Весной 2025 года я заметила странную вещь: резюме стали идеальными, даже слишком. Сопроводительные письма были похожи друг на друга: те же слова, синтаксис и структура. Как тут принято говорить — нейрослоп. А на собеседованиях кандидаты начали отвечать так гладко, что хотелось побыть вредной учительницей и сказать: «А ну, доставай шпоры быстро!»
Потом на место непонимания пришла мысль: ИИ изменил не только то, как люди ищут работу, но и то, как проходят собеседования и кого мы вообще готовы нанимать.
Меня зовут Марина Ломадзе, я руководитель направления привлечения и найма талантов в Cloud.ru и сегодня расскажу, во что ИИ превратил наем, куда мы все идем и как теперь компании, в том числе мы, ищут сотрудников.
Если откатиться на несколько лет назад, рынок выглядел почти роскошно для кандидата уровня «мидл» и выше. В 2021 году айтишников было более 700 000, зарплаты подросли на 19% за год. И даже Герман Греф говорил, что стране не хватает более миллиона айтишников.
Но речь, конечно, скорее всего, шла про уровень «средний+», так как ИТ-джуны уже с 2020 года обивали пороги компаний и получали очень много отказов. Попадали в типичный цикл: чтобы работать, нужен опыт, а чтобы набраться опыта, нужно работать.
Но тем, кто уже проработал в сфере какое-то время, было понятно: если у тебя крепкие харды, ты почти наверняка был кому-то нужен. Компании переманивали людей деньгами, удаленкой, бонусами и любыми другими способами удержания, а про ИИ на собеседованиях вообще не спрашивали, если специальность не была связана с этим напрямую.
Раньше рынок искал руки, мозги и опыт. Теперь все немного по-другому.
Точка Б: после массового ИИ
С 2023 года начинается интересное. Кадровый дефицит, по сути, никуда не делся: к концу 2025 года айтишников в России стало больше миллиона, но бизнесу все еще нужны крепкие мидлы и сеньоры. Однако это уже не тот дефицит, который автоматически делает желанным любого кандидата.
К 2025 году количество вакансий с упоминанием навыков работы с ИИ выросло почти до 90%, а в первом квартале 2026 года российские работодатели разместили более 16 500 вакансий, где нужны навыки работы с ИИ. И это не только разработчики, тестировщики, ML-инженеры и т. д. Задеты и офисные роли: операторы кол-центров, ассистенты и помощники руководителей, контент-менеджеры.
Вижу еще одно главное изменение: раньше под новую нагрузку бизнес привычно открывал еще одну ставку — рынок рос экстенсивно. Сегодня компании все чаще ждут, что часть этой нагрузки закроют текущие сотрудники, освоив ИИ. Для бизнеса это звучит как райское предложение: вместо раздувания ФОТ и месяцев онбординга мы берем проверенных, эффективных инженеров и усиливаем их позиции с помощью технологий.
Однако заманчивая идея «поднажать» не должна превращаться в банальное выгорание. Потому что ИИ — это не способ заставить людей кодить по 12 часов. Это инструмент трансформации роли: рутина уходит нейросетям, а разработчик переключается на архитектуру и код-ревью. В итоге выиграют компании, которые используют ИИ ради ускорения time-to-market, а не для слепой экономии на людях.
Самые востребованные ИИ-навыки сейчас тоже довольно показательные, взяла их из аналитики:
поиск информации и генерация идей через нейросети;
аналитика данных;
генерация и оптимизация промптов;
создание визуального контента;
понимание основ ИИ и машинного обучения;
автоматизация кода через ИИ-инструменты.
Но на самом деле мне и в аналитику лезть не надо: на руках кейсы.
В апреле у нас выходил материал про тимлидов в 2026 году, где один из экспертов, Александр, лид продуктовой разработки, рассказал про то, как смотрит на наем он и его европейская компания. TLDR: если кандидат не использует ИИ любого рода, вероятность офера резко падает.
А еще у нас в апреле проходила конференция GoCloud 2026, на которой спикер от «Т-Банка» Артем Бондарь рассказал, что 90% сотрудников компании уже регулярно используют ИИ-инструменты, в частности для написания существенной части кода. И на наем это тоже влияет: компании нужны только те спецы, которые готовы работать с ИИ на базовом и продвинутом уровне. Отказы, скорее всего, не принимаются, скажем так :)
Благодаря теплым контактам с людьми из разных сфер, я вижу, что эта логика уже стала негласным стандартом в диджитал-агентствах. У редакторов, аналитиков и дизайнеров часть задач по умолчанию закрывают генеративный ИИ и платные ИИ-поисковики. На собеседованиях об этом могут не спрашивать, но базово эти навыки уже подразумеваются.
Суть проста: бизнесу невыгодно нанимать сотрудника, который игнорирует ИИ. Без нейросетей специалист неизбежно проигрывает в скорости и выдает меньше результата за тот же рабочий день.
Парадокс: вас ловят на ИИ, но требуют ИИ
Но есть в этом всем и парадокс. Как мы поняли, рынок требует от кандидата навыков работы с ИИ. Но есть нюанс: компании так до конца и не решили, считать ли нормальным, что кандидат использует ИИ не во время работы, а прямо в процессе собеседования.
Пока что это серая зона.
С одной стороны, рекрутеры и эйчары все чаще обсуждают, как вычислять кандидатов, которые используют ИИ во время интервью.
Чего только не выдумывают там кандидаты: используют уже готовые штуки по типу зарубежных Parakeet AI или Sensei Copilot; русские аналоги, кстати, тоже есть — Sobes.tech на базе ChatGPT, qompanion.io, Ghost GPT и т. д. Вот видео с примером, как это происходит: 170 000 просмотров, на минуточку.
Бывают и абсурдные кастомы, этого добра особенно много в «Тиктоке» и «Реддите».
Например, способ не спалить ИИ-чат на экране с помощью второго устройства.
Замазывание вебкамеры пеной зачем-то. Так и не поняла зачем.
Эйчары тоже изобретают свои лайфхаки: просят поднять руки, пошерить не вкладку, а весь экран, смотреть четко в камеру. Естественно, какая-то часть этих видео — фейк для набора просмотров и лайков. Но какая-то — правда, ведь обмануть интервьюера не так уж и сложно, если есть базовые навыки, а ИИ нужен для подстраховки. В комментах эйчарам часто советуют проверять диспетчер задач, панель управления. Но я думаю, при желании и это можно обойти.
А теперь к парадоксу. Он в том, что после такого требовательного найма этот же человек, скорее всего, будет использовать нейросети каждый день, но это уже никого смущать не будет.
Похоже на то, как раньше подходили к поиску решений на Stack Overflow, Reddit и т.д. Сам факт использования инструмента еще не делает тебя плохим специалистом. Вопрос, как и раньше, в другом: ты понимаешь, что делаешь, или просто жульничаешь? И поэтому эйчарам приходится страховаться на этапе найма.
Как изменился наем у нас
Изменилось многое, и это не фигура речи.
За последние пару лет мы много раз убеждались, что по‑старому уже не работает почти ничего: ни ревью резюме, ни собеседования, ни дальнейший онбординг, где ты уверен, что хорошее резюме равно успешно пройденный испытательный срок.
ИИ изменил для нас две вещи одновременно. Во‑первых, то, как мы проводим собеседования. Во‑вторых, то, кого мы вообще считаем подходящим кандидатом и в итоге нанимаем.
Собеседования
Если открыть наши вакансии, в большинстве из них не увидишь обязательного пункта про ИИ. Нам кажется, что местами это до сих пор скорее отпугивает, чем помогает в найме.
Но скажу честно: это пока что. Думаю, что в обозримом будущем эта строка будет появляться в вакансиях, и не только в наших. Но даже без упоминания для нас ИИ‑мышление становится негласным фильтром: на интервью мы всегда спрашиваем, как человек автоматизирует свою работу, какими инструментами пользуется и пробовал ли делать что‑то сложнее, чем просто подправить текст через ChatGPT. Нам важно, чтобы человек понимал, как можно сократить путь, собрать простого помощника и выстроить пайплайн.
Второй момент. Собеседования, на мой взгляд, стали похожи на поле экспериментов. За последние пару лет мы видели не только идеальные резюме с одинаковыми сопроводительными, но и попытки пройти собеседования через ИИ (вот как описывала выше): человек то отвечает слишком гладко, то смотрит не в камеру, то делает длинные паузы. И даже если ему удается пройти интервью успешно, через пару недель на испытательном сроке оказывается, что без подсказок он не может разобраться в базовых вещах.
Это можно подвязать к давней проблеме индустрии — «волчьему» опыту: кто‑то помогает пройти интервью, в частности с помощью ИИ, а кто-то и дальше выполняет задачи за человека во время самой работы. Мы тоже с этим сталкивались, поэтому при найме на критичные роли все чаще зовем людей в офис, если это возможно, и смотрим, как они ведут себя в живой работе: на митингах, на обсуждениях и в ситуациях, где нельзя спросить ИИ или переслать код кому-то другому.
Отдельная история на эту тему — это то, как кандидаты научились атаковать ATS-системы и карьерных ИИ-агентов с помощью prompt injection. Люди начали добавлять в резюме невидимый для глаза текст, белые буквы на белом фоне или вообще китайские фразы с инструкциями повысить приоритет кандидата.
Мы следим за этим трендом, чтобы избежать джейлбрейков, но пока что есть ощущение, что чем умнее становятся инструменты, тем изощреннее становятся способы их обмануть.
Именно поэтому, на мой взгляд, карьерные агенты еще долго не заменяет рекрутера, а будут работать с ним в паре, подсвечивать, кого посмотреть первым, а финальную оценку оставят человеку, который созванивается, проверяет мотивацию и навыки кандидата.
Кандидаты
Вторая линия изменений — кого мы вообще нанимаем. Мы сместили фокус на точечную работу с начинающими специалистами: проводим редкие, но качественные стажировки и очень довольны ребятами, которые к нам приходят. А основной наем — это опытные спецы, которые могут взять на себя сложный кусок продукта и при этом работать в связке с ИИ.
Джуновские задачи при этом никуда не делись, но многие из них прошли через автоматизацию: их закрывают агенты и внутренние инструменты, которые позволяют той же команде делать больший объем без расширения штата и без переработок. В двух словах: нам все реже нужен человек, который будет вручную делать однотипные мелочи, и все чаще — сильный специалист, который умеет выстраивать в своей работе архитектуру из ИИ-инструментов.
Мы для этого сделали обучающий курс, где сотрудники разворачивают свой кусочек облачной платформы и работают с ИИ-помощниками. А еще наши команды регулярно проводят внутренние тренинги, в том числе для рекрутмента, — от базовых сценариев до создания собственных агентов.
Фантазия: что будет с наймом уже через год
Я не верю в плавные переходы. Рынок уже показал, как быстро он умеет переключаться: еще три года назад про ChatGPT никто не слышал, а сегодня не использовать ежедневно по 3–4 инструмента в цифровых профессиях странно, а иногда и опасно для трудоустройства. Поэтому дам не очень осторожный и для кого-то, возможно, фантастический прогноз на ближайшие годы.
Первое. ИИ станет не просто плюсом, а фильтром. Уже сейчас работодатели в России в 2,7 раза чаще, чем год назад, требуют навыки работы с ИИ, и я не считаю этот фактор временным.
Второе. Рынок начнет сильнее разделять кандидатов не только по профессии и опыту, но и по скорости, с которой они умеют усиливать свой опыт ИИ-инструментами.
Третье. Появится новый класс кандидатов, которым станет сложнее найти работу, как и когда-то джунам после ИТ-курсов, — опытные, но медленные. Формально они подходят под вакансию, и опыт работы у них есть. Но они все равно проигрывают тому, кто делает тот же объем работы быстрее за счет ИИ. Это пока не оформлено в официальный язык найма, но именно это и есть показатель реального движения рынка.
Четвертое. Команды не будут расти вовне, только внутреннее усиление. Вместо найма еще трех человек топы будут все чаще ожидать, что двое существующих научатся работать с ИИ лучше и закроют больший объем задач.
И пятое. ИИ так непредсказуем, что все может поменяться в любой момент и все мои прогнозы пойдут прахом. Так что держите руку на пульсе, если очень переживаете за карьеру. Кстати, как раз недавно писали материал про то, как справиться со страхом увольнений из-за ИИ.
Уже готовы не согласиться со мной в комментариях? Только этого и жду: в споре рождается истина :)