Сейчас на многих профильных ресурсах в топе статьи о рынке труда и влиянии ИИ на поиск работы. Их главный посыл: хорошему кандидату всё сложнее найти работу мечты, прорваться через ИИ-барьер даже с «правильным» резюме, поэтому нужно искать другие способы — нетворкинг и личный контакт.

Меня давно привлекала эта тема как первый крупный полигон практического применения алгоритмов, а затем и ИИ в HR.

Интерес HRTech к найму закономерен. Здесь сошлись и потребности бизнеса с понятным экономическим эффектом от сокращения сроков подбора и трудозатрат HR, и условная технологическая простота предметной области. В начале 2020-х массовый бум ИИ в HR в России совпал ещё и с дефицитом рабочей силы, в том числе в tech, когда даже компании из реального сектора начали создавать собственные tech-команды. Всё это изменило поиск работы. Но насколько фундаментально?

Моё мнение: нет. На рынке действуют всё те же принципы, просто технологии их усилили и сделали более очевидными. Особенно сейчас на фоне негативных тенденций в экономике, сокративших число реальных вакансий, например, в HR и tech.

Для начала я бы сегментировал рынок белых воротничков:

Позиции, закрываемые внутренними кандидатами. Их доля растёт давно: кадровый резерв стал повсеместной практикой, местами даже для массовых позиций.

Позиции, закрываемые «своими». На мой взгляд, это ключевой механизм закрытия большинства интересных вакансий. Знакомство и личный контакт часто оказываются сильнее формальных критериев отбора.

Позиции, закрываемые с рынка. То есть реально попадающие на открытый рынок вакансий и закрывающиеся в результате конкурентного поиска, а не имитационного подбора под «своего».

Оценка числа таких позиций искажена «техническими» вакансиями: формально они опубликованы, но закрывать их никто не планирует.

В итоге мы имеем: общее число вакансий минус внутренний подбор, минус «свои», с поправкой на «технические» позиции.

Сейчас общее количество вакансий в интересующих сегментах сократилось, а этот поправочный коэффициент вырос: часть даже защищённых вакансий поставили на паузу. На этом фоне люди менее охотно меняют работу: вариантов меньше, а риск ошибки выше. Даже освободившаяся позиция теперь не всегда быстро возвращается в активный подбор.

А где здесь ИИ?

Моё мнение: проблема ИИ в подборе не в том, что он принципиально его изменил, а в том, что не смог этого сделать. Была надежда, что ATS, усиленная ИИ, сможет находить на рынке лучшего кандидата, а на деле она, как и человек, ищет не лучшего, а наиболее близкого и понятного. Если раньше нужно было попадать в представление рекрутера об идеальном резюме, то теперь — в модель, используемую в ATS.

Первоначальный буст от анализа большего массива резюме быстро нивелировался тем, что кандидаты начали массово улучшать резюме с помощью ИИ. И получается, что сейчас, когда рынок подбора в HR и tech развернулся в сторону работодателя, ИИ не помогает найти лучшего кандидата, а скорее лишает такого кандидата возможности заявить о себе с помощью грамотного и точечно адаптированного резюме.

Вечный вопрос

Что делать компаниям? Пока рынок их — ничего. Они и так быстро закрывают позиции. Просто не стоит жить в иллюзии, что новые технологии помогают находить лучших: нет, как и раньше, они помогают находить подходящих. Ну а потом продолжить технологическую гонку.

Что делать кандидату? Лучший совет, который легко дать, на 100% верный, но не так прост в исполнении: будьте не кандидатом, который ищет, а кандидатом, которого ищут.

Нужно чем-то выделяться. Если раньше tech-специалисту для этого хватало грамотного резюме, то сейчас нужно большее, а при плохом рынке — что-то уникальное: опыт, экспертиза и умение заявить об этом.

Ну и вечный лайф-хак: имейте или обрастайте связями. Пока это лучший буст для поиска вакансии мечты, проверенный веками и не отменённый ни зрелостью HR-процессов, ни совершенствованием технологий.

Читайте полную версию: https://dzen.ru/a/acKTH1bdNWyCgJSP