🕵️ Хайринг уже не тот. Марина Хомич про «2 часа работы», которые ИИ оставил рекрутеру (и не лучшие)

Беларуское ИТ-медиа расспросило основательницу рекрутингового агентства Recrucial Марину Хомич, у которой 16 лет опыта в техническом рекрутинге.

— В сентябре я выступала перед рекрутерами в Варшаве и попросила их обсудить за столами один вопрос: какую часть работы они бы отдали завтра ИИ, а какую оставили бы себе, — даже если нейросеть будет работать безупречно. Ответы совпали почти слово в слово с тем, что мы говорили друг другу лет десять назад, когда «автоматизация» означала макрос в Excel. Отдать рутину: назначение интервью, переписку по датам, напоминания. Себе оставить интересное: разговор с кандидатом, оценку, решение.

Но ирония в том, что у меня в практике вышло ровно наоборот.

🟣 Рутина, которая не автоматизируется

Возьмём назначение интервью — самую нелюбимую часть работы любого рекрутера. Казалось бы, что здесь сложного: у нанимающего менеджера есть ссылка на календарь, пересылаешь её кандидату — и дальше всё само. На практике ссылка только открывает процесс. Надо попросить кандидата подтвердить, какой слот он выбрал, иначе ты не знаешь, выбрал ли он что-то вообще. Надо проверить, что приглашение дошло до обеих сторон. Надо в назначенный час убедиться, что оба собеседника подключились и оказались в одной комнате: у нас был случай, когда кандидат и интервьюер зашли по одной и той же ссылке и не увидели друг друга. И вот у тебя снова переписка в три стороны — та самая, от которой все мечтали избавиться.
Эту часть, увы, ни один инструмент пока не забрал на себя. Зато забрал другое.

🟣 Что мы отдали: «Рекрутеру остаётся короткий созвон, оргвопросы и проверка»

🔹 Ресёрч рынка.

Раньше, когда приходила вакансия, аналитику покупали или долго собирали по своей базе (те, кто умеет её качественно вести и заполнять): отчёты стоили денег и недель ожидания. Сейчас я складываю вакансию в проект в Claude, к которому подключены базы данных, — и за несколько минут получаю то, за что раньше платила: сколько подходящих специалистов есть в каждой интересующей локации, сколько им платят, в каких компаниях они сидят (это и есть список доноров), что эти компании пишут о себе на сайтах с отзывами и как долго у них открыты такие же вакансии.
Раньше для этого нужно было перечитать тысячу отзывов на Glassdoor. Теперь поиск начинается с понимания, кому писать первым и какие аргументы сработают: если employer value proposition моего клиента сильнее, чем у конкурента, я знаю, на что делать упор в первом же сообщении.

🔹 Прескрининг откликов.

Все вакансии мы публикуем через одну платформу с AI-интервью. Честно говоря, подключили мы её не от хорошей жизни: 180 откликов только на одну из 10 вакансий в работе за два дня руками не разобрать.

Мэтт Алдер из Recruiting Future пишет, что так в найме было всегда: джобборды в 2000-м кандидаты освоили быстрее работодателей, те утонули в откликах — и ATS покупали, чтобы справиться с потоком, а не чтобы нанимать лучше. С ИИ сейчас повторяется тот же сюжет.

Кандидат на платформе либо загружает резюме, либо сразу проходит интервью с ассистентом, и тех, кто прошёл интервью, мы берём в процесс первыми. Логика простая: такой кандидат уже ответил на прескрининговые вопросы, которые задал бы живой рекрутер, то есть часть работы сделал за нас. Рекрутер смотрит запись или отдельные моменты, а система подсказывает, где кандидат переключался на другие вкладки или говорил так, будто зачитывает ответ, — и отмечает некоторые признаки того, что откликнулся не реальный кандидат, а мошенник (что сейчас встречается очень часто, к сожалению). Рекрутеру остаётся короткий созвон минут на пятнадцать: организационные вопросы и проверка, что перед ним живой человек. Путь от отклика до презентации клиенту сжимается в разы.

🔹 Презентация кандидата.

Транскрипт интервью плюс бриф вакансии — и через восемь  минут готов документ, на который раньше уходили часы.

Вот как это выглядит на реальной вакансии. В середине декабря 2025 года клиент прислал вакансию — ему нужен был UI/UX-дизайнер. Мы её опубликовали, на следующий день клиент получил первый профиль, а ещё через день — шортлист из трёх человек, собранный из 180 откликов, при этом 32 соискателя прошли AI-интервью. Ни одного письма кандидатам я не написала. Двое из трёх дошли до финала, одна кандидатка вышла на работу. Оффер она получила 30 января, и от открытия вакансии до первого рабочего дня прошло 54 дня. Моя часть заняла два часа.

🟣 Неудобный вопрос про суждение: «Разве решение приняла я?»

Здесь надо честно сказать неприятную вещь. Регуляторы, и AI Act в первую очередь, требуют, чтобы решение о кандидате оставалось за человеком. Вендоры обещают то же самое: люди сохраняют контроль над решениями. Но если система отранжировала 180 откликов по матчингу с вакансией, а я открыла верх списка, разве решение приняла я? Формально да. Фактически часть своего суждения я отдала алгоритму в тот момент, когда согласилась с его порядком.

Для себя я эту дилемму решаю так: смотрю верх, середину и низ списка. Это два часа, которые в большинстве случаев ничего не находят, но иногда внизу оказывается сильный человек, которого система недооценила. 

Например, кандидат много работал с одним языком программирования, а второй в его опыте система почему-то задвинула. Один раз платформа была «слишком доброй» и ставила высокие баллы тем, кто подходил так себе. Без ручной проверки я бы этого не узнала. Так что ответ на вопрос «отдала ли я суждение» звучит так: отдала первый проход, оставила себе проверку. Не уверена, что это идеальный ответ, и готова его обсуждать.

Самый большой провал за эти годы — техническое AI-интервью. Мы договорились с очень придирчивым клиентом, что наш AI-техскрининг заменит его техническое собеседование. Эквивалентного процесса не получилось, и пока я не знаю, получится ли.

🟣 Как кандидаты обходят ИИ: «Отправил на наше AI-интервью своего AI-агента»

В основном они его избегают. Из тех самых 180 откликнувшихся дизайнеров интервью с ассистентом прошли 32, остальные выбрали резюме. И, судя по тому, что я вижу, уверенные в себе кандидаты идут к живому рекрутеру: на него можно произвести впечатление, а алгоритму всё равно, насколько вы харизматичны. У меня была вакансия в работе из компании, которая сама автоматизирует всё вокруг, — и я была уверена, что уж её кандидаты точно выберут ИИ-интервьюера. Но большинство из них хотело общаться с живым рекрутером, и интервью проводила рекрутер моей команды.

Те, кто пытается обмануть систему, делают это грубо. Интервью за одного айтишника проходит другой. Откликается «Иван Иванов» без фотографии, у которого страна рождения одна, страна учёбы другая, страна, где он работает, — третья; здороваешься на языке любой из них, и человек не может ответить: «Добрый день!» Раньше на таких уходили часы, теперь их можно определить за 2-3 минуты звонка.

А один случай я до сих пор пересказываю коллегам. На вакансию AI-инженера откликнулся кандидат, который отправил на наше AI-интервью своего AI-агента.

Мы восприняли это как заявление: человек показывает, что умеет строить агентов, а именно это ему и предстоит делать на работе. Подход релевантный, почему бы и нет. Агент с агентом поговорили, после чего живой рекрутер позвал на интервью живого кандидата. И живой кандидат, увы, не показал знаний, с которыми можно быть успешным на этой позиции. Это был единственный раз, когда будущее из статей про найм пришло к нам в отклики, — и оно оказалось провальным.

Будущее, кстати, описано подробно. Алдер прогнозирует, что скоро у каждого кандидата будет свой агент, который знает его опыт, зарплатные ожидания и причины прошлых отказов, а у работодателя — свой, и они будут договариваться между собой, оставляя людям только решение. Он даже спрашивает: мы столько думаем о том, как наш ИИ оценивает кандидатов, а сколько времени думаем о том, как ИИ кандидата оценит нас? Хороший вопрос. Пока же в реальном отклике на вакансию кандидат, у которого нет своего агента, выбирает загрузить резюме, а тот единственный, у кого агент был, не прошёл разговор с человеком. <>