Вчера на обучении hh.ru обсуждали использование ИИ для предварительного разбора откликов.

И у меня возник вопрос, который после встречи так и не отпустил. Кандидаты всё чаще используют ИИ для подготовки и адаптации резюме. Работодатели параллельно начинают использовать ИИ для анализа этих же резюме. Получается интересная конструкция: один алгоритм помогает тексту лучше соответствовать вакансии, второй — оценивает, насколько хорошо текст соответствует вакансии.

Но где здесь заканчивается оценка кандидата и начинается оценка качества его упаковки?

Я не против автоматизации. В массовом подборе и при понятных критериях она действительно способна снять большой объём рутины. Но если основным результатом становится только сокращение времени обработки отклика, можно получить красивую экономию на одном этапе и не заметить потери дальше по воронке.

Мне гораздо интереснее было бы измерять: - кого система посчитала нерелевантным, а после общения рекрутер изменил мнение; - как меняется качество найма; - какие кандидаты чаще оказываются недооценены; - не становится ли воронка искусственно уже с каждым новым критерием.

Для меня здесь пока работает очень простое правило: ИИ может помогать принимать решение. Но не должен незаметно становиться самим решением о человеке.

И чем больше машинного текста появляется с обеих сторон найма, тем ценнее почему-то становится старая добрая фраза: «А давайте пообщаемся».

А если хочется посмотреть, с чего у меня вообще начались все эти вопросики 😁 — фрагмент разговора оставила в Telegram: @davydovahr