Панеш заявил, что найти работу через онлайн‑платформы стало сложно
Проблемы онлайн‑найма
Зампред комитета Госдумы по бюджету и налогам Каплан Панеш заявил, что найти работу через онлайн‑платформы стало крайне сложно, поскольку автоматические системы отсекают до 90% резюме еще до того, как их просматривает рекрутер. По его словам, рынок труда сталкивается с ситуацией, когда технологии упрощают обработку потока откликов, но одновременно создают барьеры для реальных кандидатов. Политик отметил, что большинство крупных компаний используют нейросети для первичного отбора резюме, что усиливает зависимость HR‑процессов от алгоритмов. Он подчеркнул, что проблему нельзя игнорировать, так как она затрагивает не только соискателей, но и качество подбора персонала на уровне всей экономики.
Как работают алгоритмы
Панеш указал, что алгоритмы подбора ориентируются на ключевые слова, а не на компетенции соискателя, из-за чего формулировки в резюме стали играть чрезмерную роль. Он привел пример, что выражение «улучшение операций» может стать причиной отказа, если система ищет термин «оптимизация процессов». По мнению депутата, такое несовпадение не отражает реальный опыт кандидата, но все равно приводит к автоматическому отсеву. Он добавил, что исследования показывают готовность более половины HR‑специалистов передавать ИИ задачи подбора, хотя качество такого отбора вызывает много вопросов. Возрастающая перегрузка отделов персонала подтверждает актуальность темы: сейчас на одну офисную вакансию подается около 300 откликов вместо прежних 100.
Риски для кандидатов
Депутат заявил, что ИИ не всегда способен отличить сильного специалиста от кандидата, который просто умеет правильно использовать ключевые слова. Он отметил, что языковые модели могут демонстрировать скрытую предвзятость и выбирать резюме с определенными именами независимо от содержания. По его словам, такие случаи дискриминации остаются незаметными, поскольку автоматические фильтры работают непрозрачно. Панеш также отметил, что системы, настроенные на отбор «опыта работы от трех до пяти лет», фактически отсеивают кандидатов старше 50 лет, даже если они полностью подходят под требования. По его словам, большинство соискателей старше 45 лет сталкиваются с отказом без рассмотрения резюме, хотя Трудовой кодекс формально запрещает подобную дискриминацию.
Необходимые меры регулирования
Панеш предложил ввести обязательный аудит ИИ‑алгоритмов, чтобы выявлять и предотвращать дискриминационные практики. Он напомнил, что обсуждение такого закона в Минтруде ведется с 2024 года, но пока без результата. Депутат считает важным установить обязанность работодателей предоставлять кандидатам письменное объяснение причин автоматического отказа. Он также предложил запретить работу ИИ‑фильтров без возможности обжалования решения живым специалистом и закрепить право соискателя на пересмотр его резюме сотрудником компании. По его словам, ответственность за дискриминацию, в том числе косвенную через ключевые слова, должна распространяться и на онлайн‑платформы, которые используют такие инструменты.
Последствия для рынка труда
Панеш подчеркнул, что нейросети должны оставаться вспомогательным инструментом, а не заменять живого рекрутера, иначе рынок труда может потерять значительное число опытных специалистов, не способных пройти цифровые фильтры. Он указал, что отсутствие прозрачных правил усиливает риски для компаний, поскольку автоматический отбор снижает разнообразие команды и может ухудшать качество найма. По мнению депутата, формирование справедливых и понятных условий подбора персонала важно для стабильного развития рынка труда. Он отметил, что регулирование этой сферы поможет сделать процессы найма более открытыми и снизить влияние непрозрачных алгоритмов на карьерные возможности соискателей.
Подписывайтесь на наш канал в MAX: все главные новости о финансах, ничего лишнего!
