Вопрос с подвохом, ведь использовать-то можно по-разному. Открещиваться от ИИ точно бессмысленно. Такой инструмент под рукой экономит аналитику данных много времени и сил на рутинных расчетах, а хороший специалист умеет определить такие задачи и грамотно поставить их роботу, чтобы максимизировать пользу.
Что же получается?
Парадоксально, использовать ChatGPT нормально и даже полезно, если вы можете выполнить задачу и без него. Такой подход даже не обязательно скрывать — работодатель вряд ли откажется от сотрудника, который знает, как грамотно делегировать рутинные задачи чатику.
«Списывать» же у ИИ бесполезно, а копипастить его без редактуры — тем более. Если копипаст не очевиден по тексту, то точно обнаружится на практике, когда вы не сможете повторить решение или объяснить ход мысли. Даже при лучшем исходе работа, которую вы не можете выполнять сами, вряд ли принесет вам полезный опыт.
Вот что говорит Николай Валиотти:
Иногда я встречаю тестовые написанные примерно таким образом:
Некоторая Мысль: Тут Объяснение Мысли.
Если вижу такое — сразу отсеиваю кандидата, т.к. это кусок текста на 100% сгенерированный ChatGPT без какой-либо редактуры. Зачем мне роботы в команде?
А Анатолий Карпов из @KarpovCourses отмечает, что
с большинством простых задачек на код нынешние LLM справятся спокойно, да еще и опишут процесс решения. Поэтому ответов на тестовые, хорошо сделанных нейронкой, теперь приходит заметно больше. Но проблема здесь не в ИИ, а в подходе кандидатов к работе — и теперь перед рекрутерами стоит задача придумать новые, более эффективные форматы ТЗ.
🔜 Послушать еще мыслей на эту тему можно в этом выпуске подкаста Data Heroes.
А вы стали бы использовать ИИ в тестовом? Или, может, уже использовали и знаете, как сделать это правильно? 👀
#HR_на_связи