«Вы нам не подходите»: почему ИИ массово отсекает хороших людей

Фраза «вы нам не подходите» официально считается токсичной и даже запрещенной в профессиональной среде HR. Формально рекрутеры давно не говорят так прямо, они «деликатнее»: «мы продолжим рассмотрение других кандидатов», «профиль пока не совпал с задачами». Но по сути происходит то же самое: человек получает отказ, зачастую даже не понимая почему.

С появлением ИИ-систем в подборе персонала эта ситуация обострилась. Теперь в отборе участвует не человек с субъективным опытом, эмоциями и здравым смыслом, а алгоритм, обученный на больших массивах данных. И именно он сегодня решает, кто «подходит», а кто нет.

Да, исследования показывают: ИИ иногда собеседует лучше людей

Недавний эксперимент с участием 67 000 кандидатов в сфере клиентской поддержки показал: беседы с голосовым ботом дали на 12% больше офферов и на 17% большую удерживаемость сотрудников на рабочем месте. ИИ задавал меньше лишних вопросов, не уставал, не забывал детали и давал кандидату говорить больше. В целом это звучит как будущее… 

Но есть нюанс… 

ИИ не понимает контекста, а значит не понимает человека

Алгоритм анализирует не смысл, а совпадения. Не мотивацию, а формулировки. Не потенциал, а «похожесть» на тех, кто уже был принят и признан «успешным» ранее.

Если в обучающей выборке:

1. продвигали вперед людей определенного возраста
2. предпочитали определенный тип речи или поведения
3. наказывали за нестандартное мышление

ИИ воспроизводит это. И не просто повторит, а усилит, доведя шаблон до математической чистоты.

В результате:

1. нестандартные, но сильные специалисты отсекаются
2. люди с нетипичным опытом не проходят фильтр
3. кандидаты начинают учить «правильные фразы», чтобы понравиться алгоритму

Да, это уже происходит. В сети существуют целые инструкции: какие слова вставить в резюме, как построить ответ, как «звучать подходящим» для ИИ. То есть мы не оцениваем человека, а мы оцениваем его способность воспроизвести шаблон.

И вот главный риск: организация перестает видеть сильных, но не стандартных. Она делает себя «слепой»… только теперь не к процессам, а к людям.

Пример

Два кандидата:

1. Специалист без идеального словарного конструктора, но с реальным опытом решения сложных задач в полевых условиях.
2. Человек, который выучил «как говорить на HR-языке» и знает, где ставить «ответственность», «командность» и «проактивность».

Кто пройдет фильтр? Правильно! тот, кто звучит ближе к шаблону, но кто будет работать лучше??? Часто все наоборот.

Что делать компаниям, чтобы не потерять таланты?

1. Использовать ИИ как инструмент, а не как судью. Итоговое решение должен принимать человек.
2. Проверять модели на предвзятость. Да, это возможно. Да, это сложно. Но иначе алгоритм просто законсервирует старые ошибки.
3. Добавлять этапы, где важен реальный опыт, а не только ответы на вопросы. Тестовые задачи, пробные смены, мини-проекты.
4. Отслеживать тех, кого ИИ отсеял и периодически выбирать «второй шанс». Часто именно там и самые перспективные.

Итог

ИИ может помогать. Может ускорять. Может экономить время, но он не должен решать вместо нас, кого считать «правильным человеком».

Потому что будущее компании строят не идеальные формулировки. А те, кто умеют думать, искать решения, видеть иначе и делать больше, чем прописано в стандарте.

И если мы поручим ИИ фильтровать нетакусь, то однажды проснемся в мире, где работают только одинаковые. Идеально подходящие. Но совершенно не способные создавать новое.

В нашем Telegram-канале мы делимся свежими инсайтами о том, как оптимизировать найм и не переплачивать. Подписывайтесь!