Тендеры и лиды
Информация
Рынок найма в IT переживает заметные изменения.То, что ещё недавно казалось естественной частью человеческого взаимодействия — собеседование, отклик, оценка — сегодня всё чаще автоматизируется с помощью цифровых инструментов и искусственного интеллекта.ИИ уже помогает писать тексты вакансий, проводить первичный скоринг и структурировать отклики. Он может ускорять процессы и помогать HR-команде прогнозировать вероятность того, что кандидат успешно завершит процесс отбора. Но вместе с эффективностью пришла и новая непрозрачность: часть решений всё чаще принимает модель, а её критерии остаются скрытыми.Компании всё активнее внедряют AI-инструменты для повышения эффективности процессов. Живой пример от сотрудника домклик: ChatGPT помогает их HR-команде оптимизировать коммуникации с кандидатами и сокращать время на поиск релевантных откликов почти вдвое. Но чем больше систем внедряется, тем сложнее становится понять, почему именно этот кандидат прошёл, а другой — нет.Процесс отбора перестаёт быть прозрачным даже для самих рекрутеров: алгоритмы ранжируют, подсказывают, а иногда — принимают решения, которые человек лишь утверждает постфактум.И, что логично, именно IT-индустрия, где инновации проходят путь “от идеи до прототипа” быстрее всего, оказалась на передовой этой трансформации.ИИ здесь не просто инструмент, а полноправный участник процесса — он стоит по обе стороны собеседования: помогает рекрутеру оценивать кандидата и помогает кандидату лучше подготовиться, формулировать ответы, составлять резюме, адаптировать тон.В результате найм в IT становится не просто быстрее — он становится другим. Меняется баланс между человеком и системой, критерии оценки и даже само понятие «справедливого отбора». И кажется, впереди ещё больше вопросов, чем ответов.
Рекрутмент в IT давно вышел за рамки публикации вакансий на hh.ru и ручного просмотра откликов. Поток резюме растёт с каждым годом, кандидатов становится всё больше — поэтому рутинная сортировка превращается в хаос. На этом фоне на сцену выходит искусственный интеллект, который берёт на себя рутину и постепенно перестраивает процесс найма.Что имеем уже сегодня, ИИ умеет:
По данным ежегодного отчета LinkedIn в 2025, около 70% компаний в мире уже используют ИИ хотя бы на одном этапе подбора. В России доля пока меньше — 5–7% компаний, — но внедрение идёт быстрыми темпами, особенно среди банков, телекомов и IT-аутсорсинговых компаний.Обратная сторона медали: вместе с тем растёт и непрозрачность — алгоритмы принимают решения, которые не всегда очевидны даже для опытного рекрутера.
ИИ в рекрутинге перестал быть просто инструментом — он пересобирает саму структуру рынка труда. Раньше роль HR была понятна: искать кандидатов, проводить собеседования, фильтровать отклики. Сегодня задачи рекрутера меняются: рутинную часть берёт на себя алгоритм, а человек фокусируется на том, что не под силу машине — оценка мотивации, культурного фита, потенциала роста, стратегическое построение процессов найма.Кандидаты тоже становятся более технологичными. Они используют ИИ для подготовки резюме, сопроводительных писем и тренировки на AI-интервьюерах. В результате меняются баланс сил и логика отбора: алгоритмы фильтруют, а человек принимает ключевые решения там, где важен человеческий фактор.Ниже разбираем, как именно меняются роли рекрутера, кандидата и какие новые навыки становятся критичными в эпоху ИИ.
Теперь ИИ забирает всю рутинную работу: сортирует сотни откликов, проводит первичные интервью, прогнозирует шансы кандидата на успешный оффер. Рекрутер становится не «фильтром», а архитектором процессов: проектирует, какие алгоритмы использовать, и интерпретирует результаты.
Соискатели тоже научились использовать ИИ: генерируют сопроводительные письма, оптимизируют резюме под ключевые слова, проходят тренировки на AI-интервьюерах. Это выравнивает стартовые позиции, но усложняет понимание реальных компетенций. Кандидат может пройти скрининг идеально подготовленным ботом, а не собственными навыками, что создаёт иллюзию соответствия требованиям.
ИИ уже уверенно справляется с базовыми задачами — написанием простого кода, тестированием и технической поддержкой. В результате количество entry-level вакансий сокращается: компании всё реже готовы инвестировать в обучение начинающих, если ту же задачу можно поручить модели.Меняется и сама логика обучения. Если раньше джуну было важно «набивать руку» и писать код вручную, то теперь всё чаще он проверяет и дорабатывает результат, выданный ИИ. Это ускоряет процесс, но замедляет развитие фундаментальных навыков — фактически джуны превращаются из исполнителей в ревьюеров алгоритмов, и это создаёт новый вызов: как вырастить специалиста, если начальный этап — уже автоматизирован.
Работодатели перестают ограничиваться классическими запросами вроде Python или React. Ценятся кандидаты, которые умеют интегрировать ИИ в процессы компании: писать промпты, автоматизировать пайплайны, использовать модели для аналитики и коммуникаций. Эти навыки становятся частью «профиля успешного специалиста», и компании начинают оценивать не только опыт и знания, но и умение использовать ИИ как инструмент повышения продуктивности.
С внедрением ИИ меняется и организационная структура: появляются роли типа AI HR-специалиста, специалиста по аналитике найма с ИИ и даже «менеджеров по промптам».
Российский рынок найма традиционно осторожен к экспериментам, но именно здесь рост AI-технологий сейчас самый быстрый. Динамика особенно заметна на зарплатах: в исследовании HH.ru специалисты с AI-компетенциями зарабатывают на 10–20% больше, чем коллеги на аналогичных позициях без таких навыков.С другой стороны, один из главных сдерживающих факторов роста — юридические ограничения. Закон №152-ФЗ «О персональных данных» требует локализации всех данных, что делает использование зарубежных AI-платформ вроде ChatGPT или HireEZ практически невозможным. Даже если HR-команда готова к инновациям, законодательство и инфраструктура не поспевают.Но ключевой барьер не в технологиях, а в культуре. Многие менеджеры и HR до сих пор боятся “передать контроль” машине. Скепсис понятен: алгоритм может ошибиться, а объяснить свои решения он не способен. Поэтому внедрение ИИ в HR-процессы часто начинается “снизу” — инициативами продвинутых команд, а не стратегией сверху.Тем не менее, вектор уже задан. Интерес к отечественным HR-Tech-стартапам растёт: платформы вроде Skillaz, CleverStaff и Huntflow активно развивают AI-модули для автоматизации подбора и адаптации персонала (CNews). Многие крупные компании уже запустили внутренние академии AI-навыков для HR-специалистов. Там обучают писать промпты, анализировать данные и использовать ИИ в подборе. Это не хайп, а осознанный сдвиг: рекрутмент становится всё более технологичным, и тот, кто научится работать с ИИ, останется конкурентоспособным, когда ручного труда в найме почти не останется.
ИИ ускоряет процесс найма, но не лишён серьёзных ограничений. Его внедрение создаёт не только новые возможности, но и новые риски, которые компании часто недооценивают.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13203 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
ИИ-модели часто обучаются на исторических данных — и могут неосознанно наследовать предубеждения, которые уже есть в этих данных. Если компания или индустрия в прошлом отдавала предпочтение определённым группам кандидатов, алгоритм, обученный на таких данных, рискует повторить тот же паттерн: занижать оценки женщин, людей старше 30 без релевантного опыта и т.п. Даже при последующей корректировке данных полностью избавиться от скрытой предвзятости бывает сложно — она может проявляться на уровне косвенных признаков.
Кандидат редко получает объяснение, почему его резюме было отклонено. Решения моделей формируются внутри «чёрной коробки», и даже HR, который утверждает итоговое решение, не всегда понимает, почему именно этот отклик попал в отбор, а другой — нет.
ИИ решает простые задачи, выполняет базовое тестирование и код-ревью, а значит, отрасль рискует лишиться «кузницы кадров». Джуны теряют возможность учиться на практике, а компании — потенциал для внутреннего роста сотрудников. Сокращение младших позиций создаёт долгосрочную проблему: завтра некому будет занимать middle-уровень, если сегодня все позиции джун-уровня автоматизированы.В итоге, ИИ в рекрутинге — не серебряная пуля. Он ускоряет и упрощает процессы, но требует осознанного внедрения: мониторинга предвзятости, прозрачности решений, сохранения человеческого контроля и планирования обучения молодых специалистов. Только тогда технология станет инструментом роста, а не источником новых проблем.
Рынок IT-рекрутинга на пороге глубокой трансформации. Следующие три года покажут, как баланс между человеком и ИИ изменит структуру профессий, навыки и сам процесс подбора.НаправлениеЧто изменитсяФормат наймаПроцессы станут гибридными: ИИ делает скрининг и аналитику, человек — финальную оценку и коммуникацию.Роли HRРекрутер превращается в аналитика данных и фасилитатора, который работает в связке “человек + ИИ”.ОбучениеКомпании будут создавать “внутренние академии” по работе с AI-инструментами — иначе рынок потеряет кадры.РегулированиеВ России начнётся разработка стандартов и этических принципов использования ИИ в HR.Рынок трудаРазделится на два уровня: “AI-создатели” и “AI-пользователи”.к 2028 году найм в IT станет комбинацией стратегического мышления человека и вычислительной силы ИИ. Компании, которые смогут встроить AI в свои процессы, сохранят скорость и точность подбора, кандидаты с навыками работы с ИИ будут востребованы, а отрасль в целом станет более прозрачной, предсказуемой и технологичной — при условии, что этические и образовательные вызовы будут решены вовремя.
ИИ меняет рынок, но он не волшебная палочка — успех зависит от того, как вы его используете.
Автоматизируйте процессы, а не людей. Не пытайтесь полностью заменить HR-специалиста: алгоритмы хорошо справляются с рутиной, но стратегические решения остаются за человеком.Внедряйте ИИ как ассистента, а не судью. Пусть алгоритм фильтрует, ранжирует, подсвечивает кандидатов, а финальное слово остаётся за рекрутером.Следите за беспристрастностью. Проверяйте модели на предвзятость, особенно по возрасту, полу, образованию и географии. Предвзятая модель — скрытая угроза репутации и юридических рисков.Создавайте мост для джуниоров. Стажировки, внутренние проекты, менторинг и обучение работе с ИИ помогут новичкам развиваться, не зависеть только от алгоритмов.Учите HR работать с LLM и данными. Навыки работы с промптами, аналитикой и интерпретацией результатов AI станут обязательными для команды рекрутеров.
Развивайте “AI-нативные” компетенции. Умение работать с промптами, интегрировать инструменты, анализировать выводы моделей — это новый базовый навык, без которого будет сложно конкурировать.Не забывайте о soft skills. Критическое мышление, коммуникация, адаптивность и способность принимать нестандартные решения остаются тем, что алгоритм не заменит.Сохраняйте уникальность. Портфолио реальных проектов, кейсов и решений ценится выше, чем идеально сгенерированный текст или тестовое задание, выполненное ИИ.Вместо того чтобы бороться с технологиями, лучше строить с ними союз. Компании, которые выстроят прозрачный, справедливый процесс с ИИ, сохранят скорость и точность подбора. Специалисты, которые научатся работать с инструментами, не потеряв критическое мышление и практический опыт, будут востребованы всегда.
ИИ не уничтожает человеческий фактор — он переназначает его роль. Сегодня ценится не скорость обработки резюме, а способность строить экосистему, где алгоритмы берут на себя рутину, а человек задаёт направление, цели и смысл.Самые успешные компании будут теми, кто внедрит ИИ не ради сокращения затрат, а ради качества решений и развития людей. Речь не о том, чтобы заменить HR-специалистов, а о том, чтобы усилить их возможности: принимать более обоснованные решения, быстрее находить нужных кандидатов, удерживать таланты и развивать их потенциал.Будущее найма — это не «AI вместо HR», а «AI вместе с HR». Кто поймёт эту простую, но важную истину, тот превратит изменения в конкурентное преимущество.
