ИИ на собеседовании — норма?

У меня за стеной работает топ-менеджер международной образовательной платформы. Иногда я слышу, как обсуждают кандидатов.

Одна реплика заставила меня напрячься: — Отвечал бойко и правильно. Но кандидатов, которые используют на собеседовании ИИ, мы не рассматриваем.

Вы серьёзно?

Молодая распределённая компания ловит тренды, тестирует инновации и оплачивает корпоративную подписку на ChatGPT, но не готова к тому, что кандидат при ответах использует ИИ?

Карьерные коучи годами объясняли: вы не обязаны знать всё, но должны понимать, где найти ответ. И вот человек демонстрирует этот навык — а его отбраковывают, потому что между «использовал ИИ» и «списал» поставили знак равенства.

В нашем представлении автоматизация до сих пор выглядит как замена ручного труда: раньше функцию выполнял человек, теперь — машина. Технология существует отдельно, а владение ею сводится к знанию, куда нажать.

Но что на самом деле означает владение инструментом?

Например, Miro. Это умение найти кнопку для стикера? А без Miro кандидат уже не может разметить процесс на доске, нарисовать схему от руки или собрать модель в Excel?

Или Kanban. Доска с колонками встроена почти в каждую CRM. Но многие ли из тех, кто указывает Kanban в стеке, понимают его ценность за пределами перетаскивания карточки? Видят ли они узкие места, умеют ли управлять потоком?

Владение инструментом — один из способов проявить компетенцию, но не сама компетенция. Однако Miro и Kanban-доска входят в стек почти как группа крови.

Почему же с ИИ происходит странная инверсия? Почему самого факта использования достаточно, чтобы вынести приговор?

Big Data наводнила мир информацией, а нейросети дали возможность её перерабатывать. И процессу этому уже десятилетия.

Но специалиста по-прежнему оценивают под нагрузкой и на ограниченных данных, а результаты затем экстраполируют на реальную работу.

Мы привыкли к технологиям, которые предлагают заранее определённый способ действия: интерфейс, последовательность операций, алгоритм. Человеку остаётся правильно использовать инструмент и получить предусмотренный результат.

С ИИ иначе. Человек сам формулирует задачу, решает, что передать модели, проверяет ответ и меняет ход решения. Но оцениваем мы эту работу по старой схеме: будто технология уже сформировала результат, а человеку осталось его принять.

Получается что-то типа human-after-the-loop. В лучшем случае человеку оставляют право приёмки. В худшем — только ответственность и увлекательное расследование того, что пошло не так.

Но интеллект — не готовый ответ. Интеллект — процесс.

Зрелая работа с ИИ устроена иначе. Человек понимает возможности и ограничения модели, задаёт контекст и границы, проверяет выводы, замечает уверенную чушь, возвращает систему к фактам, меняет направление и принимает итоговое решение.

Это human-in-the-loop: человек не наблюдает за технологией со стороны, а образует с ней единую рабочую систему.

Не оператор при кнопке, а многорукий Шива. Только вместо трезубца — документы, данные, нейросеть и десяток открытых вкладок.

Отказ кандидату, использующему ИИ, — это пренебрежение связкой «человек + технология», внутри которой пока не умеют разглядеть человеческую функцию.

И это проблема не только найма.

При проектировании новых продуктов часто повторяется та же логика: сначала удалить человека из процесса, а затем вернуть в финале — проверить результат и ответить за последствия.

Но в сложных задачах человек не лишнее звено, а системообразующий элемент. Он определяет, ради кого, зачем, какими методами и в каких пределах действует технология.

И мне хотелось бы, чтобы сосед понял: оценивать можно не только факт использования ИИ, но и то, насколько хорошо кандидат управляет связкой «человек + технология».

Вопрос — в критериях оценки.

А как вы относитесь к использованию ИИ на собеседовании?

#ИИ #карьера #собеседование #HumanInTheLoop