Есть ли место искусственному интеллекту при приеме на работу, – экспертным мнением поделился директор Института информационных технологий и искусственного интеллекта Казанского федерального университета Михаил Абрамский.

62 процента россиян используют нейросеть и искусственный интеллект (ИИ) для генерации контента – подготовки сопроводительных писем и резюме при устройстве на работу – это показало исследование сервиса «Работа.ру» и AI-интегратора WMT Group. На втором месте – специальные ИИ-инструменты для составления и улучшения резюме: ими пользовались около четверти опрошенных соискателей. Реже всего (11 процентов) соискатели применяли нейросети именно для подготовки к собеседованию, в частности ИИ-сервисы для проведения тестовых видеоинтервью, оценки речи и поведения при ответе на типовые вопросы.

Как нейросеть может улучшить резюме, объяснил директор ИТИС КФУ:

«Ни для кого не секрет, что нейросети, которые сейчас используются, – генеративные. Они работают с текстовой информацией и являются предобученными на данных, которые находятся в сети Интернет. Еще до появления нейросети были проекты, которые занимались парсингом вакансий с сайтов, где размещаются предложения о работе – можно было выделить требуемые навыки для вакансии и вписать их в свое улучшенное резюме. Это очень примитивная задача, которую выполняли и без искусственного интеллекта, а уже с применением больших языковых моделей в ChatGPT, DeepSeek все стало существенно проще».

По мнению Михаила Абрамского, использование ИИ в собеседовании на позицию программиста создает очевидную проблему. Раньше при устройстве на работу после этапа резюме соискатель выполнял тестовое задание в формате написания программного кода. Сегодня эта практика в классическом формате имеет недостатки, и определить, кто исходный автор – разработчик или искусственный интеллект – почти невозможно. Причем проблема именно с претендующими на продвинутые позиции – они разбираются в коде, сгенерированном с помощью ИИ, могут внести в него свои правки и сделать более «своим», однако фактически выдают себя за разработчика более высокого уровня и опыта, чем являются на самом деле. Директор ИТИС считает, что помощь ИИ не отменяет того, что специалист должен уметь самостоятельно разрабатывать решение.

Нейросеть затрудняет процесс прозрачного трудоустройства.

«Наши партнеры из ИТ-индустрии сигнализируют о большом количестве попыток пройти интервью с помощью ИИ, поэтому в последнее время на онлайн-собеседования выдвигают определенные условия – вплоть до прокторинга, как на экзамене: демонстрируется экран и рабочее место», – говорит эксперт.

Абрамский напомнил, что есть и другие способы оценки компетентности собеседуемого – портфолио, реальный опыт, рекомендации коллег.

«Сегодня другие факторы, которые раньше тоже учитывались при приеме на работу, просто приобретают чуть больший вес. Иными словами, идет отказ от как бы прямого доверия, – подчеркнул директор института. – Если соискатель приносит тестовое задание, нельзя доверять тому, что он выполнил его самостоятельно».

Еще один наболевший вопрос – «безопасная» доля использования искусственного интеллекта в работе.

«Нейросеть – это и помощь, и выполнение части обязанностей. В разработке мы называем ИИ ассистентом или copilot-ом ("вторым пилотом"). При этом основная ответственность – на человеке, он должен проверять работу ИИ, корректировать ее при необходимости, не доверять ему полностью. Когда искусственный интеллект начинает делать больше, чем человек, а человек не контролирует то, что он делает, – это неадекватно. Ни в коем случае не должно быть так, что человек не разбирается в том, что делает искусственный интеллект, с которым он вместе создает какой-то программный проект, – поделился М. Абрамский. – Нейросеть – это очень важный инструмент, который абсолютно точно ускоряет процесс разработки. В лаборатории Smart Education ИТИС проводилось исследование, посвященное использованию ИИ-ассистентов в разработке программного обеспечения. Первичные результаты показали, что качество программного кода с использованием ИИ-ассистента и без него практически не различается, а эффективность повышается примерно в 2 раза».

Ученые ИТИС продолжают работу в этом направлении.

Ранее эксперт КФУ поделился советами по снижению экранного времени.