Сейчас для ряда позиций, особенно где работа строится вокруг данных, документов и регулярного анализа, искусственный интеллект становится повседневными инструментом. Работодателям важно понимать, что соискатель умеет использовать нейросети в своих задачах для ускорения процессов. Оценка кандидатов смещается к анализу их способности взаимодействовать с ИИ как с рабочим инструментом - задавать правильные вопросы, критически оценивать ответы и применять выводы в контексте реальных задач.
Генеральный директор HRtech-компании "Поток" Сергей Ахметов отмечает, что в ближайшие пару лет использование ИИ при найме станет гигиеническим минимумом для любой интеллектуальной работы.
В McKinsey подчеркивают, что от кандидатов не ждут больших знаний техник промтинга - написания заданий для ИИ. Сейчас бизнесу нужны сотрудники, умеющие профессионально встраивать нейросети в работу. В приоритете навыки "4D": Delegation - грамотное делегирование, Description - четкий контекст, Discernment - критическая оценка и Diligence - этика. "Пока на первый план выходят верификация фактов и критическое мышление. Ценен тот сотрудник, который может адаптировать сырой ответ машины под бизнес-задачи, добавив человеческую интуицию", - говорит Ахметов.
Также появляются риски смещения оценки с реальной квалификации кандидата на его привычность к конкретному интерфейсу и приемам работы с определенным ИИ-ассистентом. Еще можно "отсеять" специалиста с сильной базой, которого быстрее и проще обучить работе с ИИ, чем восполнить пробелы у кандидата с развитым пониманием нейросетей.
"Важна критическая проверка результата. Даже при идеальном запросе ИИ может ошибиться или упустить важные условия. Ценнее всего - умение быстро отделять полезные подсказки от неточностей", - заключает руководитель направления Т1 ИИ Сергей Голицын.