Откуда берётся погрешность — у людей и у ИИ

Откуда берётся погрешность — у людей и у ИИ

До 50% результата оценки зависит от того, кто оценивает, а не от того, кого оценивают. Неудобная цифра, но она воспроизводится в исследованиях снова и снова.

Происходит это не потому, что оценщики некомпетентны. Просто мозг экономит усилия и делает это автоматически, без спроса. Одно яркое качество окрашивает всю картину целиком: человек уверенно держится на входе — значит, скорее всего, и компетентен, и надёжен. Первое впечатление складывается за 30 секунд и почти не меняется — всё остальное время интервью оценщик его незаметно для себя подтверждает. А эффект контраста работает ещё проще: кандидат выглядит сильнее или слабее в зависимости от того, кто сидел перед ним полчаса назад. В отдельных исследованиях это давало до 80% погрешности — просто от порядка в расписании.

К этому добавляется то, о чём в компаниях говорят редко: обоснованных критериев успешного кандидата в большинстве случаев нет, а скачанные из интернета модели компетенций ничего не предсказывают, как бы убедительно они ни выглядели. «Рекрутер с чутьём» — это, конечно, хорошо, но не масштабируется: уходит в отпуск — и воспроизводимость оценки уходит вместе с ним.

На этом фоне ИИ выглядит почти как решение. Он не устаёт, не знает эффекта контраста, не забывает цели компании к концу дня найма. Всё это правда — но это не значит, что у него нет погрешности. Она есть, просто другая: галлюцинации, переоценка красноречия, потеря контекста. Не человеческая предвзятость, но и не её отсутствие.

Поэтому правильный вопрос не «точен ли ИИ» — а достаточно ли он точен для конкретной задачи именно вашей компании. И как это проверить — об этом в следующем посте.