HeadHunter столкнулся с массовым использованием нейросетей при отборе в Школу аналитиков

HeadHunter столкнулся с новой проблемой при оценке кандидатов в свою первую Школу аналитиков: из более чем 250 поданных заявок многие содержали работы, сгенерированные или значительно доработанные нейросетями. При этом на 25 мест было подано более 250 тестовых заданий, что подчеркивает высокий интерес к программе.

Компания признаёт, что использование инструментов LLM (больших языковых моделей) в аналитической работе стало нормой, и сами аналитики активно применяют их. Однако перед экспертами HeadHunter встала задача: как среди аккуратных и хорошо структурированных текстов, созданных ИИ, выявить кандидатов, которые действительно понимают суть выполняемых задач, а не просто перекладывают работу на алгоритмы.

Эта ситуация демонстрирует актуальную проблему в образовательных и рекрутинговых процессах, связанных с внедрением ИИ. Открытый доступ к мощным генеративным моделям требует разработки новых подходов к оценке компетенций, чтобы отделить реальные знания и умения от качественно оформленной, но несамостоятельной работы.