Цифры наконец-то начинают меняться. После трудного периода в 2025 году данные по рынку труда США за второй квартал 2026 года демонстрируют небольшую позитивную тенденцию. В конце июня количество еженедельных заявлений на пособие по безработице снизилось на 12 000, достигнув отметки в 215 000 человек. Аналитики ожидали более высоких показателей. Ассошиэйтед Пресс назвал этот результат «превосхождением ожиданий».
И всё же. 7,3 миллиона людей остаются без работы.
Большинство из них начинают свой путь с написания резюме. Затем они скармливают его чат-боту. Ведь зачем писать вручную, если это может сделать алгоритм?
Но есть подвох: работодатели тоже используют искусственный интеллект. Он просматривает стопки резюме быстрее, чем на них успеет взглянуть живой человек. Так что вы играете в покер с ботом, который читает против бота, который пишет.
Чтобы разобраться в этом хаосе, я поговорил с Шоном Пихлером. Он профессор Калифорнийского государственного университета в Фуллертоне и редактор журнала Journal of Occupational & Organizational Psychology. Он знает, как работает механизм внутри «чёрного ящика» HR-отделов.
Действительно ли роботы читают всё?
Люди думают, что алгоритм видит всё.
Они ошибаются.
«Это зависит от вакансии и компании».
На начальные позиции действует цифровой фильтр. На руководящие должности? Обычно нет. Пихлер объясняет, что крупные компании используют ИИ из-за невыносимого объема заявок. А малый бизнес? Возможно, у них еще есть время на ручной просмотр. Последние опросы показывают, что менее половины организаций вообще используют ИИ для рекрутинга. Кроме того, рекомендации по внутренним каналам всегда проходят «по красной дорожке». ИИ никогда не касается таких кандидатов.
Отдает ли ИИ предпочтение резюме, написанным с помощью ИИ?
Здесь всё становится странно.
Языковые модели обучены звучать как… языковые модели. Если ваше резюме сгенерировано LLM (языковой моделью больших масштабов), оно соответствует их обучающим данным. Некоторые исследования предполагают, что инструменты на базе ИИ могут фактически предпочитать контент, который они могли бы написать сами.
Это предвзятость? В某種 степени да.
Одна статья на конференции намекала на это. Но реальных доказательств мало. Технологии развиваются быстрее исследований. Пихлер прогнозирует, что мы узнаем больше через два года. А пока? Это догадка. Но опасная, если её игнорировать.
Не платите незнакомцам за «оптимизацию»
Ежедневно появляются сайты, обещающие «оптимизировать ваше резюме для ИИ». Они берут ежемесячную плату. Они продают ключевые слова.
Пихлер настроен резко.
Практически нет доказательств того, что эти поставщики услуг понимают, что делают. Модели меняются каждую неделю. Их статические руководства устаревают еще до того, как их напечатают. Он советует вместо этого использовать бесплатные LLM, такие как ChatGPT или Claude. Скармливайте им свой черновик. Дайте им поспорить. Не платите третьим лицам за гадание. Это пустая трата денег. В основном.
Адаптируйте или умрите с голоду
Хотите, чтобы бот нажал «принять»?
Отражайте текст вакансии.
Копируйте точные формулировки из описания должности. Используйте ключевые слова. Если в объявлении просят «стратегического планирования», не пишите «мышление глобально». Используйте те слова, на которые запрограммирована система реагировать.
Квантифицируйте. Цифры запоминаются. «Управлял командой из пяти человек» звучит лучше, чем «руководил группой».
И вот здесь кроется труд. Сначала это должны сделать вы сами. Загрузите свои достижения в LLM вместе с описанием вакансии. Попросите ИИ объединить их. Но внимательно следите за процессом. ИИ ленив. Он придумает навыки, которых у вас нет, если вы дадите ему волю.
Это не магия. Это домашнее задание. Просто редактор здесь немного менее осуждающий.
