Рынок труда 2026 года столкнулся с новой реальностью: искусственный интеллект научился писать резюме и проходить первичные фильтры за кандидата, и это полностью перевернуло представление о том, как нужно вести себя на собеседовании.
Гладкая, уверенная самоподача перестала быть преимуществом. С «РБК Pro» об этом поговорили Анастасия Котлова, руководитель группы подбора, и Ирина Филимоненко, специалист по подбору персонала Selecty.
ИИ пишет резюме не хуже соискателя, поэтому безликая, хоть и уверенная подача читается как машинный текст. Теперь выигрывает не самый громкий, а самый конкретный. Если кандидат может подтвердить каждую фразу цифрой, кейсом, неудобной деталью — это сразу выделяет его среди шаблонных откликов.
Проверяемые факты невозможно сгенерировать из воздуха. Именно такие формулировки проходят и через ИИ-скрининг, и через оценку живого рекрутера. На собеседовании эта логика усиливается: рассказ по методике STAR больше не впечатляет, поскольку нейросеть выдает его за секунды. Зато честный разбор ошибки, объяснение выбора в пользу одного решения и отказ от других, реальная деталь, которую нельзя придумать, вызывают доверие.
Появляется «нулевой этап» отбора: ИИ-системы все чаще сортируют резюме до того, как их увидит человек. Поэтому текст теперь должен учитывать двух читателей — алгоритм, ищущий ключевые слова и структуру, и рекрутера, оценивающего достоверность.
Полный материал читайте в публикации «РБК Pro».
Гладкая, уверенная самоподача перестала быть преимуществом. С «РБК Pro» об этом поговорили Анастасия Котлова, руководитель группы подбора, и Ирина Филимоненко, специалист по подбору персонала Selecty.
ИИ пишет резюме не хуже соискателя, поэтому безликая, хоть и уверенная подача читается как машинный текст. Теперь выигрывает не самый громкий, а самый конкретный. Если кандидат может подтвердить каждую фразу цифрой, кейсом, неудобной деталью — это сразу выделяет его среди шаблонных откликов.
Проверяемые факты невозможно сгенерировать из воздуха. Именно такие формулировки проходят и через ИИ-скрининг, и через оценку живого рекрутера. На собеседовании эта логика усиливается: рассказ по методике STAR больше не впечатляет, поскольку нейросеть выдает его за секунды. Зато честный разбор ошибки, объяснение выбора в пользу одного решения и отказ от других, реальная деталь, которую нельзя придумать, вызывают доверие.
Появляется «нулевой этап» отбора: ИИ-системы все чаще сортируют резюме до того, как их увидит человек. Поэтому текст теперь должен учитывать двух читателей — алгоритм, ищущий ключевые слова и структуру, и рекрутера, оценивающего достоверность.
Полный материал читайте в публикации «РБК Pro».