Резюме, кажется, начало окончательно умирать.
Не как документ вообще, потому что карточка кандидата всё ещё нужна: быстро посмотреть опыт, компании, стек, примерную траекторию, использовать её как навигацию по человеку. Но как фильтр "подходит / не подходит" резюме становится всё слабее, потому что AI почти обнулил стоимость хорошей упаковки. И тут, мне кажется, есть очень понятная логика, про которую я уже говорил в историях про KPI и системы эффективности: если ты строишь систему с чёткими показателями, её довольно быстро учатся нагибать. Не потому что люди плохие, а потому что люди адаптируются к правилам игры, особенно если эти правила достаточно явно считываются и от них зависит доступ к следующему этапу.
С наймом сейчас происходит примерно то же самое. Со стороны работодателя всё понятно: откликов много, руками всё разбирать долго, HR-ресурсы не бесконечные, хочется автоматизировать, поэтому появляются AI-скрининг, фильтры, скоринги, ATS, автоматическая оценка резюме. Чтобы это работало, систему надо научить, на что смотреть: опыт, ключевые слова, формулировки, совпадение с вакансией, структуру, релевантные проекты.
А дальше начинается обратный prompt engineering. Если понятно, на что смотрит фильтр, становится понятно, что ему нужно дать: кандидат оптимизирует резюме под систему, компания оптимизирует систему под кандидатов, кандидаты оптимизируются под новую систему, и в какой-то момент это уже не найм, а война упаковок.
Причём я не очень хочу тут ругать кандидатов, потому что если первый вход в компанию устроен как текстовая игра, странно не использовать инструмент, который помогает эту текстовую игру проходить. Работодателей тоже можно понять: когда на тебя падают сотни откликов, ты не можешь каждый раз вручную идти в глубокое человеческое понимание, тебе нужно как-то не утонуть в этом потоке.
Но в итоге страдает главное — доверие к сигналу. Была шикарная история-пример про резюме с рецептом пельменей: если в текст добавить нужные ключевые слова и правильно упаковать его под автоматический фильтр, система может считывать его как релевантный профиль, даже если внутри есть абсурдный кусок текста. И это смешно ровно до момента, пока понимаешь, что проблема не в пельменях, а в том, что если система ищет ключевые слова и красивую структуру, она найдёт ключевые слова и красивую структуру, а не человека, не способ мышления, не реальную силу, не то, как кандидат принимает решения и куда у него направлено внимание.
На западном рынке уже пишут, что AI-резюме местами не ускоряют найм, а замедляют его: менеджеры получают больше одинаково приличных резюме и хуже понимают, кому верить. В России это тоже уже выглядит как битва алгоритмов.
Для стартапов это особенно болезненно, потому что в большой компании можно как-то компенсировать плохой первичный фильтр процессом, брендом, несколькими этапами и внутренней машиной, а в стартапе один ключевой найм может заметно поменять траекторию продукта. Здесь не нужен просто "релевантный профиль", а нужен человек, который может стать смысловым ядром какого-то направления, и это почти невозможно нормально понять по резюме, даже если оно честное и не оптимизировано под поисковики.
Нужно поговорить с человеком, услышать, какими вопросами он задаётся, что ему интересно, где у него внимание, как он думает, как спорит с неопределённостью, как пользуется AI не для красивой упаковки, а для реальной работы. У нас, например, всё чаще нанимающие менеджеры смотрят резюме уже после общения с человеком, а не до, чтобы не наложить на него слишком ранний фильтр ожиданий: сначала хочется понять человека, а потом уже посмотреть карточку опыта как справочник.
