Российский рынок труда попал в замкнутый круг: соискатели используют нейросети, чтобы улучшить резюме, сопроводительные письма и ответы на тестовые задания, а работодатели внедряют ИИ, чтобы автоматически разбирать и ранжировать полученный поток кандидатов. В результате алгоритмы начинают проверять документы, которые создавали другие алгоритмы.
Фото: Хабр. 43% ищущих работу использовали ИИ для составления резюме, которые потом проверяли нейросети будущего работодателя
Елена Иванова
По данным исследования, приведенного ComNews в августе 2026 года, 43% опрошенных специалистов использовали ИИ для создания или редактирования резюме , а также для написания сопроводительных писем при устройстве на новую работу. Еще 30% применяли нейросети для подготовки к собеседованию, 21% — для изучения рынка труда, зарплат и потенциальных работодателей. При этом треть участников опроса сказали, что вообще не использовали ИИ.
Со стороны работодателей картина зеркальная. 49% компаний уже используют ИИ для автоматизации отдельных процессов найма. 14% делают это на нескольких этапах, еще 35% применяют отдельные инструменты. Наиболее распространенные задачи — создание описаний вакансий, расшифровка и анализ интервью, автоматическая переписка с кандидатами, первичный скрининг и ранжирование резюме.
При этом российский рынок пока находится скорее в начале перехода. По оценке экспертов, приведенной РБК, системно ИИ в рекрутинге используют лишь 5–12% российских компаний, тогда как 42% по-прежнему ведут подбор полностью вручную. Остальные экспериментируют с отдельными этапами.
ИИ начал проверять ИИ
Главная проблема возникает в тот момент, когда соискатель знает, что его резюме будет читать алгоритм. В российском исследовании 32% кандидатов заявили, что в таком случае специально оптимизировали бы резюме под ключевые слова, а еще 32% воспользовались бы ИИ для его улучшения. Иными словами, автоматический отбор сам стимулирует кандидата создавать документы, максимально удобные для другого алгоритма.
Работодатели уже замечают такую практику. 71% компаний, участвовавших в исследовании, сталкивались с использованием ИИ в резюме кандидатов, 68% — в сопроводительных письмах, 36% — в портфолио и тестовых заданиях. Еще 20% замечали признаки использования нейросетей в профилях соискателей, а 19% — в ответах на скрининговые вопросы.
Получается своеобразная технологическая гонка. Кандидат пытается попасть в поле зрения алгоритма, используя правильные формулировки и ключевые слова. Работодатель, в свою очередь, использует алгоритм для поиска наиболее подходящих формулировок и характеристик среди тысяч откликов. Причем обе стороны понимают ограничения такой системы.
76% специалистов опасаются, что ИИ неправильно оценит их опыт или навыки. 46% беспокоит отсутствие возможности оспорить решение алгоритма, 45% — недостаток человеческого общения, 30% — риск утечки или неэтичного использования персональных данных.
Почему работодатели пока не хотят полностью отдавать найм машине
Для бизнеса использование нейросетей в хедхантмнговом процессе означает очевидную экономию. По данным российского исследования, 55% работодателей, использующих ИИ, говорят о сокращении объема рутинной работы, 36% — о снижении нагрузки на рекрутеров, 20% — об ускорении закрытия вакансий. В РБК приводится пример «Сбера»: его система «ГигаРекрутер» с начала 2026 года провела более 100 тыс. первичных интервью, а среднее время от отклика до обратной связи сократилось с 23 часов до трех.
Но алгоритм хорошо работает там, где кандидатов нужно быстро отфильтровать по формальным признакам. Когда требуется понять мотивацию человека, проверить реальный уровень компетенций, обсудить условия или оценить нестандартный опыт, роль человека сохраняется.
Поэтому работодатели не отказываются от человека при последующем отборе кандидатов. 56% компаний используют живые собеседования, 33% дают задания в реальном времени, а 26% сравнивают ответы кандидата на интервью с его резюме и предыдущими этапами отбора. Только 4% используют специальные инструменты для распознавания ИИ-текстов.
И все-таки — рынок постепенно приходит к парадоксальной конструкции: алгоритм помогает кандидату подготовиться, другой алгоритм помогает работодателю его отобрать, а затем человек должен проверить, насколько оба алгоритма не исказили реальную картину.
За рубежом ситуация похожая, но масштаб уже больше
В США и Великобритании эта проблема возникла раньше. По данным Gartner, в четвертом квартале 2024 года 39% опрошенных кандидатов использовали ИИ в процессе трудоустройства. Из них 54% применяли нейросети для текста резюме, 50% — для сопроводительных писем, 36% — для письменных заданий и 29% — для ответов на вопросы в рамках оценки кандидата.
Одновременно растет недоверие кандидатов к алгоритмическому найму. В исследовании Gartner, проведенном в первом квартале 2025 года среди 2918 человек, только 26% заявили, что доверяют ИИ в вопросах справедливой оценки. 52% считали, что их заявки уже проходят через ИИ-скрининг. Еще 25% сказали, что использование ИИ работодателем снижает их доверие к компании.
Британское исследование CV-Library, проведенное в марте 2026 года среди более чем тысячи кандидатов и почти 500 рекрутеров, показало новое препятствие для привлечения достойных работников. 83% рекрутеров заявили, что используют ИИ для ускорения и повышения эффективности найма. При этом более половины кандидатов уверены, что их могли отклонить алгоритмы без проверки человеком. В результате каждый третий говорит, что не будет подавать на вакансию, если в процессе используется ИИ.
У работодателей возникла новая проблема — подмена личности. Gartner сообщал, что во втором квартале 2025 года 6% опрошенных кандидатов признались в так называемом interview fraud: они либо выдавали себя за другого человека, либо позволяли другому человеку проходить интервью вместо них. Gartner прогнозирует, что к 2028 году каждый четвертый профиль кандидата в мире может оказаться фиктивным.
Европа пытается поставить алгоритмы под контроль
Европейский подход заметно отличается от американского. В ЕС системы искусственного интеллекта, предназначенные для рекрутинга и отбора работников, отнесены к категории высокорисковых. В нее попадают, в частности, инструменты, которые анализируют и фильтруют заявки, сопоставляют кандидатов с вакансиями и формируют рейтинги.
Причина такой классификации связана с тем, что автоматическая ошибка при найме может непосредственно повлиять на карьеру человека, доступ к работе и доход. Европейское законодательство отдельно обращает внимание на риск воспроизведения дискриминации, защиты персональных данных и непрозрачности решений.
США идут по другой дороге. Там нет единой федеральной системы регулирования ИИ в найме, сопоставимой с европейской моделью. Вместо нее действуют нормы о недопущении дискриминации, а также правила и правоприменительная практика на федеральном уровне, уровне штатов и муниципалитетов. EEOC прямо указывает, что использование ИИ не освобождает работодателя от ответственности за дискриминацию при найме. Под контроль могут попадать автоматический анализ резюме, оценка видеособеседований и другие инструменты.
Возвращение человека в рекрутинговый процесс становится не отказом от ИИ, а новой частью технологии
На первый взгляд массовое внедрение нейросетей должно было сделать найм более автоматизированным. ИИ действительно забирает самые трудоемкие операции: читает резюме, сортирует кандидатов, пишет приглашения, проводит первичный скрининг и назначает встречи. Но чем больше таких инструментов появляется, тем менее надежными становятся резюме и другие документы.
CV перестает быть надежным самостоятельным источником информации. Его можно быстро улучшить нейросетью, наполнить правильными ключевыми словами и адаптировать под конкретную вакансию. Поэтому работодатели переносят проверку на следующий уровень: живой разговор, практическое задание, моделирование реальной рабочей ситуации.
Именно поэтому тезис о возвращении живого общения имеет под собой практическую основу. Речь, однако, идет не об отказе от ИИ. Скорее формируется двухконтурная система: машина занимается массовым отсевом, а человек проверяет кандидата там, где цена ошибки становится высокой.
В России этот процесс только набирает скорость. В других странах он уже перешел в следующую фазу — спор идет не столько о том, использовать ли ИИ при найме, сколько о том, где проходит граница между автоматизацией и решением судьбы конкретного человека алгоритмом.
И в этой системе возникает новый парадокс рынка труда: чем лучше нейросети научатся писать резюме и чем лучше работодатели научатся их автоматически распознавать, тем чаще каждый новый сотрудник может оказать «котом в мешке». Подавать резюме и решать логические задачки из дома сможет каждый.
А вот смогут ли эти кандидаты работать?
