Пока массового распространения ИИ-фальсификаций при устройстве на работу не видно, но сама тенденция уже проявилась, особенно среди начинающих специалистов. Об этом «Газете.Ru» рассказала начальник Центра карьеры КМЭПТ Валентина Киося.
«Чаще всего молодые кандидаты используют ИИ вполне легально: для составления резюме, упаковки портфолио, подбора формулировок и подготовки к интервью. Такие инструменты экономят время, помогают структурировать опыт и повышают уверенность на собеседовании, и это не является обманом само по себе. Проблемы начинаются там, где ИИ используют не как помощника, а как фабрику несуществующих кейсов», — отметила Киося.
По ее словам, чаще всего подделки встречаются у новичков в IT, маркетинге и рекламе, а также в сферах, где от кандидата ждут навыков, которые сложно быстро подтвердить без реального стажа: финансовые консультации, аналитика, торговля ценными бумагами. Киося пояснила, что в этих направлениях высокая конкуренция сочетается с завышенными ожиданиями работодателей, и часть джунов пытается выглядеть опытнее, чем есть на самом деле. По словам экспертов, они делают это, подкладывая в резюме и портфолио фиктивные проекты, тексты и «результаты», сгенерированные ИИ.
Эксперт объяснила, что джун-специалисты чаще идут на такие ухищрения именно из-за недостатка проверяемого опыта, тогда как мидлы делают это заметно реже: у них уже есть накопленные достижения, которые проще подтвердить и которые работодателю легче проверить. По словам Киоси, доступность современных моделей ИИ упрощает саму процедуру фальсификации, а чрезмерное доверие готовым решениям иногда приводит к эффекту «слишком красиво»: у работодателя возникает ощущение, что между реальными навыками кандидата и представленными материалами есть разрыв.
Эксперт сказала, что обычно подозрения вызывают несостыковки между заявленным опытом и набором навыков, нехарактерно объемное и детализированное портфолио у совсем молодого специалиста, большое количество шаблонных оборотов и «универсальных» фраз, а также противоречия между тем, что написано в профиле, и тем, как человек отвечает и рассуждает на интервью. В итоге проверка смещается с внешней «упаковки» на попытку понять, что кандидат реально умеет и как думает, подчеркнула Киося.
«Чтобы защищаться от «чужих рук» и злоупотреблений ИИ без паранойи, компании все чаще опираются на форматы, которые сложнее подделать и при этом не убивают нормальных кандидатов. Среди них — живое практическое интервью, когда задачу нужно решить в реальном времени, а также разбор собственного решения или проекта, где кандидат объясняет логику, выбор инструментов и компромиссы», — сказала эксперт.
По ее словам, еще один вариант — короткий пробный период или пробный день: он позволяет увидеть реальную работу и взаимодействие с командой, а не только красивое резюме. Эксперт подчеркнула, что такие подходы требуют сильных интервьюеров и аккуратной организации, потому что излишний стресс и «полоса препятствий» на входе могут отпугнуть адекватных людей.
Эксперт уверена, что работодатели будут постепенно ужесточать проверки и удлинять наем, а шансы джунов могут снижаться, если компании начнут требовать «готового опыта» вместо оценки потенциала.
Ключевой вопрос, который эксперт предложила фиксировать для всех участников процесса, — граница между нормой и обманом. Использовать ИИ как помощника допустимо, когда он ускоряет рутину, помогает вспомнить синтаксис, оформить мысли или подготовиться к интервью, но решение и понимание остаются у кандидата, сказала Киося. По ее словам, обман начинается там, где ИИ заменяет реальную компетенцию: создает фиктивные кейсы, приписывает опыт, подменяет самостоятельное выполнение тестового задания или скрывает отсутствие навыков. По словам эксперта, поэтому цель — не в запрете ИИ, а в прозрачных правилах и честной коммуникации, чтобы кандидат мог спокойно говорить о реальном уровне, а работодатель — корректно проверять и не загонять процесс в подозрительность и перегибы.
Ранее была названа главная причина, почему нейросети не смогут заменить людей.