В Harvard Business Review вышел материал о том, как ИИ ломает найм сразу с двух сторон.
Резюме стало проще подделывать, а удалённые интервью - проще проходить с подсказками в реальном времени. В итоге система всё чаще награждает не тех, кто лучше справится с работой, а тех, кто лучше умеет проходить сам процесс найма.
Кандидат может за несколько минут сгенерировать вылизанный текст с нужными ключевыми словами, а AI-скринеры иногда сами предпочитают резюме, похожие на output модели. В статье приводится исследование, где такие резюме получали на 23-60% больше шансов попасть в короткий список.
Первый раунд удалённых интервью тоже теряет доверие. Live AI-ассистенты уже могут подсказывать ответы во время звонка, особенно на предсказуемые вопросы: конфликт в команде, мотивация, карьерный путь, «расскажите о сложной ситуации».
Проблема не только в false positives, когда слабый кандидат выглядит сильным. Есть и false negatives: нестандартные сильные кандидаты могут вообще не попасть к человеку, потому что их документы хуже оптимизированы под фильтры.
HBR предлагает уходить от шаблонных вопросов к живым рабочим симуляциям. Кандидату дают messy-сценарий из реальной работы, просят принять решение, а затем интервьюер меняет вводные: добавляет ограничение, противоречие или новый факт.
Так проверяется способность думать на ходу: защищать tradeoffs, менять решение и сохранять связную логику под давлением.
https://hbr.org/2026/06/ai-has-broken-hiring-heres-how-to-fix-it
