют искусственному интеллекту.

Поиск и подбор соискателей. ИИ может самостоятельно проверять агрегаторы вакансий и собирать сведения о подходящих кандидатах в базы данных работодателей.

Например, в 2025 году Х5 опробовала бесконтактный наём и запустила цифрового рекрутера, который закрывает почти весь цикл подбора. ИИ самостоятельно находит кандидатов, анализирует резюме, проводит первичное интервью, отвечает кандидатам и даёт рекомендации по приёму, рассказывает директор департамента подбора, адаптации и развития персонала «Х5 Поддержки Бизнеса» Мария Серова.

По её словам, в пилотном подразделении ИИ-рекрутер закрывает больше половины (61%) вакансий, а воронка найма в подразделении выросла в два раза. С помощью ИИ компания подбирает специалистов по охране труда, контрольно-ревизионной работе, кадровому сопровождению и сотрудников контактного центра.

Оценка и анализ резюме. ATS-системы и индивидуальные ИИ-агенты позволяют сократить время на анализ резюме и отсеять профили неподходящих кандидатов ещё до этапа собеседования. Компания получает высококвалифицированного кандидата под проект, при этом экономит на рекламе вакансии на различных платных порталах и оплате услуг кадровых агентств, отмечает эксперт рынка труда лидеров бизнеса, руководитель проектов в Stepwell Наталья Гладышева.

Общение с соискателями. Нейросети могут не только сами составлять описания вакансий, но и проводить первичные интервью.

Например, в «Ozon Банке» работает чат-бот для подбора персонала, который помогает автоматизировать коммуникацию с кандидатами на массовые позиции. Он отвечает на вопросы, проводит первичный скрининг и помогает быстрее записывать кандидатов на интервью. Это снижает нагрузку на HR-команды и ускоряет обработку откликов, особенно в периоды активного найма, рассказывает руководитель разработки «Генеративный ИИ» Ozon Андрей Дядюнов.

ИИ-рекрутер отвечает каждому и работает круглосуточно в разных часовых поясах. То есть там, где человек устаёт и теряет внимание, ИИ снижает риск ошибок. В итоге растёт эффективность, сокращается стоимость подбора, а опыт взаимодействия кандидатов с брендом улучшается, отмечает директор департамента подбора, адаптации и развития персонала «Х5 Поддержки Бизнеса» Мария Серова.

Влияние ИИ на наём и смежные задачи можно оценить в цифрах и метриках. Вот некоторые показатели, которые наглядно показывают выгоду от использования ИИ-инструментов.

• Time‑to‑hire — время от отклика кандидата до принятия оффера. Например, Fix Price удалось существенно сократить этот показатель в первую очередь благодаря автоматизации: время реакции на отклик кандидата составляет менее минуты, отмечает HRD Fix Price Антон Максименко.
• Cost Per Hire — затраты на привлечение и оформление сотрудника. В Fix Price этот показатель удалось снизить за счёт того, что компания не масштабирует HR-отдел пропорционально росту бизнеса — робот берёт на себя рутинные обзвоны и скрининг, рассказывает HRD Fix Price Антон Максименко.
• Source of Hire — эта метрика показывает, откуда приходят кандидаты. Благодаря ИИ-анализу компания формирует бюджет на наиболее результативные каналы привлечения. Можно выделить основные источники найма: платформы онлайн-рекрутинга, профессиональные сообщества, социальные сети, корпоративный сайт компании, рекомендации коллег, отмечает эксперт рынка труда лидеров бизнеса, руководитель проектов в Stepwell Наталья Гладышева.

Отдельное направление, в котором наглядно видна эффективность ИИ — автоматизация внутренних HR-процессов. Например, за счёт автоматизации время оформления одного сотрудника удалось сократить примерно с 40 до 16 минут. Сейчас около 4 тысяч специалистов Ozon регулярно используют ИИ-ассистентов как инструмент поддержки — для работы с документами, анализа данных и обработки запросов, рассказывает руководитель разработки «Генеративный ИИ» Ozon Андрей Дядюнов.

Другой пример — обработка больничных листов и командировочные. Раньше на один документ уходило до 30 минут — сейчас 90% больничных обрабатываются автономно, а оформление командировок полностью автоматизировано, добавляет HRD Fix Price Антон Максименко.

Как ИИ помогает соискателям

Соискатели тоже активно используют нейросети для поиска работы. Вот некоторые распространённые практики.

Написание резюме с помощью ИИ. Самый популярный сценарий — подготовка резюме под интересующую вакансию. Нейросети помогают структурировать опыт, формулировать достижения и адаптировать текст под требования работодателя. Кроме того, они умеют добавлять в резюме ключевые слова, которые учитывают ATS-системы — программы для автоматического отбора кандидатов.

Иногда это приводит к курьёзным ситуациям. Например, вирусную огласку получил случай, когда белорусский экспериментатор под ником @oscarlansky составил фейковый профиль соискателя, где вместо профессионального опыта и навыков подробно описал рецепт приготовления пельменей — и получил оффер на позицию фронтенд-разработчика. В другом случае соискатель заставил бота-рекрутера сформулировать за него оптимальный набор качеств.

Отправка автоматических откликов на вакансии. Соискатели с помощью нейросетей создают ИИ-агентов, которые сами обыскивают агрегаторы вакансий и присылают предложения, которые подходят под профиль кандидата.

Выполнение тестовых заданий. ИИ может написать код, структуру статьи, ТЗ или план маркетинговой кампании. Соискатели могут доверять им тестовые задания, которые получают от компаний.

Подготовка к собеседованию. Можно попросить ИИ сыграть роль строгого нанимателя и задать вопросы по специальности. ИИ также подскажет, какие вопросы кандидат может задать работодателю.

Читайте также:

Ищем работу с помощью нейросетей: советы и промпты со скриншотами ответов

В чём минусы и риски использования ИИ-инструментов в найме

Использование нейросетей не только ускоряет процессы, но и создаёт новые проблемы как для работодателей, так и для соискателей. Вот основные из них.

Формальный отбор кандидатов. ИИ может буквально интерпретировать критерии и отсеять подходящего кандидата из-за несовпадения ключевых слов или нестандартных формулировок в резюме. Поэтому финальное решение о приглашении на собеседование и тем более о найме должен принимать HR-специалист, считает HRD Fix Price Антон Максименко.

Сами соискатели негативно относятся к ИИ в найме именно из-за возможного формального отбора. Согласно опросу SuperJob, 50% россиян считают, что использование нейросетей для автоматического скрининга резюме нужно запретить на законодательном уровне.

Юридические риски. Если ИИ для скрининга резюме отсеивает кандидатов определённого возраста или пола, кандидат может рассматривать это как дискриминацию, за которую по закону компания будет отвечать в суде, отмечает HR-директор ГК «Лартех» Мария Шукаева. За нарушение закона для работодателя предусмотрена административная (ст. 5.62 КоАП РФ) и уголовная (ст. 136 УК РФ) ответственность.

Возможность утечки персональных данных. Чтобы её не допустить, компании регламентируют работу с нейросетями. Например, применяют ИИ-решения в защищённых корпоративных контурах с локальной обработкой данных и используют локальные ATS, а передачу персональных данных во внешние открытые нейросети запрещают.

Исчезновение «входных» позиций. ИИ уже отлично пишет простые тексты, переводит, делает прототипы сайтов, рисует простые баннеры. Раньше новые специалисты набивали руку на таких задачах. Сейчас эти задачи отдают ИИ, а джунов не берут.

Из-за формального подхода ИИ-агентов к анализу резюме для соискателей возникает риск не попасть в воронку «идеальных» кандидатов, а для рекрутеров — не найти релевантного кандидата, отмечает эксперт рынка труда лидеров бизнеса, руководитель проектов в Stepwell Наталья Гладышева.

Алгоритмические технологии размывают достоверность традиционных сигналов в найме: резюме, тестовое задание или первичный профиль кандидата уже не всегда позволяют понять, где реальный опыт человека, а где удачная работа с ИИ-инструментом, считает методолог компании HR 3.0, профайлер, полиграфолог и клинический психолог Татьяна Неверова.

Из-за ошибки в оценке кандидата в компанию может попасть человек, реальный уровень самостоятельности, ответственности и профессиональной зрелости которого окажется ниже ожидаемого. Это уже влияет на качество решений, нагрузку на команду и безопасность работы с информацией, считает Татьяна Неверова.

Как соискателям пройти ИИ-фильтры

Эксперты приводят базовые советы, которые учитывают новую реальность на рынке найма. Вот что можно сделать, чтобы увеличить шансы на оффер.

Адаптировать резюме под каждую вакансию, так как алгоритмы сравнивают резюме с описанием вакансии. Стратегия «отправлять одно и то же на 20 позиций» проигрывает перед теми, кто потратил десять минут и попросил ИИ адаптировать текст под интересующую вакансию, считает HR-директор ГК «Лартех» Мария Шукаева.

Делать резюме «дружественным к ИИ». Чётко пишите город, график работы, дату выхода — это ключевые поля для автоматического отбора. Помните: компании ценят скорость и конкретику. Робот может прочитать ваше резюме уже через минуту после отклика — сделайте так, чтобы он захотел пригласить вас на собеседование, советует HRD Fix Price Антон Максименко.

Расширять каналы поиска. Помимо классических сайтов, используйте Telegram-каналы, отраслевые чаты, карьерные страницы компаний и реферальные программы — «сарафанное радио» часто работает эффективнее, дополняет HRD Fix Price Антон Максименко.

Не пренебрегать сопроводительным письмом. Описать коротко, почему вы и ваши сильные стороны подходят на роль — для офисных позиций это повышает шансы на оффер, считает Антон Максименко.

Указывать личный результат в цифрах, а не просто перечислять прошлые обязанности. Лучше указывать, каких ключевых бизнес-показателей и в какие сроки достигли, советует эксперт рынка труда лидеров бизнеса, руководитель проектов в Stepwell Наталья Гладышева.

Готовиться к кейс-интервью. Обязательно нужно ориентироваться в своих цифрах и иметь подготовленные истории про успехи и провалы, отмечает Мария Шукаева. Нужно в резюме объяснять и разрывы в стаже — некоторые алгоритмы отсеивают «летунов», добавляет Мария.

Если вы соискатель «старой закалки», противник ИИ и устраивались на работу через рекомендателей, то выходите на работодателя напрямую, советует Наталья Гладышева. Можно согласовать личный диалог или встречу с рекрутером, где вы сможете рассказать о своей экспертности и её применимости в поставленных в вакансии бизнес-задачах.

Как работодателям не потерять кандидатов из-за ИИ-отбора

Для искусственного интеллекта нет душевного или бездушного отбора. У него есть набор критериев, которые задаёт человек, рассказывает директор департамента подбора, адаптации и развития персонала «Х5 Поддержки Бизнеса» Мария Серова.

Поэтому нейросеть отсекает только неподходящих по критериям кандидатов. Если у нас есть неочевидные критерии или необычные требования, то их просто нужно учесть в настройках, считает Мария Серова.

Нужно проверять, донастраивать и обновлять свои промпты, добавляет HR-директор ГК «Лартех» Мария Шукаева. Например, записывать живое интервью, фиксировать, где нейросеть ошиблась при оценке кандидата по резюме и дорабатывать запрос с учётом этой ошибки. Затем просить ИИ проанализировать кандидата ещё раз и сохранять результаты себе в свод-анализ по кандидатам на роль.

Также важно не полагаться только на оценку нейросети, но и проверять реальные навыки кандидатов. Методы проверки и навыки, которые нужно оценить, зависят от сферы деятельности компании и от должности. Мы разберём несколько примеров, о которых рассказали спикеры.

Ретейл. Для массовых линейных позиций в ретейле — например, продавцов и складских сотрудников — первичное интервью может проводить ИИ-помощник. Он оценивает чёткость ответов, готовность к графику, место жительства, базовые коммуникативные навыки. А вот на живом собеседовании HR проверяет мотивацию, стрессоустойчивость и клиентоориентированность через кейсы, говорит HRD Fix Price Антон Максименко.

Но для офисных и управленческих позиций — дизайнеров, аналитиков, маркетологов — используют комплексный подход, рассказывает Антон. Вот что могут проверять у соискателей:

• Навык работы с ИИ. Он обязателен для дизайнеров — им предлагают создать иллюстрацию с помощью нейросети, а затем доработать вручную, чтобы оценить и промпт-инжиниринг, и креативное видение.
• Критическое мышление. Кандидату дают результат работы ИИ — текст, таблицу, аналитику — и просят найти ошибки, «галлюцинации» или логические нестыковки.
• Зависимость от нейросетей. Дают базовые задачи без ИИ — например, написать короткое письмо или проанализировать простую таблицу, чтобы проверить, способен ли человек справиться самостоятельно.
• Способность к декомпозиции. Это позволяет понять, как кандидат ставит задачу ИИ и разбивает сложную задачу на составляющие.

Контент. Для отбора на креативные и медийные позиции руководитель направлений контента, дизайна и мероприятий Roistat Тимур Меджидов советует проверять у кандидатов следующие навыки:

• Структурное мышление. Кандидату можно предложить на месте составить композицию материала под поставленную задачу: экспертную колонку, лендинг или кейс. Это помогает понять, как человек выстраивает материал, принимает редакционные решения и адаптирует контент под площадку. Даже хорошие ответы нейросети редко помогают, если специалист сам не понимает, какой результат хочет получить, почему выбранный формат может не сработать и что нужно изменить для достижения цели.
• Понимание бизнес-задачи и гибкость в работе. Сильный контент-специалист говорит не только о качестве текста, но и о том, какие бизнес-показатели должен улучшить материал. Во время обсуждения полезно менять вводные и смотреть на реакцию кандидата. Ведь важно оценить не только готовность принимать обратную связь, но и способность аргументированно обсуждать решения, уточнять задачу и предлагать альтернативные варианты.
• Работа с информацией. Полезно попросить соискателя объяснить, где и как он будет искать фактуру. Такой подход показывает, умеет ли специалист работать с первоисточниками, проверять данные и проводить фактчекинг. Это особенно важно — ведь нейросети могут путать источники, ссылаться на несуществующие исследования или выдавать недостоверную информацию как факт.

Диджитал и IT. Приёмы проверки кандидатов каждая компания выбирает сама, рассказывает HR-директор ГК «Лартех» Мария Шукаева. Например, «галеры» и стартапы проверяют соискателей на многозадачность. Бигтехи — на хард-скиллы, «крепости» и «цеха» — на лояльность регламентам.

«Лартех», как продуктовая компания, вдобавок ко всему, проверяет способность принимать решения в большой зоне неопределённости, отмечает Мария Шукаева. Также учитывается соотношение ролей по Белбину — процент соотношения на каждой позиции «Аналитиков», «Председателей» и «Доводчиков» и то, сколько каких сотрудников нужно, чтобы подразделения не срывали сроки проектов.

Для разных должностей применяют разные способы проверки, рассказывает Мария Шукаева. Например, для:

• линейных специалистов — минимальные тесты знаний по заданным рабочим ситуациям;
• руководителей — поведенческое интервью и управленческие кейсы;
• топ-менеджеров — проверки особенностей мышления и опыта работы с релевантным размером бизнеса.

Управленцы в разных сферах. Когда речь идёт о ролях с высокой ценой ошибки — руководителях, ключевых экспертах, сотрудниках с доступом к данным, деньгам, клиентам или управленческим решениям, — даже качественного тестового задания становится недостаточно, считает методолог компании HR 3.0, профайлер, полиграфолог и клинический психолог Татьяна Неверова.

Для таких кандидатов — глубинный формат интервью. В проективно-аналитическом подходе оценивается не только содержание ответа, но и то, как кандидат мыслит: как он понимает задачу, связывает причины и последствия, отделяет свой вклад от командного результата, реагирует на уточнения и удерживает логику разговора. В этом формате становятся видны диагностические маркеры: где человек упрощает задачу, где уходит в обобщения, избегая конкретики, где начинает защищать образ вместо ответа по сути, как он выстраивает причинно-следственные связи, как реагирует на уточняющие вопросы, удерживает ли логику или начинает искажать контекст, отмечает Татьяна Неверова.

Главное об использовании ИИ в HR−процессах в четырёх пунктах

• Соискатели используют ИИ для резюме и откликов, а работодатели — для их проверки. В результате нейросети всё чаще взаимодействуют друг с другом ещё до того, как кандидат и рекрутер выйдут на связь.
• Для компаний ИИ ищет кандидатов, анализирует резюме, проводит первичный скрининг и отвечает на типовые вопросы. Это позволяет быстрее закрывать вакансии, снижать расходы на подбор и освобождать рекрутеров для живых интервью.
• Кандидатам нейросети помогают адаптировать резюме под вакансии, искать подходящие предложения, выполнять тестовые задания и готовиться к собеседованиям.
• Алгоритмы могут ошибаться, отсеивать подходящих людей и делать процесс отбора слишком формальным. Лучшие результаты даёт сочетание ИИ и человека. Нейросети хорошо справляются с рутиной, но окончательные решения о найме по-прежнему требуют участия рекрутера или руководителя.