Стоит ли делать тестовое задание с помощью ИИ
Эйчары всё чаще ловят соискателей на том, что при выполнении тестовых заданий они используют нейросети. Не всегда это удаётся отследить на этапе подбора — иногда правда всплывает уже после выхода человека на работу. Новый сотрудник может пройти испытательный срок, используя нейросети, работника могут взять в штат — и лишь потом обнаруживается, что человек обманул работодателя. Особенно часто это происходит в сфере ИТ. Так стоит ли при поиске работы делать тестовые задания с помощью ИИ? «Рамблер» спросил у экспертов.
Кандидат оказался пустышкой
Использование ИИ при выполнении вступительных заданий стало привычной проблемой для рекрутеров. По данным SuperJob, с этим сталкивались 36% опрошенных специалистов по подбору персонала. При этом лишь 3% узнали об использовании нейросетей от самих кандидатов — в остальных случаях рекрутеры догадывались об этом самостоятельно.
Чаще всего соискатели попадаются по следующим признакам:
- Слог в резюме и сопроводительных письмах сильно отличается от того, что использован в тестовом задании. Он может быть слишком академичным и шаблонным, без признаков индивидуальности, без живых оборотов, свойственных человеческой речи.
- Отсутствует личный опыт: общие теории вместо реальных примеров из практики соискателя.
- Решения слишком предсказуемы, как из первого гугл‑результата. Это может говорить о том, что у кандидата нет глубины понимания вопроса.
- Идеальное тестовое без следов отладки: нет комментариев, экспериментов, ошибок.
- Тестовое сделано в рекордные сроки, несмотря на большой объём.
- Галлюцинации ИИ: ответы не по теме, выдумки, логические дыры или фактические ошибки.
Генеральный директор сервиса GdeRabota.ru Екатерина Агаева поделилась историей, как к ней на работу устраивался кандидат, который выполнил тестовое с помощью чата GPT. Вскоре обман раскрылся.
«Поначалу кандидат показывал хороший результат, но в течение первой недели его работы у нас были вопросы по некоторым задачам. На них он не мог дать адекватный и развёрнутый ответ. Спустя некоторое время мы заметили, что даже простые задачи сотрудник решал с помощью искусственного интеллекта. Слово за слово вскрылось, что и при выполнении тестового задания была задействована нейросеть».
Екатерина Агаевагенеральный директор сервиса по поиску работы и найму сотрудников GdeRabota.ru
Практика использования ИИ при выполнении тестовых заданий действительно становится массовой проблемой, считает CEO и founder digital-агентства АЙNET Руслан Миняжетдинов. В его компании уже не один раз случалось, что кандидаты делали тест с помощью нейросетей. Чаще всего к таким методам прибегают джуниор-специалисты — те, у кого ещё нет достаточного опыта и внушительного портфолио реальных проектов.
Эксперты рассказали, поможет ли нейросеть найти работу
В чём проблема тестовых заданий
Тестовые задания по-прежнему остаются основным способом проверки знаний и навыков кандидатов. При этом не всегда у специалистов по подбору персонала есть время для более детального изучения резюме и нужный опыт для выявления обманных схем. По словам тимлида карьерных консультантов Edtech Екатерины Савченко, рекрутеры не всегда глубоко погружены в предметную область.
Например, в ИТ-сфере на первичных этапах отбор проводят HR-специалисты без профильного технического бэкграунда, их задача — проверить, соответствует ли кандидат формальным требованиям, а не оценивать глубину его экспертизы. Кроме того, воронка подбора заточена под скорость, а не под детальное распознавание. Это поток с сотнями откликов с ограниченным временем на одного кандидата. Глубоко проверять каждый кейс на подлинность дорого и долго. Поэтому, если ответ выглядит достаточно хорошим, он проходит дальше, говорит Екатерина Савченко.
Риски для работодателей и кандидатов
Основной риск для работодателя — это потеря времени и ресурсов, говорит HR-директор Qtim София Воронцова. Если такой кандидат проходит отбор, компания тратит часы работы HR-специалистов, разработчиков, руководителей, а затем — ресурсы на онбординг и погружение в проект.
Даже если несоответствие выявляется быстро, это уже может повлиять на сроки проекта: знания переданы, задачи перераспределены, и команду приходится перестраивать заново. В масштабе месяца или года такие ошибки в найме выливаются в значительные операционные потери.
«Для самого кандидата риск тоже высок. Использование ИИ для прохождения тестов и интервью не заменяет реальных навыков, и несоответствие почти всегда становится очевидным в работе. Реальный уровень сотрудника вскрывается уже в первые недели работы: он не может самостоятельно решать задачи, принимать технические решения и работать в команде без внешней подсказки. Как правило, это заканчивается увольнением на испытательном сроке», — поясняет собеседница.
Екатерина Агаева из сервиса GdeRabota.ru добавляет, что отдельный риск для работодателя — безопасность бизнес-процессов. Ошибки в работе на финансовых, управленческих и аналитических должностях могут привести к убыткам. А решение рабочих задач с помощью искусственного интеллекта — риск утечки важной информации. Использование ИИ вредит и самому кандидату, ведь зависимость от искусственного интеллекта мешает развитию.
Новые подходы в рекрутинге
На фоне растущей популярности нейросетей работодатели начали менять традиционные процессы найма и вырабатывать новые правила игры. По опросу SuperJob, рекрутеры всё чаще:
- предлагают нестандартные креативные задания, которые сложно просто запросить у ИИ;
- организуют защиту выполненных тестов, чтобы оценить глубину погружения соискателя в проблему и ход его мыслей;
- проводят тестирование в режиме реального времени, во время очных собеседований.
«Мы усиливаем первичный HR-скрининг, смотрим не только на хард-скилы, но и на софт-навыки, логику мышления и способность кандидата самостоятельно решать задачи. Системный подход позволяет выявлять тех, кто использовал ИИ при выполнении тестового, на ранних этапах и минимизировать последствия для бизнеса».
София ВоронцоваHR-директор Qtim
По словам HR-бизнес-партнёра креативной студии SMIT Юлии Насыровой, в её компании ещё на этапе первичного интервью предупреждают о том, что замеченный в GPT-уловках соискатель на дальнейшие собеседования не приглашается. Если кандидат прошёл на следующий этап собеседования, с ним проводят техническое интервью. В ходе него вопросы задаются именно на логику: как он это сделал, почему именно так ответил, что имел в виду в расчётах. В таком формате сразу можно выявить, где «плывёт» соискатель.
«Если же человеку удалось пройти все этапы найма и убедить работодателя в своей компетенции, испытательного срока в три месяца достаточно, чтобы разоблачить обманщика», — подчёркивает собеседница.
Главное об ИИ и тестовых заданиях
- Соискатели начали прибегать к помощи искусственного интеллекта при выполнении тестовых заданий. Особенно часто это встречается в ИТ-сфере. Рекрутерам часто не хватает времени и предметных знаний для проверки кандидатов, поэтому некоторым из них даже удаётся получить оффер.
- Как итог, работодатель получает сотрудника с недостаточными компетенциями, который в дальнейшем не может качественно выполнять свою работу. Работодатель теряет время и ресурсы, а также сталкивается с проблемой безопасности бизнес-процессов. Кандидат же, хотя и решил проблему с трудоустройством, не справляется с задачами, а это чревато увольнением и потерей репутации. Кроме того, человек сам себя ограничивает в профессиональном развитии.
- Использовать ИИ для обучения, структурирования мыслей и проверки гипотез можно, а вот всецело полагаться на нейросети и готовые решения не стоит. Важно помнить, что работать придётся со своими знаниями и навыками. И чем раньше кандидат сделает ставку на их честное развитие, тем устойчивее будет его профессиональный путь.
Как нейросеть прокачает ваше резюме и подготовит к собеседованию