В Госдуме предложили законодательно регулировать ИИ-фильтры при отборе резюме

По мнению инициаторов, из-за слишком жестких цифровых фильтров до живых рекрутеров не доходит около 90% откликов соискателей, что фактически делает участие человека в первичном отборе формальностью. Такая ситуация, считают депутаты, может искажать рынок труда и мешать компаниям находить действительно подходящих специалистов.

С соответствующей инициативой выступил заместитель председателя комитета Госдумы по бюджету и налогам Каплан Панеш от ЛДПР. Он подчеркнул, что современные системы нередко оценивают резюме по формальным признакам и ключевым словам, не всегда учитывая реальный опыт, компетенции и потенциал кандидата. В результате даже незначительные различия в формулировках могут повлиять на итоговый отбор.

«Если в резюме написано “улучшение операций” вместо “оптимизация процессов” — вы вылетаете. И это не просто проблема соискателей — это угроза для всей экономики», — отметил Панеш. По его словам, подобные алгоритмы могут отсекать большое количество сильных кандидатов только потому, что их резюме составлено не по шаблону или не совпадает с настройками системы.

Депутат также указал, что сегодня большинство крупных компаний уже применяют ИИ на этапе первичного скрининга резюме, а более половины HR-специалистов готовы доверить нейросетям значительную часть подбора персонала. На этом фоне, считает он, особенно важно установить понятные правила контроля за такими технологиями, чтобы обеспечить прозрачность отбора, снизить риск дискриминации и сохранить баланс между автоматизацией и участием человека в найме.

Переписанный текст:

В последние годы рынок труда заметно изменился, и вместе с ростом числа откликов на вакансии работодатели все чаще сталкиваются с проблемой качественного отбора. На первый взгляд кажется, что выбор кандидатов стал шире, однако на практике это не всегда означает появление большего числа действительно подходящих специалистов. Опытные соискатели нередко теряются в общем потоке заявок, а ценные кадры могут оставаться без внимания.

Также парламентарий Панеш отметил, что в последнее время количество соискателей увеличилось, но число действительно сильных кандидатов осталось примерно на прежнем уровне. По его словам, это связано с тем, что опытные работники просто «размываются» среди большого массива резюме и не всегда попадают в поле зрения рекрутеров. В результате работодатели получают больше откликов, но не обязательно лучшее качество отбора.

Отдельно Панеш обратил внимание на работу языковых моделей и ИИ-систем, которые используются при первичном скрининге резюме. Он подчеркнул, что такие алгоритмы стабильно отдают предпочтение кандидатам с определенными именами, даже если содержание резюме не дает для этого объективных оснований. Кроме того, многие ИИ-фильтры изначально настроены на критерий «опыт работы от трех до пяти лет», что автоматически исключает часть соискателей старше 50 лет, а также людей с более длительным профессиональным стажем, который не укладывается в заданные шаблоны.

«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 словам, подобные случаи показывают, что технологии отбора нуждаются в более прозрачных правилах и человеческом контроле, чтобы исключить предвзятость и сохранить равные возможности для кандидатов разных возрастов и профессионального опыта.

Вопросы прозрачности и справедливости при автоматизированном отборе кандидатов становятся все более актуальными. В качестве одного из возможных решений было предложено обязать работодателей при каждом отказе прикладывать письменное объяснение причин. По мнению автора инициативы, это поможет снизить число необоснованных отказов и сделает процесс найма более понятным для соискателей. Если же такое объяснение предоставлено не будет, кандидат должен получить право на повторное рассмотрение своего резюме уже живым сотрудником, а не алгоритмом искусственного интеллекта.

Кроме того, депутат призвал ввести ответственность для платформ и сервисов, использующих алгоритмы подбора персонала, если они допускают дискриминацию по возрасту, полу или иным признакам. Отдельно подчеркивается, что подобные нарушения могут возникать и на уровне автоматической фильтрации резюме по так называемым «ключевым словам», когда система отсеивает подходящих специалистов без участия человека.

Ранее консультант по управлению персоналом Наталья Маслова отметила, что в перспективе при найме все большую роль будут играть метакомпетенции — прежде всего эмоциональный интеллект, креативность и критическое мышление. По ее словам, именно эти качества, а не только узкие профессиональные навыки, станут ключевыми для успешной работы в условиях быстро меняющейся среды и решения нестандартных задач.

Кроме этого, полезно обратить внимание на дополнительные материалы по теме, чтобы лучше понять контекст и расширить свои знания. Ниже можно найти сведения, которые помогут глубже разобраться в вопросе и увидеть его с разных сторон. Читайте также — этот раздел часто содержит ссылки на связанные статьи, полезные рекомендации и уточняющую информацию, которая может оказаться особенно ценной.

Переписанный текст: читайте также, а также ознакомьтесь с другими материалами по этой теме, чтобы получить более полное представление и найти дополнительные полезные детали.