ИИ в рекрутинге: заменит ли ChatGPT вас через год? Реальность против хайпа

2023-й стал годом, когда искусственный интеллект перестал быть абстрактной темой с конференций и ворвался в реальную работу: маркетинг, продажи, консалтинг, рекрутинг. Боты пишут письма кандидатам, помогают формулировать вакансии, предлагают вопросы на интервью. Компании тестируют ИИ-собеседников, которые проводят первые этапы отбора.

Рекрутеры задаются вопросом: если ChatGPT уже умеет всё, останется ли работа через год?

Тренды звучат устрашающе: автоматизация, оптимизация, сокращение затрат. На что действительно способен ИИ в найме уже сейчас? Где ускоряет процессы, а где — генерирует ошибки? Где он инструмент, а где — маркетинговый хайп?

Один из клиентов — крупный российский банк — интегрировал GPT-бота в процесс первичного скрининга: кандидат отправляет резюме, бот проводит текстовое интервью, определяет уровень компетенций и выносит предварительную оценку. Временные затраты сократились на 40%, конверсия откликов выросла на 18%. Сам рекрутер на первом этапе не участвует вовсе.

Пугает? Вдохновляет?

ChatGPT — не просто новый софт. Это поворот в профессии, который требует от рекрутера новых навыков: как ставить задачу ИИ, интерпретировать результаты, сочетать машину и человеческое чутье. ИИ умеет многое из рутинной работы — но не всё. И главное: он не знает, кого вы ищете на самом деле, за пределами резюме и ключевых слов.

Поиск по критериям

Фильтрация резюме по ключевым параметрам — одна из рутинных и энергозатратных задач в рекрутинге. На вакансию с широкими требованиями может прийти 300+ откликов. Человеку нужно просмотреть их, быстро понять, кто подходит, а кто — нет. На это уходит часы. ChatGPT и другие ИИ-системы уже умеют помогать с этим.

Что уже работает:

ИИ легко справляется с первичной сортировкой по объективным параметрам:

• опыт в конкретной сфере (финтех от 3 лет),
• указанные навыки (React, Spring, Figma),
• владение языками,
• наличие релевантного образования.

ИИ может использовать промт:

«Проанализируй 50 резюме и выдели кандидатов, у которых:
  – опыт работы в e-commerce не менее 2 лет,
  – знание SQL и Tableau,
  – английский не ниже Upper-Intermediate,
  – опыт удалённой работы в международной компании.»

В ответ — табличка с именами, краткой выжимкой по каждому критерию и резюме рекомендаций, кого двигать дальше.

Пример: для стартапа в Латинской Америке, который искал англоговорящего full-stack разработчика с опытом в AWS и Python, рекрутер загрузил 120 откликов в GPT. Бот выдал shortlist из 14 кандидатов с объяснением по каждому, почему они релевантны. Из списка 10 человек дошли до финального этапа. Время отбора сократилось с 2 рабочих дней до 40 минут.

Чтобы загрузить отклики в GPT, необходимо экспортировать их в Excel или CSV. Если нет экспорта — можно скопировать вручную важные поля: ФИО, должность, ключевые навыки, город, желаемая зарплата, образование, последние места работы и описание задач.

Полные резюме не влезут в один запрос. Оставляйте только ключевые данные. Можно использовать ChatGPT для сжатия резюме

Что пока не работает:

ИИ не умеет читать между строк. Он воспринимает информацию буквально.

1. Контекст теряется. Кандидат указал “опыт управления продуктами” — но это был интернет-магазин на Tilda, а не enterprise-продукт. GPT может поставить его в один ряд с Product Owner из Сбера, если не задать уточняющие критерии.
2. Креативные, нестандартные CV могут быть «завалены». Кандидат не пишет в разделе “навыки” слово “SQL”, но в описании проекта есть: “Работал с большими объёмами данных, строил отчеты из базы PostgreSQL”. GPT без правильного промта может это упустить.
3. Эмоциональный интеллект — отсутствует. Два кандидата с одинаковым стажем — но у одного видна четкая траектория развития, у другого — хаотичные смены позиций. Человек это чувствует интуитивно. GPT — нет.

Но стоит помнить: чем сложнее позиция, чем больше в ней человеческих факторов — гибкости, мотивации, адаптивности, — тем выше риск, что ИИ ошибётся. Он отфильтрует «по ТЗ», но не «по сути». А значит, работа рекрутера не исчезает, а трансформируется: от ручной сортировки резюме — к умению точно ставить задачу ИИ, грамотно интерпретировать результат и проводить глубокую финальную проверку.

Пробовать? Обязательно. Это даёт не только быстрый технический результат — shortlist за 40 минут вместо целого дня — но и развивает ваши скиллы работы с ИИ, позволяет видеть, где он помогает, а где подводит. ИИ даёт рычаг скорости, но не заменяет вашу экспертизу. Никто не отменял навык точного ресерчинга руками — особенно на сложные и тонкие роли. Промт для поиска на HH и других площадках у нас уже готов, а ещё мы сделали отдельный вебинар по ручному поиску кандидатов — ссылку на него оставим ниже.

 

Как усилить: лучшие практики

Чтобы ИИ не ошибался, нужно говорить на «его языке»:

Плохой промт: “Выбери подходящих кандидатов на позицию digital-маркетолога.”

Хороший промт: “Найди кандидатов на позицию digital-маркетолога, у которых:
  – опыт настройки рекламных кампаний не менее 2 лет,
  – были проекты с бюджетом от 500 тыс. рублей в месяц,
  – опыт в B2C-сегменте и работа с CPA.”

И да, если ты не знаешь, как поставить задачу ИИ — просто спроси у него самого. ChatGPT умеет генерировать промт, чтобы работать с другим ChatGPT.Ты буквально можешь написать: «Сформулируй запрос, чтобы найти кандидатов по таким-то критериям» — и он создаст понятный, структурированный промт, который потом можно использовать в другой сессии или в API.

Письма и СМС кандидатам: автоматизация без потери человечности

Переписка с кандидатами — рутинный, но важный этап. От того, как напишете первое сообщение, зависит, откроет ли его кандидат, откликнется ли, как воспримет компанию. ИИ уверенно входит в эту зону: пишет, переписывает, подбирает стиль. Главное — научиться использовать его так, чтобы не потерять живое общение.

Что уже работает:

ИИ справляется с написанием: приглашений на интервью, фоллоу-апов — если кандидат не ответил, отказов — в уважительном тоне, персонализированных подводок к кандидатам, найденным в LinkedIn.

Пример 1 — приглашение на интервью:

Промт:

«Сформулируй письмо кандидату на позицию системного аналитика. Он откликнулся 2 дня назад, хотим пригласить его на Zoom-интервью. Стиль — нейтральный, деловой, с уважением.»

Ответ GPT:

Здравствуйте, Иван! Благодарим за отклик на вакансию системного аналитика. Мы внимательно изучили резюме и хотели бы пригласить вас на онлайн-интервью, чтобы подробнее обсудить опыт и ожидания. Предлагаем провести встречу в ближайшие два дня. Уточните, пожалуйста, удобное время. Хорошего дня и до связи!

[Имя рекрутера]
 [Компания]

Пример 2 — follow-up, если нет ответа:

Промт:

«Напиши короткое, дружелюбное напоминание кандидату, который не ответил на первое сообщение. Позиция: UX-дизайнер. Тон — неформальный, но без давления.»

Ответ GPT:

Привет, Марина! Хотел уточнить, успели ли посмотреть сообщение по поводу вакансии UX-дизайнера? Думаю, ваш опыт отлично подошёл бы нам. Если интересно — буду рад обсудить в любое удобное время. Если нет — всё ок, спасибо, что посмотрели :) Хорошего дня!

Пример 3 — массовая рассылка:

Промт:

«Сгенерируй шаблон письма для массовой рассылки кандидатам на вакансию backend-разработчика. Кандидаты из Talent Pool, нужно заинтересовать, не быть навязчивыми.»

GPT-версия:

Здравствуйте! Мы сейчас расширяем команду и ищем backend-разработчика в интересный финтех-проект с высокой нагрузкой, микросервисной архитектурой и дружной командой. Если вы сейчас открыты к предложениям — будем рады рассказать подробнее. Если не актуально — всё равно будем признательны за пару слов :)

Что пока не работает:

1. Глубокая персонализация. GPT не видит мотива кандидата. Он может сгенерировать обращение, но не знает, что у человека в профиле указано "не рассматриваю предложения ниже $3000" — и отправит шаблон с вилкой $2200–2700.
2. Интонационные нюансы. Без тонкой настройки бот может перегнуть:
     — слишком вежливый ("Уважаемый Михаил Сергеевич")
     — слишком панибратский ("Привет! Ну что, пойдешь к нам в банду?").
3. Ошибки при массовом копировании. GPT может не учесть гендер, склонения, или вставить лишнюю строчку.

Публикация вакансий

Писать вакансию — не просто "копировать ТЗ". Хорошее объявление — это маркетинг: зацепить внимание, донести суть, показать ценность, отсеять ненужных. Главное — не просто "попросить написать вакансию", а научиться задавать правильный контекст и формат.

Что уже работает:

ИИ легко адаптирует одну и ту же вакансию под разные каналы и целевые аудитории:

• HeadHunter — официально, по структуре;
• Telegram-канал — коротко, без воды;
• LinkedIn — в формате storytelling;

Сегодня всё больше вакансий пишутся с помощью ИИ — и это норма. Сами платформы (HH, LinkedIn, SuperJob) предлагают сгенерировать текст. Поэтому нет смысла тратить время на ручную структуру и формулировки с нуля. Гораздо эффективнее — взять готовый черновик, немного подправить и сразу публиковать. Это экономит 90–100% времени — и даёт тот же результат, что и час сидения над текстом.

Пример 1 — вакансия на HeadHunter (классический стиль)

Промт:

«Сформулируй вакансию Java-разработчика уровня Middle для размещения на HeadHunter. Проект — финтех, удаленка, команда 12 человек. Важно указать стек: Java 17, Spring Boot, PostgreSQL, Docker.»

Пример 2 — адаптация под Telegram-канал

Промт:

«Сделай Telegram-версию вакансии Middle Java-разработчика из предыдущего примера. Стиль — живой, неформальный, максимум 100 слов.»

Пример 3 — LinkedIn: вакансия с историей

Промт:

«Напиши пост в LinkedIn о вакансии продукт-менеджера. Формат — от первого лица: “мы ищем человека”, с короткой историей команды, без канцелярита.»

Что пока не работает:

1. ИИ не знает ЦА. Он не определит, где нужные люди — на VC.ru, в профчате Telegram или в закрытом Slack-сообществе.
2. Шаблоны переслащены или сухие. GPT любит вставлять фразы "дружный коллектив", "молодая команда". Их нужно чистить руками.
3. Он не знает "красные флажки". GPT не различит, что упоминание “сверхурочных” вызовет отток откликов — если это не укажете.

Вы — человек, который знает, кого ищет и как звучит ваш бренд. ИИ может превратить это в текст — но за смыслы по-прежнему отвечаете вы.

4. Вопросы для интервью

Интервью — не только проверка навыков, но и искусство копать вглубь. Хорошие вопросы позволяют понять, как человек мыслит, принимает решения, ведёт себя под давлением. И здесь ChatGPT может быть неожиданно мощным союзником — особенно когда нужно подготовиться к интервью по незнакомой специальности, сделать вопросы глубже.

Что уже работает:

ИИ отлично справляется с генерацией технических вопросов по стеку, формулировкой ситуационных вопросов, адаптацией вопросов под уровень (junior / middle / senior), подсказками для уточняющих вопросов и сценариев развития диалога.

Пример 1 — подготовка технических вопросов

Промт:

«Составь 5 технических вопросов для интервью на позицию DevOps-инженера с акцентом на Kubernetes, CI/CD и AWS. Уровень — senior.»

Ответ GPT:

1. Как подходите к проектированию CI/CD пайплайна для микросервисной архитектуры?
2. Опишите стратегию обновления подов в Kubernetes без даунтайма.
3. Как вы настраиваете мониторинг и алерты для production-инфраструктуры в AWS?
4. Что делаете при перегрузке ingress-контроллера?
5. Расскажите про сложный инцидент, связанный с деплоем, и как его решили.

Пример 2 — сложные поведенческие вопросы

Промт:

«Придумай 3 поведенческих вопроса для кандидатки на позицию руководителя клиентского сервиса в e-commerce. Цель — оценить стрессоустойчивость и навык урегулирования конфликтов.»

Ответ GPT:

1. Расскажите о ситуации, когда крупный клиент был недоволен обслуживанием. Что предприняли?
2. Был ли случай, когда ошиблись в коммуникации с клиентом? Как это исправили?
3. Как реагируете, когда команда делает ошибку, а клиент требует компенсации?

Пример 3 — кейсы для узких профессий (медицина)

Промт:

«Придумай нестандартные вопросы для интервью хирурга имплантолога. Цель — оценить критическое мышление и реакцию в экстренных ситуациях.»

GPT-вариант:

1. Представьте, что у пациента начинается сильная аллергическая реакция во время установки импланта. Ассистент в панике, а в кабинете нет врача-анестезиолога. Какие действия — и какие решения вы принимаете первыми?
2. Нужно удалить старый неудачно поставленный имплант и установить новый, но пациент настаивает на сохранении эстетики. Как действуете, если понимаете, что идеального результата не будет?
3. Если бы был пациент, которого нужно прооперировать в условиях частичного отсутствия оборудования (например, свет, рентген или мониторинг), какие принципы бы использовали, чтобы принять решение — работать или нет?

Что пока не работает:

1. Поверхностность при слабом промте. Без конкретного контекста GPT даст дежурные: “Расскажите о себе”, “Почему ушли с предыдущего места” — мусорные вопросы.
2. Промахи по культуре компании. GPT не знает, что вы ищете «бесстрашных» или, наоборот, “осторожных” сотрудников — если вы это не заложите явно.
3. Проблемы с логикой развития сценариев. GPT может предложить кейс, но не дать возможные ответы или критерии оценки. Это придётся додумывать вручную.

Оценить, как кандидат мыслит, чувствует ли контекст, насколько он "ваш" — зона, где ИИ не соперник человеку. Но если вы — рекрутер, умеющий задавать правильные вопросы и ИИ, и кандидату, — вы становитесь намного сильнее, чем любой из них по отдельности.

Заключение: ИИ — не враг, а инструмент.

ChatGPT умеет многое: сортировать резюме, писать письма, предлагать вопросы, упрощать рутину. И рекрутеры, которые говорят “мне это не надо”, рискуют оказаться в положении кассиров, которых вытеснили терминалы самообслуживания.

Но правда в том, что ИИ не заменяет вас. Он заменяет того, кто не использует ИИ.

Рынок не станет менее человеческим. Люди по-прежнему будут хотеть внимания, эмпатии, понимания. Просто тем, кто умеет грамотно совмещать технологии и soft skills, будет легче. Настоящая ценность — по-прежнему в вас: в том, как чувствуете, спрашиваете, наблюдаете, дожимаете. В умении не просто подобрать кандидата, а понять, кто действительно подойдёт.

Так что вопрос уже не “Заменит ли вас ChatGPT?”,  а “Научились ли вы работать с ним так, чтобы стать незаменимым?”