AI-грамотность кандидатов: что важно учитывать при найме

Если вы ищете новую работу или хотите чувствовать себя увереннее на текущем месте, стоит как можно быстрее получить практический опыт работы с AI-инструментами. Причина проста: руководителям компаний по всему миру становится всё очевиднее, что такие инструменты, как ChatGPT, Microsoft Copilot и AI-поиск, серьёзно меняют продуктивность и расширяют возможности каждого сотрудника.

AI-инструменты для повышения эффективности развиваются настолько быстро, что практический опыт их использования почти мгновенно может стать универсальным требованием — и для получения работы, и для её сохранения.

С точки зрения стратегии это резкое изменение требований к сотрудникам может стать самым масштабным сдвигом со времён, когда компьютерная грамотность в начале XXI века превратилась в массовое условие найма. Поэтому откладывать подготовку не стоит. Соискателям, сотрудникам, руководителям, нанимающим менеджерам и рекрутерам нужно начинать действовать уже сейчас.

На первых порах многие могут решить, что предупреждение о новом требовании — опыте работы с AI-инструментами — их не касается. Но такая позиция может оказаться серьёзной ошибкой.

В мире, где AI уже способен выполнять множество задач, это требование напрямую повлияет на то, кого будут нанимать. И не менее сильно оно повлияет на устойчивость рабочих мест для тех, кто уже работает в компании.

С этого момента сотрудники, которые не умеют эффективно использовать существующие и новые AI-инструменты в своей работе, окажутся в менее выгодном положении. Именно они, по мнению автора, с высокой вероятностью первыми попадут в список кандидатов на сокращение.

Большая часть публикаций о применении AI в сфере подбора персонала пока сосредоточена на найме AI-разработчиков и специалистов по дата-центрам для крупных компаний вроде Meta и Microsoft. Но, несмотря на этот фокус, гораздо более масштабное влияние на бизнес окажет не только найм узких AI-специалистов, а массовое использование AI-инструментов в повседневной работе самых разных сотрудников.

Эти инструменты позволят людям выполнять больше качественной работы за меньшее время. В некоторых случаях они дадут сотрудникам возможность делать то, что без AI-программ и AI-агентов раньше было просто невозможно.

Многие считают, что главной задачей talent acquisition в ближайшие годы станет найм AI-разработчиков и специалистов по инфраструктуре. Но автор считает, что это не совсем так.

По его оценке, уже скоро до 25% задач в большинстве профессий будут выполняться с использованием AI-инструментов. Если учесть прирост продуктивности и новые возможности, которые эти инструменты дают почти каждой должности, отдача от такого найма может быть огромной.

Это означает, что сильные руководители рекрутинга, вероятно, придут к выводу: требование опыта работы с AI-инструментами станет одной из самых значимых зон влияния внутри функции подбора персонала.

Сегодня уже невозможно быть продуктивным практически в любой роли, не умея пользоваться разными видами программного обеспечения: офисными, информационными, аналитическими, коммуникационными инструментами.

Автор прогнозирует, что очень скоро так же невозможно будет эффективно выполнять работу без опыта использования AI-инструментов, связанных с конкретной должностью.

Для тех, кто готов начать подготовку к новому требованию, ниже собраны практические шаги и рекомендации.

Независимо от того, запускает компания отдельную стратегию найма с фокусом на AI-инструменты или нет, каждому нанимающему менеджеру всё равно придётся определить, какие именно AI-инструменты необходимы для конкретной роли.

Эту работу нужно вести совместно с операционным блоком и IT-командой. Иначе требования к кандидатам будут слишком общими, а оценка — поверхностной.

Это, пожалуй, самый важный шаг во всей стратегии. Опыт работы с AI-инструментами должен стать не желательным преимуществом, а обязательным требованием для конкретной должности.

Для этого потребуется обновить описание вакансии, материалы employer brand, а также текущие процессы первичного отбора кандидатов. Скрининг должен уметь отделять тех, кто действительно соответствует новому требованию, от тех, кто просто упоминает AI в резюме.

Кандидаты должны сразу понимать, насколько важно это новое условие. Поэтому тексты вакансий нужно пересмотреть так, чтобы в них было ясно указано: опыт работы с конкретными AI-инструментами является обязательным требованием.

Также в вакансии стоит отдельно обозначить, что от кандидата ожидаются убедительные подтверждения его навыков работы с AI.

Люди, которые уже умеют эффективно использовать AI-инструменты, будут пользоваться высоким спросом. Большинство из них, скорее всего, уже трудоустроены.

Поэтому компании понадобится системный и основанный на данных подход к sourcing. Нужно не только находить таких специалистов, но и уметь убеждать лучших из них рассмотреть переход в вашу компанию.

Во многих случаях будет большой ошибкой автоматически верить кандидатам, которые просто указывают опыт работы с AI-инструментами. Здоровый скепсис здесь необходим.

Автор предлагает уделять отдельное внимание проверке AI-навыков на этапе интервью с финалистами. Например, можно проводить телефонное интервью, сфокусированное именно на оценке практического опыта кандидата с нужными инструментами.

Дополнительно можно использовать тесты от поставщиков решений, интервью с будущими коллегами или практическую демонстрацию навыков во время финального собеседования в офисе.

Поскольку кандидаты с подтверждённым опытом работы с AI будут востребованы, большинство финалистов уже будет иметь работу. Чтобы успешно закрывать таких специалистов, рекрутерам понадобится более сильная и точная работа с мотивацией кандидата.

Иными словами, нужно заранее понимать, какие условия, аргументы и элементы оффера действительно способны убедить конкретного человека принять предложение.

Если компания сейчас наказывает или отсеивает кандидатов за использование AI в процессе поиска работы, автор советует отказаться от этой практики.

Наоборот, к таким кандидатам стоит присматриваться внимательнее. Сам факт, что человек использует AI-инструменты при поиске работы, может говорить о том, что он относится к ранним пользователям технологий и уже умеет применять их на практике.

Может возникнуть вопрос: зачем нанимать людей с уже имеющимся AI-опытом, если можно обучить всех новых сотрудников после выхода на работу?

По мнению автора, в большинстве случаев такой подход будет слабым решением.

Во-первых, даже если у L&D-команды есть возможность обучать сотрудников AI-инструментам, она, вероятно, уже будет занята обучением действующего персонала.

Во-вторых, обучение вместо подтверждённого опыта — рискованная ставка. Компания заранее не знает, какая доля обученных сотрудников действительно сможет успешно применять эти навыки в работе.

В-третьих, обучение может занять месяцы. Для большинства руководителей это неприемлемо, потому что им нужны сотрудники, способные применять AI-инструменты сразу.

Одного текущего уровня владения AI-инструментами будет недостаточно. В мире AI и технологий всё меняется слишком быстро.

Поэтому всем сотрудникам понадобится способность постоянно учиться, осваивать новые инструменты и заранее готовиться к следующим технологическим изменениям.

Спрос на сотрудников, которые умеют применять AI-инструменты в работе, ещё долго будет превышать предложение. Поэтому компаниям придётся не только нанимать таких людей, но и активно удерживать тех, кого уже удалось привлечь.

Удержание должно быть не реактивным, а постоянным и проактивным процессом.

Если для новой стратегии требуется финансирование, руководителям рекрутинга придётся работать вместе с операционным и финансовым блоками компании.

Цель — подготовить убедительное бизнес-обоснование для скептически настроенных нанимающих менеджеров и руководителей. Все участники процесса должны понимать, зачем компания инвестирует в новый тип рекрутинговой стратегии и какую отдачу она ожидает получить.

Как и в случае с любой новой рекрутинговой стратегией, здесь нужно собирать данные о результативности программы.

Компаниям стоит разработать и внедрить метрики, которые покажут, действительно ли новые сотрудники получили высокие оценки на этапе проверки AI-навыков до найма и используют ли они эти навыки для повышения эффективности на рабочем месте.

В первую очередь компаниям нужно искать кандидатов с опытом работы в тех AI-инструментах, которые уже используются внутри бизнеса. Но если такого списка пока нет, можно ориентироваться на наиболее распространённые решения и платформы:

ChatGPT — разговорный AI и инструмент для повышения продуктивности: работа с текстами, идеями, структурой, анализом и рабочими задачами.

Google Gemini — разговорный AI и AI-поиск, который может использоваться для поиска информации, анализа и работы с данными в экосистеме Google.

Doubao — разговорный AI-инструмент, распространённый в Китае.

Quark — инструмент для продуктивности и поиска, также ориентированный в первую очередь на китайский рынок.

Baidu Wangpan — облачное хранилище и инструмент продуктивности в китайской цифровой экосистеме.

DeepSeek — разговорный AI и инструмент для исследовательских задач, анализа информации и работы с запросами.

Perplexity AI — AI-поиск и сервис для ответов на вопросы с опорой на источники.

Grok от xAI — разговорный AI, который также используется в развлекательных и информационных сценариях.

Claude — разговорный AI, в том числе для корпоративного использования, работы с текстами, документами и аналитическими задачами.

Canva — инструмент для создания контента и повышения продуктивности. При этом не все сценарии использования Canva связаны именно с AI.

AI-навыки быстро становятся не дополнительным преимуществом, а новой профессиональной нормой. Как когда-то умение работать с компьютером стало обязательным почти для любой офисной роли, так сейчас умение пользоваться AI-инструментами постепенно превращается в базовое требование к сотрудникам и кандидатам.

Для соискателей это означает, что одного опыта по профессии скоро может быть недостаточно: работодатели будут всё чаще смотреть, умеет ли человек применять AI в реальных рабочих задачах. Для действующих сотрудников это вопрос конкурентоспособности и устойчивости на рабочем месте. Тот, кто умеет быстрее анализировать информацию, готовить материалы, автоматизировать рутину и усиливать свою работу с помощью AI, получает заметное преимущество.

Для компаний и рекрутеров главный вывод ещё практичнее: AI-компетенции нужно не просто упоминать в вакансиях, а встраивать в саму систему найма. Нужно понимать, какие инструменты важны для каждой роли, как проверять реальные навыки кандидата, как отличать опыт от красивой формулировки в резюме и как удерживать сотрудников, которые уже умеют работать с AI.

Рынок труда входит в этап, где AI-грамотность становится частью базовой профессиональной квалификации. Лучше начать готовиться к этому заранее — пересматривать требования, обучаться, тестировать инструменты и выстраивать новые критерии оценки, — чем догонять изменения тогда, когда они уже станут обязательным стандартом.