Была сегодня на эфире про ИИ в рекрутинге. Речь шла о системах авторазбора резюме — тех самых, что стоят на входе во многих компаниях («Работа.ру», hh-ATS и др.).

Конечно, для рекрутёра при многозадачности и огромном количестве откликов и собеседований это подспорье и экономия времени. Например, ИИ определил экономию 1 час 30 мин при разборе 180 резюме. А у рекрутеров в день может быть их 300+, при самостоятельном поиске резюме еще больше.

А вот для соискателей, он меняет привычный подход к составлению резюме.

Делюсь ключевыми тезисами:

🔸 ИИ не оценивает «талант» — он ищет совпадения. Система сравнивает ваше резюме с шаблоном вакансии: ключевые слова, должности, навыки, отрасли, технологии. Если вы написали «занимался проектами», а в вакансии — «управление кросс-функциональными проектами в SaaS», то ИИ не поймёт, что это одно и то же.

🔸 Формулировки решают всё. «Отвечал за продажи» ≠ «Закрыл 12 сделок в B2B-сегменте на сумму 4,2 млн ₽ за квартал». Первое — вода, а вот второе — ключевой фильтр.

🔸 ИИ не любит креатив. Например, нестандартные названия должностей (гений клиентского опыта, специалист широкого Система хочет точности: Product Owner, HRBP, менеджер по закупкам — как в самой вакансии.

🔸 Опыт должен быть «распакован» по структуре: задача → действие → результат. Иначе ИИ не поймёт масштаб вашей ответственности.

Что происходит на практике?

Вы все такие классные и опыт за плечами огромный, и достижений много (даже при личном обесценивании), НО вас никто не видит, т.к. это всё не «упаковано» в язык, понятный ИИ и рекрутеру на первом этапе скрининга. Поэтому происходит «не успел отправить резюме, уже отказ за 1 мин».

💬 А вы замечали, что после корректировки резюме откликов больше?