Все кандидаты теперь говорят про ИИ, автоматизацию, нейросети. Я не понимаю, кто из них реально умеет это внедрять в продажах, а кто просто выучил модные слова. Как отличить реальный навык работы с ИИ от поверхностных знаний?
Сейчас это звучит почти на каждом собеседовании. Причём иногда даже раньше, чем разговор доходит до реального опыта.
И я понимаю растерянность руководителей. Потому что создаётся ощущение: либо ты отстаёшь, либо тебе пытаются что-то “продать”.
- Интересный момент — я сама когда-то довольно скептически относилась к этим инструментам. Казалось, что это что-то из серии «поиграться». Но в какой-то момент попробовала в работе — и обратно уже не вернулась. Просто потому что быстрее, удобнее и в ряде задач — объективно лучше.
И ровно поэтому сейчас навык работы с ИИ становится таким же прикладным, как когда-то стал Excel.
Проблема только в том, что говорить про него легко. А вот реально использовать — уже нет.
И здесь важно понять одну вещь. Проверяется этот навык ровно так же, как любой другой. Не по словам — по конкретике.
Когда кандидат действительно работает с ИИ, это всегда слышно в деталях. Он не говорит «использую нейросети». Он говорит: «я делал вот это, вот так, получил такой результат».
- Поэтому первый простой шаг — перестать слушать общие формулировки и начать задавать уточняющие вопросы.
Например: где именно вы применяли ИИ в работе? Не в целом, а в какой задаче. Что конкретно вы делали? Как это выглядело до и после?
И дальше внимательно слушать. Потому что человек, который реально работает, начинает рассказывать через примеры. Иногда неровно, иногда не идеально структурно — но с живыми деталями. А тот, кто “слышал и читал”, обычно остаётся на уровне общих фраз.
Есть ещё один простой маркер, который многие упускают — сложности.
Любой, кто реально внедрял ИИ в процессы, сталкивался с проблемами. Не те результаты, не те формулировки, ограничения инструментов, необходимость дорабатывать руками.
Если человек говорит, что «всё было просто и идеально» — скорее всего, он делал что-то очень базовое.
- И второй уровень проверки — ещё проще, чем кажется.
Дать небольшую задачу. Прямо на собеседовании или как короткое тестовое. Например, собрать цепочку сообщений для прогрева клиента или сделать черновик коммерческого предложения с использованием ИИ.
Не нужно сложных кейсов. Достаточно посмотреть, как человек думает и как он работает с инструментом. Как формулирует запросы, как дорабатывает результат, как принимает решения.
Это видно за 20–30 минут.
И ещё один парадоксальный момент. Проверить навык работы с ИИ можно… с помощью ИИ.
Можно задать системе требования к роли, попросить сгенерировать вопросы, задания, даже «каверзные» сценарии для интервью. И это реально рабочий инструмент, который упрощает оценку.
В итоге всё сводится к простой вещи:
Навык работы с ИИ — это уже не “что-то дополнительное”. Это усилитель эффективности.
- И когда вы нанимаете сотрудника, который реально умеет этим пользоваться, вы по сути берёте более быстрого, более гибкого и более результативного сотрудника.
- А когда берёте того, кто просто говорит правильные слова — получаете разочарование через пару недель работы.
Если вы сейчас на этапе, где кандидаты звучат одинаково и сложно понять, кто есть кто — это нормальная ситуация. Рынок только учится с этим работать.
Можно просто разобрать вашу вакансию и понять, какие именно навыки ИИ вам реально нужны и как их проверять.
Напишите нам, и мы соберём понятную систему оценки под вашу задачу, чтобы вы не выбирали “на ощущениях”, а видели, кто действительно умеет работать.
P.S. Разница между «знаю про ИИ» и «использую ИИ» обычно становится очевидной, если задать всего пару правильных вопросов.
Узнать больше:
Следите за новостями в мире рекрутинга вместе с нами:
📌 Сайт, где вы можете оставить заявку на подбор
📌 Телеграм канал с полезными материалами по найму