На этом фоне в Госдуме предложили ввести обязательный аудит ИИ-систем, используемых в найме, чтобы проверить, не отсеивают ли они слишком много подходящих кандидатов еще на этапе первичного отбора. По оценкам, из-за таких фильтров до живых рекрутеров не доходит примерно 90% откликов соискателей, что фактически делает участие человека в процессе найма минимальным.
С соответствующей инициативой выступил заместитель председателя комитета Госдумы по бюджету и налогам Каплан Панеш, представляющий ЛДПР. По его словам, современные алгоритмы нередко слишком жестко оценивают резюме и могут отклонить кандидата из-за незначительных формулировок. «Если в резюме написано “улучшение операций” вместо “оптимизация процессов” — вы вылетаете. И это не просто проблема соискателей — это угроза для всей экономики», — подчеркнул Панеш.Он отметил, что сегодня многие крупные компании уже используют искусственный интеллект для предварительного скрининга резюме, автоматической сортировки откликов и выявления наиболее “подходящих” кандидатов. При этом, по его словам, более половины HR-специалистов готовы доверить нейросетям значительную часть задач по подбору сотрудников. Такая практика, с одной стороны, ускоряет процесс найма и снижает нагрузку на кадровые службы, но с другой — повышает риск необоснованных отказов и дискриминации по формальным признакам.Именно поэтому парламентарий считает необходимым установить обязательную проверку алгоритмов, чтобы понять, насколько объективно и корректно они работают. По его мнению, аудит позволит выявлять ошибки в настройках ИИ, исключать предвзятость и обеспечивать более равный доступ кандидатов к рассмотрению их резюме. В результате, как считают сторонники инициативы, найм может стать не только технологичнее, но и честнее для соискателей.На современном рынке труда все чаще звучат опасения, что цифровые инструменты подбора персонала начинают влиять на кадровые решения не только как помощники, но и как источник скрытой предвзятости. Особенно остро эта проблема затрагивает соискателей с большим профессиональным опытом, которые нередко оказываются «невидимыми» для автоматизированных систем отбора.Также парламентарий указал, что количество соискателей в последнее время выросло, однако число действительно ценных кандидатов осталось примерно на прежнем уровне. По его словам, опытные специалисты нередко теряются среди общего потока откликов, и рекрутеры просто не успевают оценить их потенциал в полном объеме. В результате работодатели получают больше резюме, но не всегда могут быстро найти тех, кто действительно соответствует требованиям вакансии.Панеш добавил, что языковые модели при отборе стабильно отдают предпочтение кандидатам с определенными именами, и это происходит независимо от содержания резюме и реальных профессиональных качеств человека. Кроме того, ИИ-фильтры зачастую настраиваются на формальные параметры вроде «опыт работы от трех до пяти лет», из-за чего соискатели старше 50 лет отсеиваются автоматически, даже если их компетенции значительно выше среднего уровня. Подобная механизация подбора может усиливать возрастные и иные стереотипы, вместо того чтобы объективно оценивать навыки, достижения и готовность человека к работе.«Большинство соискателей старше 45 лет сталкивались с отказом без рассмотрения резюме. Это прямая дискриминация, которую формально запрещает Трудовой кодекс, но доказать умысел практически невозможно», — констатировал депутат. По его мнению, именно поэтому необходимо внимательнее контролировать работу алгоритмов и добиваться большей прозрачности при автоматизированном отборе, чтобы технологии не подменяли справедливую оценку кандидатов.Переписанный текст: В последние годы вопрос использования искусственного интеллекта в подборе персонала становится все более актуальным, поскольку автоматизированные системы все чаще принимают решения, влияющие на карьерные перспективы соискателей. В качестве возможного решения этой проблемы было предложено обязать работодателей прикладывать к отказу письменное объяснение с указанием причин. Это позволило бы повысить прозрачность процесса найма и снизить риск необоснованных отказов. Если же такое объяснение отсутствует, у кандидата должно появляться право на повторное рассмотрение резюме живым сотрудником, а не алгоритмом. По мнению автора инициативы, это поможет избежать ситуаций, когда система ошибочно отклоняет подходящих специалистов. Кроме того, депутат выступил за введение ответственности для платформ, использующих алгоритмы, которые могут дискриминировать людей по возрасту, полу и другим признакам, в том числе на основе так называемых «ключевых слов». Подобные меры особенно важны в условиях, когда технологии становятся все более влиятельными в кадровой сфере, а ошибки машинных алгоритмов могут напрямую отражаться на судьбе человека. В то же время эксперты отмечают, что рынок труда постепенно смещает акцент с узкопрофессиональных навыков на более универсальные качества личности. Ранее консультант по управлению персоналом Наталья Маслова заявила, что в будущем при найме решающую роль будут играть метакомпетенции — эмоциональный интеллект, креативность и критическое мышление, а не только узкие профессиональные знания. Именно эти качества особенно ценны при решении нестандартных задач, требующих гибкости, самостоятельности и способности быстро адаптироваться к новым условиям.Дополнительно стоит отметить, что рядом с основным материалом часто размещаются полезные ссылки и похожие публикации, которые помогают глубже разобраться в теме. Это особенно удобно, если нужно быстро перейти к связанным материалам и посмотреть, как вопрос раскрывается в других статьях. Читайте также — это не просто короткая пометка, а приглашение продолжить знакомство с темой и найти дополнительную информацию. В разных разделах такой блок может содержать рекомендации, подборки или материалы для дальнейшего чтения, чтобы расширить понимание вопроса. В результате читатель получает больше контекста, а сам текст становится более насыщенным и полезным.
