Как не дать AI в рекрутинге уехать в сторону предвзятости: практический разбор
Вот представим — нужно автоматизировать первичный подбор резюме через n8n или Make. Подгружаем поток данных, запускаем AI-агента на анализ. Но важный момент — какой именно набор данных попадет в модель? Обычно берут датасеты с историческими решениями, и здесь-то зарыт основной риск: AI научится повторять старые перекосы. Я бы всегда начинал с анализа структуры исходных данных, потом делал пару пилотных выгрузок, прогонял через прозрачные фильтры и вручную быстро просматривал крайние случаи. По сути, добиваемся минимизации непредсказуемых сценариев. Чем гибче сама цепочка автоматизации — тем проще остановить или поправить перекос на раннем этапе. Итог: никакой «полной автоматизации» — только пошаговый контроль.
