Все знают, что часть вакансий на сайтах — это MOK-объявления. Для кадрового резерва, для репутации, для «мы активно растём». Не новость Но автоматизация подняла эту игру на новый уровень.

Я пробовал использовать ботов для автоотклика — сейчас это целый рынок инструментов. Работает логично: агент читает HTML страницы вакансии, парсит нужное, откликается.

Всё хорошо, пока компании не начали вшивать в код страницы строчку вроде vacancy-in-archive. Технически вакансия живёт на сайте. Визуально — выглядит активной. Но бот читает код раньше, чем картинку. Видит метку — игнорирует. И потенциально интересная позиция просто выпадает из воронки. Один тег. Вся автоматизация — мимо.

Из этого я вынес два вывода, которые, кажется, работают шире одного кейса с джобсёрчингом

1. ИИ-автоматизация — это не решение задачи, это усилитель на конкретном участке цепочки. Она не думает за вас. Она быстро делает то, что вы ей описали. Стоит немного измениться контексту — и цепочка рвётся.

2. Любую автоматизацию легко сломать одним неочевидным элементом. Не сложным. Не дорогим. Просто непривычным для паттерна, который вы обучили.

Если вы строите процессы на основе ИИ — стоит периодически спрашивать себя: а что произойдёт, если кто-то добавит один тег в HTML? Или переименует поле в JSON? Или сменит структуру письма? Хрупкость — это не баг автоматизации. Это её природа.

Пишите в комментарии — кто сталкивался с чем-то похожим, интересно сравнить кейсы.