ИИ в подборе — не волшебная таблетка, но и не повод для паники

Три года назад ИИ в подборе был экзотикой: в 2023 году его использовали 2% рекрутеров. В 2026-м — уже 23%, и только за последний год их стало вдвое больше, по данным SuperJob. Но вместе с популярностью растёт и недоверие: 64% HR-специалистов по-прежнему не готовы доверить подбор нейросетям, год назад таких было 49%.

Кандидаты тоже быстро осваивают ИИ: почти половина соискателей уже использовали нейросеть, чтобы откликнуться на вакансию.

Мы в «Рекруто» каждый день работаем с рынком найма и держим руку на пульсе технологий: сами автоматизируем подбор, изучаем и внедряем новые инструменты и видим, как ИИ меняет поведение кандидатов и работодателей. По нашим наблюдениям, вопрос уже не в том, нужен ли такой помощник в подборе, а в том, как именно он работает.

Кандидаты внимательно смотрят на работодателя: по другому опросу SuperJob, три из четырёх соискателей проверяют компанию, прежде чем отправить резюме, и чаще всего читают отзывы сотрудников. Неотвеченный отклик — это не только упущенный кандидат, но и плохое впечатление о компании, которое легко конвертируется в отзыв.

В ручном подборе молчание редко бывает решением — чаще это следствие хаоса. По нашей практике, кандидатов теряют в этих местах:

Эти потери не попадают в отчёты и редко разбираются всерьёз. Поэтому кажется, что либо подбор вручную работает, либо «рынок сейчас такой» и «кандидатов просто нет».

Опасения скептиков обоснованы. По данным исследования Defin и AIMIKA, 28% опрошенных работодателей сталкивались с ошибками алгоритмов, из-за которых теряли подходящих кандидатов. Кандидаты это чувствуют: по опросу «Анкетолога», 42% соискателей считают, что ИИ снижает качество отбора.

«Главная проблема ИИ в подборе — жёсткость. Нельзя одинаково оценивать курьера и директора по производству: для одной вакансии перерыв в стаже ничего не значит, для другой это важный вопрос. Хороший ИИ должен работать как опытный рекрутер, который понимает контекст, а не как фильтр по ключевым словам. Если он видит только совпадения в тексте, он работает по шаблону, а подбор по шаблону не работает», — говорит основатель «Рекруто» Алексей Мямлин.

Но искусственный интеллект не угадает сам, что важно — ему нужно это дать, сформировать базу знаний. Поэтому сегодня всё решает не сложность настроек — инструменты становятся проще, — а то, насколько ясно компания понимает, кого и зачем она ищет. Чёткая задача делает сильнее и рекрутера, и алгоритм. Размытую не спасёт ни одна технология.

Резюме — это самопрезентация кандидата. Чтобы понять человека, нужно больше: как он рассуждает, как решает задачи, что о нём скажут бывшие руководители. Хорошая автоматизация не просто сортирует отклики, а помогает собрать эту картину.

Как это выглядит в нормально настроенном процессе:

В итоге рекрутер и руководитель обсуждают финалистов, видя по каждому всю историю: как шло общение, какие у кандидата сильные и слабые стороны, как он реагировал. Время уходит на само решение, искать информацию и гадать больше не нужно.

Первые инструменты автоматизации в подборе учились отсеивать. Следующие учатся понимать: вести с кандидатом живой диалог, учитывать переписку и записи интервью, собирать из этого целостную картину.

Но сама по себе новая технология не делает подбор лучше. Выигрывают не те, кто первыми подключили модный инструмент, а те, кто спокойно встроили его в свою ежедневную рутину: поняли, какую задачу он решает, настроили и проверили результат. Гонка за трендами оборачивается потерянными кандидатами и растерянной командой, а вдумчивая интеграция — качеством найма.