💼Наше будущее - каждого работника оцифруют и оценят?
Недавно была тут новость, которая заставила задуматься. Анна Овчинникова, старший управляющий директор, директор управления привлечения талантов Сбербанка, рассказала о том, что Сбер запустил Гигарекрутера - по названию понятно, что этот агент занимается персоналом.

«Мы накапливаем все больше и больше данных и понимаем, что максимум через 3 года 90% трудоспособных россиян будет оценено ГигаРекрутером так или иначе», - сказала Анна.

Нехилая такая цифра, да - 90%? Что меня тут беспокоит, так это то, что эти оценки могут быть формальными и поставить человека на определенную ступень, с которой трудно будет подняться, если оценили слишком низко.

Есть же всякие нестандартные обстоятельства, которые живой кадровик может пропустить, чтобы уточнить информацию на собеседовании. Например, есть перерыв в стаже, странная формулировка в резюме, нет профильного диплома и т. д.

Не только Сбер
У самого известного сервиса hh.ru есть умный поиск на базе машинного обучения: он сопоставляет вакансии и резюме, рекомендует работодателям подходящих кандидатов, а соискателям - подходящие вакансии. В базе знаний hh.ru говорится, что рекомендации резюме сокращают время поиска кандидатов примерно в 6 раз.

Для работодателя - плюс, для соискателя - по идее минусов нет, ведь что с ИИ, что без ИИ по количество вакансий и кандадитов - такое же. По факту, думаю, негативный эффект может быть как раз для людей с нестандартной карьерой или для тех, кто плоховато составил резюме. Но эти факторы риска были всегда.
Авито тоже не раз заявлял о применении алгоритмов в поиске и подборе.

За рубежом эта история, конечно, тоже есть. Американская SHRM изучила инфрормацию за 2025 год: уже 43% организаций использовали ИИ в HR-задачах, хотя в 2024 г. таких было 26%.

Workable опрашивала 950 людей, нанимающих сотрудников, в США и Великобритании: 62,5% уже использовали какую-либо форму ИИ. Среди них 58,9% применяли ИИ для скрининга резюме, 43,1% - для сопоставления кандидата с вакансией, 37,6% - для планирования интервью, 19,9% - для оценочных заданий.

Риски для соискателей
В нескольких материалах уже видела, что эксперты предупреждают: любой контакт с работодателем может оставить свой след. Типа вот сейчас оценили и, возможно, эта оценка шлейфом потянется за человеком. Внутри некоторых организаций подобное давно было даже без ИИ, а вот если компании будут обмениваться данными…

Также в системе подбора могут закрепляться какие-то определенные алгоритмы с перекосами на основе прошлых данных. Например, Amazon еще в 2018 году писал, что компания отказалась от внутреннего ИИ для отбора резюме. Оказалось, система была предвзята относительно женщин. Алгоритм учился на прошлых данных о найме, где в технических ролях преобладали мужчины.

А Stanford HAI в 2026 году описал крупное исследование алгоритмического найма: 3,4 млн человек, 1700 вакансий, 150 работодателей. Эксперимент показал, что алгоритм часто отсеивает одних и тех же людей сразу у многих работодателей.

С одной стороны, вроде тревожно за этих отсеянных, с другой - вроде бы и без ИИ они могут оказаться не нужны. Как отличаются оценки человеком и шайтан-машиной, не всегда можно четко объяснить.

Видела в русскоязычных блогах в соцсетях жалобы людей: ищут работу и часто получают автоматические отказы на том же hh.ru. И часто это автоматические отказы именно от ИИ, анализирующего заявки. Но опять же вспоминаю про ситуацию: ИИ не влияет на число вакансий и заявок, то есть кого-то работодателю все же надо нанять.

В общем, пока что все туманно. Возможно, скоро для поиска нормальной работы придется учиться соответствовать всем этим алгоритмам.