Рекрутёры признали: подавать резюме стало слишком просто

Три года назад глава отдела персонала компании Vendr Эндрю Стоквелл размещал вакансию, ждал пару дней и получал на рассмотрение несколько десятков заявок, до сотни, если повезёт. Год-полтора назад всё изменилось: вместо сотни кандидатов на него обрушивались сотни заявок за день-два, а иногда счёт переваливал за тысячу. Заметную часть, по его словам, составляли откровенно фальшивые кандидаты, ещё больше, заявки, явно написанные с помощью ИИ, которые преувеличивали опыт и делали соискателей неотличимыми друг от друга. Стоквелл описывает результат так: он платил высококвалифицированным специалистам по подбору персонала за то, что они весь день просто просматривали заявки.

По словам Офира Самсона, главы направления голосового ИИ в платформе для найма Greenhouse (присоединился к компании в этом году вместе с купленным ею стартапом, который проводил ИИ-собеседования), ещё год назад каждый рекрутёр требовал сделать подачу заявки максимально лёгкой. В итоге на одну вакансию стало приходить до 2000 откликов за 24 часа, «отвратительный опыт для всех», говорит он. Теперь рекрутёры, наоборот, говорят Самсону, что хотят трения в процессе: «нам как будто нужно трение. Это хорошо. Мы хотим сделать процесс сложнее».

Причина проста: ИИ-инструменты позволяют мгновенно переписывать резюме под вакансию и автозаполнять формы без участия человека, а сервисы вроде JobAssist, Sonara и Apply4Me от Ladder обещают подавать в десять раз больше заявок с меньшими усилиями, чем занимает одна ручная подача. LinkedIn сообщил изданию WIRED, что число заявок на одного соискателя выросло на 46% по сравнению с февралём 2020 года, а с момента запуска ChatGPT общее число заявок увеличилось на 22%. Из-за этого LinkedIn уже ограничил автоматизированные и низкокачественные заявки, а в этом месяце запускает функцию, которая предупреждает вроде бы недостаточно квалифицированных кандидатов, что вакансия им, скорее всего, не подходит, и предлагает другие варианты.

Одновременно число открытых вакансий в США сократилось: по данным Бюро статистики труда, оно достигло рекордных 12,3 млн в марте 2022 года, а с середины 2024-го держится на уровне около 7 млн плюс-минус 500 тысяч. Джейн Карран, директор по трансформации в гиганте рынка недвижимости JLL, вспоминает, что раньше «все прыгали с работы на работу, потому что за день можно было получить три оффера», сейчас, по её словам, ситуация ровно обратная.

Сами рекрутёры тоже всё активнее используют ИИ, не только для автоматического отбора резюме (этим системы отслеживания кандидатов, ATS, занимаются уже минимум десятилетие), но и для проведения первых раундов собеседований ИИ-агентами. Самсон говорит, что от рекрутёров часто слышит: у них 1000 заявок, но они знают, что серьёзных среди них, только 30. ИИ-собеседование, по его словам, помогает отделить серьёзных кандидатов от несерьёзных и даёт рекрутёру больше контекста, чем одно резюме. Карран ожидает, что часть компаний перейдёт на отсекающие вопросы, которые сразу отсеивают заявки по жёстким критериям, а также на более раннее тестирование навыков.

Тесса Уайт, бывшая топ-менеджер по HR (ушла из корпоративного мира в 2018 году, ведёт TikTok с 800 тысячами подписчиков), не верит, что эти меры лечат саму болезнь: по её мнению, бесфрикционная подача резюме сделала первый этап отбора практически бессмысленным, а ATS и ИИ, при всей их технологичности, остаются устаревшим способом оценивать людей и их навыки, у ИИ просто нет способности точно оценить потенциал человека. «Каждый раз, когда мы стремимся к эффективности, мы жертвуем качеством», говорит она и признаёт, что у неё самой нет готового рецепта, как перестроить наём.

Поток заявок также усилил зависимость компаний от рекомендаций сотрудников и внутренних переводов как единственного надёжного способа обойти этот вал. Стоквелл считает, что это выгодно кандидатам, чей бэкграунд похож на бэкграунд уже работающих сотрудников, и вредит разнообразию в найме, «вся эта система превратилась в большой бардак», говорит он. Ирония в том, что сам Стоквелл в феврале ушёл из Vendr и теперь ищет работу с другой стороны процесса: он ходит на офлайн-нетворкинги, зная, что без личного знакомства шанс получить интервью близок к нулю, а онлайн-заявки, по его собственной оценке, приводят к телефонному интервью меньше чем в 2% случаев.

Ключевые факты

Рекрутёр Vendr Эндрю Стоквелл: три года назад получал до 100 заявок на вакансию, теперь, больше тысячи, часть фальшивые или явно написаны ИИ
Ophir Самсон (Greenhouse): после упрощения подачи на вакансию стало приходить до 2000 откликов за 24 часа, теперь рекрутёры сами просят вернуть трение в процесс
LinkedIn: число заявок на одного соискателя выросло на 46% к февралю 2020 года, а общее число заявок увеличилось на 22% с момента запуска ChatGPT; сервис уже ограничивает автозаявки и предупреждает недостаточно квалифицированных кандидатов
Число открытых вакансий в США упало с рекордных 12,3 млн (март 2022) до около 7 млн ± 500 тыс. с середины 2024 года
Бывшая HR-директор Тесса Уайт: ATS и ИИ-отбор не решают проблему, это устаревший способ оценивать людей, а у самого Стоквелла, теперь ищущего работу, лишь 2% онлайн-заявок доходят до телефонного интервью

Почему это важно

История фиксирует смену настроения в найме на массовом рынке труда США: ещё год-два назад рекрутёры соревновались, кто сделает подачу заявки проще (LinkedIn «Easy Apply», автозаполнение форм), а сейчас те же люди открыто просят вернуть сложность. Причина, не каприз, а то, что ИИ-инструменты для соискателей (генерация резюме, автозаполнение, сервисы вроде JobAssist и Sonara, обещающие в 10 раз больше заявок с меньшими усилиями) обесценили резюме как сигнал: поток вырос в разы, а качество отбора внутри потока упало.

Кому это важно

В первую очередь, рекрутёрам и HR-командам, которые физически не справляются с объёмом (в тексте, 1000-2000 заявок на одну вакансию за сутки). Во вторую, самим соискателям: чем проще стало подать заявку технически, тем труднее выделиться среди тысяч похожих откликов, и тем сильнее компании смещаются к найму по рекомендациям и внутренним переводам, что снижает шансы кандидатов «со стороны». Платформам вроде LinkedIn и Greenhouse это важно как продуктовая и коммерческая проблема, они уже меняют функциональность под новый баланс.

Как это применить

Компании и рекрутёры уже пробуют конкретные меры трения: отсекающие вопросы, которые жёстко отсеивают заявки по критериям; более раннее тестирование навыков; ИИ-собеседования на первом раунде вместо просмотра резюме человеком (Greenhouse). LinkedIn с этого месяца сам предупреждает кандидатов, которые выглядят недостаточно квалифицированными, и предлагает им другие вакансии, то есть трение встраивается уже на стороне платформы, а не только работодателя. Соискателям стоит учитывать, что чисто техническое увеличение числа заявок (автозаполнение, ИИ-генерация) в текущих условиях, по словам источников статьи, скорее снижает, чем повышает шанс дойти до интервью.

Можно ли доверять

Материал построен на прямых цитатах и должностях четырёх названных источников (руководитель по персоналу, топ-менеджер платформы для найма, директор по трансформации в JLL, бывшая HR-директор) и на конкретных цифрах от LinkedIn и Бюро статистики труда США, это проверяемые, атрибутированные данные, а не анонимные оценки. При этом статья не приводит опроса, который показал бы, насколько распространена позиция «мы хотим трения» среди рекрутёров в целом: тезис подан через нескольких названных людей, а не через отраслевую статистику.

Риски и подводные камни

У истории нет количественной оценки того, какая доля потока заявок, реально фальшивые или ИИ-сгенерированные кандидаты: Стоквелл говорит только «изрядная часть» и «многие», без цифр. Решения, которые обсуждают источники (отсекающие вопросы, рост доли найма по рекомендациям), несут и обратную сторону, которую называет сам Стоквелл: усиление найма «по знакомству» структурно невыгодно кандидатам без личных связей и, по его оценке, вредит разнообразию состава сотрудников.

«На самом деле нам как будто нужно трение. Это хорошо. Мы хотим сделать процесс сложнее.»

— Офир Самсон, глава направления голосового ИИ в Greenhouse