Светлана Петровичева | про найм

Рекрутеров скоро заменит не AI. Их заменят рекрутеры, которые уже умеют работать с AI. Если хотите понять, как изменится профессия в ближайшие годы и какие навыки нужно освоить уже сейчас, приглашаем на бесплатный онлайн-урок. Покажем реальные инструменты, которые уже сегодня экономят часы работы рекрутера. 🎁 Участие бесплатное. Регистрация: https://getit.agency/lesson

Найти работу в России становится почти нереально. Только за первое полугодие число вакансий сократилось почти на 20%, тогда как количество резюме увеличилось на 33%, следует из данных SuperJob. За два года число вакансий снизилось на 28%, а количество резюме выросло на 50%. Спрос на сотрудников снизился почти во всех ключевых отраслях. В логистике и здравоохранении количество вакансий уменьшилось на 14%, а в банковском секторе — на 22%. При этом число резюме продолжило расти почти во всех сферах экономики.

Люблю такие истории. «Я уволился. Теперь без меня не справляются. Просят передать знания. Ищут замену. Вот теперь поняли, кого потеряли». Такие посты собирают десятки тысяч лайков. Потому что каждому хочется верить, что однажды все поймут, насколько он был ценен. Но в жизни обычно все гораздо прозаичнее. Любого сотрудника можно заменить. Вопрос только в том, сколько это будет стоить компании: месяц поиска, несколько неудачных наймов, потеря скорости, денег и экспертизы. Поэтому сильные компании не делают ставку на «незаменимых». Они строят процессы, передают знания и выращивают людей внутри команды. А сильные сотрудники не стараются стать незаменимыми. Они просто делают свою работу настолько хорошо, что их искренне не хочется терять. На мой взгляд, лучший показатель — не когда после твоего ухода начинается хаос, а когда команда продолжает работать эффективно благодаря тому, что ты оставил после себя сильные процессы и сильных людей. Именно такую команду мы стараемся строить у себя.

Рекрутеров скоро заменит не ИИ. Их заменят рекрутеры, которые уже научились работать вместе с ИИ. Пока одни вручную просматривают десятки резюме, пишут вакансии, составляют Boolean-запросы и отправляют первые сообщения кандидатам… Другие делают всё то же самое в несколько раз быстрее с помощью AI. Не потому что они лучше. Потому что они используют новые инструменты. Через несколько лет рынок рекрутинга разделится на две категории. Первая - специалисты, которые умеют работать вместе с искусственным интеллектом. Вторая -те, кто продолжает делать всё вручную. И именно это будет определять востребованность, зарплату и карьерные возможности. Но есть хорошая новость. ИИ не заменяет рекрутера. Он берет на себя рутинные задачи: -поиск кандидатов; -анализ резюме; -написание вакансий; -персонализированные сообщения; -подготовку интервью; -аналитику и многое другое. А человеку остается то, что действительно имеет ценность: переговоры, оценка мотивации, работа с бизнесом и принятие решений. Именно поэтому мы записали бесплатный видеоурок: «Как рекрутеру и HR не потерять работу в эпоху ИИ» На уроке разберем: • почему рынок труда уже меняется; • какие задачи рекрутера уже выполняет ИИ; • какие навыки будут востребованы в ближайшие годы; • что нужно изучать уже сейчас; • как начать использовать ИИ в ежедневной работе; • как сохранить свою ценность как специалист. 🎁 Урок бесплатный. Если хотите не догонять изменения через несколько лет, а начать готовиться уже сейчас регистрируйтесь. Ссылка в первом по ссылке: https://getit.agency/lesson

Всем привет, хочу напомнить, что у нас есть канал с вакансиями для IT @Getitrussia и для HR @@hrcampus

На международной промышленной выставке ИННОПРОМ-2026 ИТ-холдинг Т1 и «Корпорация робототехники» подписали соглашение о стратегическом партнерстве в сфере реализации комплексных проектов роботизации. Партнерство компаний позволит поддерживать растущий темп роботизации в промышленности, ритейле, логистике и e-commerce. Эксперты отмечают, что к 2030 году в России поднимется производительность труда благодаря роботизации, например, в обрабатывающей промышленности рост составит 25%.

Сегодня выигрывают не те компании, у которых больше рекрутеров. Выигрывают те, чьи команды умеют работать с ИИ. Небольшая команда, которая использует современные AI-инструменты, может выполнять объем работы, который еще недавно требовал целого HR-отдела. Но ИИ сам по себе не дает результата. Результат дает команда, которая знает, как правильно его применять. Именно этому мы учим на курсе «AI-рекрутер 2026»: как внедрить ИИ в ежедневную работу рекрутера, автоматизировать рутину и увеличить эффективность без расширения штата. Подробнее о программе: https://getit.agency/ai-recruiter-2026

Российские боссы начали чаще возвращать бывших сотрудников и активно бороться за них. Такой эффект бумеранга происходит из кадрового дефицита и экономических причин. Как минимум, такого работягу не нужно долго искать и обучать, ведь он уже знаком с продуктом компании и рабочими процессами. Плюс такой возврат всегда обходится дешевле, чем нанимать нового человека с открытого рынка. А в ближайшее время этот тренд будет усиливаться, говорят эксперты. Сообщение «Привет, спишь?» вы теперь будете получать не только от бывшего партнера.

В 2023 году было достаточно научиться писать промпты. В 2026 году уже нет. Раньше конкурентным преимуществом считалось умение правильно сформулировать запрос для ChatGPT. Сегодня это только базовый навык. Потому что AI изменился. Современный специалист должен понимать: • какую модель выбрать под конкретную задачу; • когда использовать ChatGPT, а когда Claude, Perplexity или GigaChat; • как работать с AI-агентами; • как строить многошаговые сценарии автоматизации; • как проверять ответы AI; • как объединять несколько инструментов в единую систему.

Например, в рекрутинге уже недостаточно попросить: «Напиши вакансию Java-разработчика». Гораздо ценнее построить процесс, в котором AI: - анализирует заявку на подбор; - формирует профиль кандидата; - предлагает стратегию поиска; - создает Boolean-запросы; - помогает искать кандидатов через Perplexity Comet; - анализирует резюме; - готовит вопросы для интервью; - сравнивает кандидатов и

формирует рекомендации. И это лишь малая часть того, что уже доступно сегодня. Мы переходим от работы с промптами к работе с AI-системами. Именно поэтому мы полностью обновили программу AI Recruiter 2.0. На курсе вы научитесь использовать AI на всех этапах подбора: от сорсинга до оценки кандидатов и создания собственных AI-агентов. Подробнее о программе: 👉 https://getit.agency/ai-recruiter-2026

90% пользователей ИИ совершают одну и ту же ошибку. Они задают вопрос и сразу ждут ответ, получают галлюцинацию от ИИ, и тут проблема в том, что ему не хватает информации. Есть один приём, который сразу делает ответы намного точнее. Вместо того чтобы просить решить задачу сразу, попросите ИИ сначала задать вам вопросы. Попробуйте такой промпт: Не отвечай сразу. Сначала задай мне все вопросы, которые помогут выполнить задачу максимально качественно. Если информации недостаточно продолжай задавать уточняющие вопросы, пока не будешь уверен, что сможешь дать лучший возможный результат. После этого вы заметите, что ответы становятся гораздо полезнее. Потому что нейросеть перестаёт гадать и начинает работать как опытный консультант, который сначала разбирается в ситуации, а уже потом предлагает решение. Именно так работают специалисты, которые получают от ИИ результат в разы лучше среднего. На курсе «AI-рекрутер 2026» мы разбираем: как писать промпты, создавать AI-ассистентов и выстраивать рабочие сценарии, которые экономят часы работы каждый день. Сохраните этот промпт он пригодится практически для любой задачи.

Компании вроде OpenAI, NVIDIA и GitHub сокращают ответы ИИ до уровня «пещерного человека», чтобы тратить меньше на токены. Очень много расходов на ИИ появилось у компаний, поэтому многие уже начали вводить лимиты и сокращать затраты. Экономят даже на количестве слов в ответах. Для Claude Code, Codex и Gemini появился плагин Caveman, который оставляет только суть и короткие объяснения. Такой подход сокращает расход токенов примерно на 65–75%. Слоганы убивают: пещерный человек беречь твой токен, пещерный человек беречь твои деньги. @itrecruiting

Можно считать ИИ-замещение людей провалом. В крупных компаниях признают, что переоценили искусственный интеллект и теперь активно возвращают сотрудников, которых из-за него же и уволили. Возвращаются и саппорты поддержки, и инженеры. ИИ не справился с нагрузками. Ну а ещё ИИ получился ну очень уж дорогим.

Можно считать ИИ-замещение людей провалом. В крупных компаниях признают, что переоценили искусственный интеллект и теперь активно возвращают сотрудников, которых из-за него же и уволили. Возвращаются и саппорты поддержки, и инженеры. ИИ не справился с нагрузками. Ну а ещё ИИ получился ну очень уж дорогим.

Крупные ИИ-разработчики, СЕО которых очень часто любят говорить о скорой смерти гуманитарных специальностей, сами нанимают к себе на работу копирайтеров, журналистов и философов. С философами интересно: они нужны для контроля этических и логических аспектов обучения моделей и получают на уровне инженеров. Получается такая картина: у вас есть крутые дядьки-гигачеды, которые прекрасно понимают именно техническую архитектуру, но абсолютно не в состоянии объяснить искажения и логические ошибки в структуре ответов. Собственно, философы учат ИИ нормальной логике и анализируют, как модели приходят к выводам. Это очень помогает в описании правил поведения. Теперь диплом философа не кажется таким уж бесполезным.

Еще несколько лет назад рекрутер работал один. Сегодня сильный рекрутер работает в связке с AI-агентом. И именно эта модель станет стандартом рынка.

AI уже умеет: искать кандидатов; анализировать резюме; готовить персонализированные сообщения; делать первичный скоринг; составлять отчеты; помогать готовиться к интервью.

Но он пока не умеет понимать контекст бизнеса, выстраивать доверие с кандидатом, вести сложные переговоры и принимать финальные решения. Поэтому вопрос уже не в том, заменит ли ИИ рекрутера. Вопрос в другом. Заменит ли рекрутер, который умеет работать с AI-агентами, того, кто продолжает делать всё вручную? Мы уверены, что да. В ближайшие годы конкурентным преимуществом станет не знание отдельных нейросетей, а умение построить систему, где человек управляет командой AI-агентов. Именно этому посвящен курс «AI-рекрутер 2026». Мы покажем, как создавать собственных AI-ассистентов и AI-агентов, автоматизировать рутину, ускорять подбор в разы и освобождать время для задач, где ценность человека действительно максимальна. Будущее рекрутинга — это не человек против искусственного интеллекта. Будущее это рекрутер, который умеет усиливать себя с помощью ИИ.

Ford наняла около 350 опытных инженеров (некоторые их которых бывшие сотрудники компании) после того, как автоматизированные системы и инструменты искусственного интеллекта не обеспечили ожидаемого уровня контроля качества. ИИ отнимает работу у людей, но и его самого могут уволить. Я говорила про тренд: под эфорией все заряжали бабки в ИИ не думая, главное быть первым, чтобы не оказаться на обочине прогресса. И только сейчас все начинают сводить дебит с кредитом и считать ROI по ИИ. Побуждают их к тому дорожающие токены. А дорожают они потому что приходит время зарабатывать деньги триллионным стартапам (а не субсдировать спрос за счёт венчура). А они не могут ( Вот пожалуй, самое правильное научить пользоваться сотрудников ИИ, а не заменить, чтобы не зависит от цен на токен

Что и требовалось доказать. Весь сыр бор из-за того, что перестал расти бигтех, а долг обслуживать триллионный нужно. И вот выясняется, что пока мы белковые, во многих сферах пока ещё рентабельнее искуственных. Поэтому пойду съем пару яиц)

Ссылка

Будущее рынка труда, будут определять всего три навыка. Умение работать с ИИ. Не просто задавать вопросы, а использовать его для решения реальных задач, создавать AI-агентов и автоматизировать процессы. Критическое мышление. ИИ может предложить ответ, но именно человек определяет, что правильно и что действительно принесет пользу бизнесу. Способность быстро учиться. Технологии меняются быстрее, чем учебные программы и профессии. Уже сегодня крупнейшие AI-компании активно нанимают специалистов по reasoning (обучению моделей рассуждать), инженеров по обучению моделей, экспертов по разметке данных и специалистов, которые создают качественные датасеты. Именно от качества обучения зависит, насколько «умной» станет модель. Раньше компании охотились за разработчиками. Сегодня они все чаще конкурируют за тех, кто умеет создавать AI-агентов, обучать модели и улучшать их способность рассуждать. Если хотите разобраться, как использовать ИИ в работе уже сейчас, присоединяйтесь к курсу AI-рекрутер 2026: https://getit.agency/ai-recruiter-2026

Карта внедрения ИИ в отдел рекрутинга Главная ошибка компаний сейчас в том, что они пытаются внедрить ИИ сразу во все процессы. В итоге получается не система, а хаос. Один рекрутер пишет вакансии через нейросеть. Другой анализирует резюме. Третий загружает туда лишние данные. Четвертый вообще не понимает, что можно, а что нельзя. Поэтому я бы начинала не с инструментов, а с карты внедрения. 1. Найти самые рутинные задачи Сначала нужно посмотреть, где команда реально теряет время.

Например: разбор вакансий поиск и сорсинг анализ резюме подготовка интервью сообщения кандидатам отчеты для hiring manager аналитика рынка

 2. Выбрать 2-3 процесса для пилота Не надо сразу внедрять ИИ во весь рекрутинг. Лучше взять понятные задачи, где быстро можно увидеть эффект.

Например: анализ вакансии первичный разбор резюме подготовка интервью персонализация сообщений

3. Описать правила работы Команда должна понимать: какие данные можно передавать в нейросеть какие данные нельзя где нужно обезличивание где обязателен human check какие решения ИИ не принимает 4. Создать библиотеку рабочих промптов Каждый рекрутер не должен каждый раз придумывать запрос с нуля.

Нужны готовые шаблоны под основные задачи: вакансия поиск резюме интервью scorecard коммуникация отчет

5. Настроить ИИ-ассистентов Не универсального «бота для всего», а помощников под конкретные задачи.

Например: ассистент для анализа вакансии ассистент для разбора резюме ассистент для подготовки интервью ассистент для сообщений кандидатам ассистент для отчетов hiring manager

6. Научить команду проверять результат Самая опасная ошибка - верить нейросети на слово. ИИ может ошибаться. Может додумывать факты. Может писать уверенно, но неточно. Поэтому рекрутер должен проверять факты, логику, риски, bias и полноту ответа. 7. Измерить эффект После пилота важно понять, что реально изменилось. Сколько времени сэкономили? Быстрее ли готовится shortlist? Улучшилось ли качество кандидатов? Стало ли меньше ручной рутины? Что стоит автоматизировать дальше? Главная мысль простая. ИИ в рекрутинге - это не просто инструмент, чтобы «написать вакансию». Это новый способ организовать работу отдела подбора. Выиграют не те, кто один раз попробовал нейросеть. Выиграют те, кто сможет встроить ИИ в процесс: безопасно, системно и с понятным результатом. Именно это будем разбирать на курсе «AI-рекрутер 2026». Старт - 20 июля. Программа: https://getit.agency/ai-recruiter-2026

SecurityLab*: 🟠ИИ легко ввести в заблуждение и создать всемирные фальшивые факты. Это доказало сообщество реддит. 🟠Они создали страницу в соцсетях и начали писать о том, что Джей Ди Вэнс умер от бешенства, а затем якобы заразил Дональда Трампа после укуса. 🟠Вымысел выглядел как плохая интернет-шутка, но некоторые поисковые системы с ИИ начали пересказывать историю как реальный факт. Некоторые ИИ по сегодняшний день считают что Трамп умер от бешенства в июне этого года. securitylab.ru *ведущий российский портал, посвящённый информационной безопасности

🟠В богатых странах около 8% студентов вузов демонстрируют грамотность и математику на уровне 10-летнего ребёнка, и за последние 10 лет эта доля удвоилась. 🟠Каждый седьмой американский студент (14%) читает на уровне начальной школы, а почти каждый пятый (20%) имеет такой же уровень по математике — оба показателя резко ухудшились за десятилетие. 🟠Всё чаще можно услышать от учёных, что студентам больше не нужны прочные базовые навыки, поскольку большая часть их будущей работы будет связана с доработкой результатов, созданных ИИ. economist.com