Делимся результатами проведенного исследования (количественный опрос и глубинные интервью) на тему восприятия ИИ в процессе поиска работы и найма
В марте 2026 года кадровое агентство «Ритейл Персонал» провело качественное и количественное исследование, посвященное отношению кандидатов к использованию искусственного интеллекта в рекрутменте. В нем приняли участие 703 человека: 682 респондента прошли онлайн-опрос, еще 21 человек участвовал в глубинных интервью. Все участники имели опыт поиска работы за последний год.
Автоматизация стала привычной, но это гарантирует ее качества
ИИ уже прочно вошел в повседневный опыт соискателей: 78% опрошенных сталкивались с чат-ботами, цифровыми помощниками, голосовыми роботами или другими автоматизированными инструментами во время поиска работы. Однако широкое распространение технологии не означает, что кандидаты готовы ее принять: 64% респондентов оценили свой опыт взаимодействия с ИИ негативно, 26% — нейтрально и только 10% — положительно.
Для работодателей это важный сигнал. Рынок уже прошел этап знакомства с ИИ, но этап доверия к нему еще не сформирован. При этом исследование не выявило заметной разницы между молодыми и более взрослыми кандидатами. Значит, недоверие нельзя объяснить только возрастом, привычкой к «старому» формату или недостатком цифровой грамотности. Скорее, речь идет о качестве самого опыта: кандидаты видят автоматизацию, но не всегда понимают ее логику, границы и возможные последствия.
Главный страх кандидатов — не ИИ как технология, а риск несправедливой оценки
Наиболее сильное сопротивление возникает не там, где ИИ отвечает на типовые вопросы или помогает назначить встречу, а там, где он становится частью отбора. 75% опрошенных не готовы доверить алгоритмам оценку резюме, а 76% — оценку прохождения первого собеседования.
Причины недоверия показывают, что кандидаты сомневаются не только в точности технологии, но и в самой модели алгоритмической оценки. Среди тех, кто не готов доверить ИИ анализ резюме, 82% считают, что он может не учитывать контекст, сильные стороны и индивидуальные особенности человека. Еще 79% говорят о недостатке прозрачности: кандидаты не понимают, по каким критериям система принимает решение. Также респонденты опасаются технических ошибок, некорректной обработки нестандартных или креативных резюме и механического отбора по ключевым словам.
В случае с первым собеседованием тревога становится еще более личной. 79% респондентов указывают на риск ошибочной интерпретации эмоций, мимики и речи, 72% — на непрозрачность критериев оценки, 69% — на отсутствие учета культурных и личных особенностей. Иными словами, кандидаты не хотят, чтобы их профессиональный потенциал сводился к набору сигналов, которые алгоритм может считать слишком буквально.
Один из ключевых выводов исследования состоит в том, что кандидатам критически важна прозрачность. Они хотят понимать, по каким критериям их оценивают, почему принимается то или иное решение, что именно повлияло на отказ и можно ли получить содержательную обратную связь. Без этого любая автоматизация начинает восприниматься не как удобный инструмент, а как дополнительный барьер.
Для бизнеса это означает, что проблема доверия к ИИ лежит не только в технологической плоскости. Даже качественный алгоритм будет восприниматься негативно, если кандидат не понимает, какую роль он играет, какие данные анализирует, можно ли оспорить результат и кто несет ответственность за решение. Чем ближе ИИ оказывается к отказу, оценке «гибких» навыков (soft skills) или финальному выводу о пригодности кандидата, тем выше становится запрос на объяснимость и человеческий контроль.
Живой контакт — это не просто «эмоциональная опция», а часть справедливого процесса
Почти абсолютное большинство участников исследования — 98% — заявили, что хотят сохранить живое общение с человеком в процессе поиска работы. На первый взгляд это может выглядеть как запрос на эмпатию, но данные показывают более сложную картину. Для кандидатов человеческий контакт означает возможность получить осмысленную обратную связь, задать вопрос живому рекрутеру, почувствовать уважительный тон, увидеть понимание контекста своего опыта и рассчитывать на гибкость в нестандартной ситуации.
Особенно важным человеческое участие остается во время интервью, при обсуждении предложения о работе (оффера), после интервью и после отклика. То есть именно в тех точках, где кандидату больше всего нужны не скорость, а интерпретация, диалог и снижение неопределенности.
При этом кандидаты не требуют полного отказа от автоматизации. 27% респондентов считают оптимальным баланс автоматизации и человеческого общения. Но только 4% готовы к максимально автоматизированному формату и еще 3% — к скорее автоматизированному сценарию с редким участием человека. Большинство же выбирает либо скорее человеческий формат с минимальной автоматизацией, либо полностью человеческий процесс.
Это показывает, что для кандидатов найм — не просто последовательность технических касаний, а социальный процесс, в котором важны смысл, контекст и отношение.
Эта мысль особенно важна для компаний, которые внедряют ИИ ради скорости. В найме скорость сама по себе не всегда улучшает опыт. Быстрый шаблонный отказ без объяснения может восприниматься хуже, чем более медленный, но понятный и уважительный ответ. Автоматическое назначение интервью может быть удобным, но автоматическое интервью без возможности связаться с человеком уже воспринимается как риск.
Кандидатам нужны не только эмпатия, но и предсказуемость
Среди главных ожиданий от процесса найма — как при взаимодействии с рекрутером, так и с ИИ — лидирует справедливая оценка компетенций: ее назвали 64% респондентов. Далее следуют отсутствие «пропаданий» со стороны работодателя, понятность этапов собеседования, прозрачность решений, персонализированный подход и удобство коммуникации.
Это показывает, что кандидаты воспринимают рекрутмент не как набор отдельных контактов, а как маршрут. Им важно понимать, что происходит после отклика, зачем нужен следующий этап, в какие сроки ждать ответа, кто принимает решение и что делать, если ситуация нестандартная. Если автоматизация не дает этой ясности, она не снижает тревогу, а, наоборот, усиливает ее.
Именно здесь проявляется ключевое противоречие многих автоматизированных сценариев. Они обещают рынку скорость и масштабируемость, но не дают кандидату ощущения контроля, понятности и справедливого отношения. В результате технологии, которые должны были улучшить опыт, часто усиливают отчуждение.
На практике это означает, что ИИ может быть полезен там, где он закрывает информационные задачи: напоминает о встрече, обновляет статус, помогает быстро найти ответы на типовые вопросы, собирает данные для рекрутера. Но если автоматизация заменяет диалог и ответственность, она начинает работать против компании.
ИИ допустим как помощник, но не как финальный арбитр
Глубинные интервью дополняют количественные данные: участники не отвергают ИИ полностью. Они допускают его использование для обработки больших массивов информации, первичной сортировки, подготовки вопросов для рекрутера или структурирования обратной связи. Но там, где требуется понять мотивацию, потенциал, коммуникационные навыки, личностные особенности и контекст опыта, доверие к машине резко снижается.
Один из участников интервью, Арслан, 24 года, Казань, сформулировал это так: «Агрегирование большого количества информации о кандидатах, мне кажется, это единственное, в чем ИИ хорош, потому что разбираться в каких-то эмоциональных, личностных штуках ему не дано пока еще».
Похожая логика проявляется и в оценке разных типов вакансий. Респонденты готовы допускать ИИ на массовых и менее сложных позициях, где требуется обработать большой поток откликов. Но они гораздо строже относятся к автоматизации отбора на роли, которые напрямую влияют на бизнес, продукт или командное взаимодействие.
Екатерина, 29 лет, отмечает: «Я понимаю, зачем нужны ИИ-агенты, первичный фильтр, допустим, на массовых вакансиях, которые не требуют какой-то высокой квалификации, экспертизы. Но я не понимаю, зачем это делать на вакансиях, где, очевидно ты напрямую влияешь на бизнес, на продукт».
Наиболее жизнеспособная модель выглядит так: ИИ помогает рекрутеру работать быстрее и системнее, но не подменяет его в оценке человека. Для кандидатов принципиально важно, чтобы финальное решение оставалось за человеком, а алгоритм выполнял роль инструмента.
Риск для HR-бренда: автоматизация может стать сигналом неуважения
Открытые ответы и интервью показывают, что тема ИИ в найме вызывает не только рациональные сомнения, но и сильную эмоциональную реакцию. Часть кандидатов воспринимает автоматизацию как признак обезличенного отношения, экономии на людях и нежелания компании вести полноценный диалог с соискателем.
Юлия, 38 лет, Нижний Новгород, поясняет: «Искусственный интеллект принимает ответ «да», «нет». Он либо видит черное, либо белое. У него нет оттенков».
Ирина, 43 года, Москва, говорит о коммуникации с ботом еще жестче: «Потому что с ботом просто понимания нет. Там пустота и тишина».
Для работодателя это уже не только вопрос эффективности подбора. Если кандидат воспринимает ИИ как барьер, он переносит это впечатление на всю компанию. Автоматизированный отказ, непрозрачная оценка резюме или интервью с ботом могут стать первым опытом взаимодействия с брендом работодателя — и одновременно причиной выйти из процесса.
Что это значит для работодателей
Главный вывод исследования: кандидаты не требуют убрать ИИ из рекрутмента. Они требуют ограничить его роль, сделать процесс понятным и сохранить за человеком ответственность за оценку, коммуникацию и финальные решения.
Для бизнеса это означает переход от идеи «заменить рекрутера» к модели «усилить рекрутера». ИИ может быть эффективен в сервисных и вспомогательных задачах: отвечать на повторяющиеся вопросы, помогать с расписанием, напоминать о встречах, обновлять статусы, структурировать данные, подсвечивать совпадения по формальным критериям. Но чем больше задача связана с интерпретацией опыта, оценкой потенциала, «гибкими» навыками (soft skills), мотивацией и культурным соответствием, тем важнее участие человека.
Судя по результатам исследования, будущее рекрутмента не в полном отказе от автоматизации и не в полной передаче отбора алгоритмам. Наиболее устойчивой выглядит гибридная модель: ИИ берет на себя скорость, рутину и структурирование данных, а человек сохраняет ответственность за смысл, оценку и отношения. Именно такая модель способна дать рынку не только эффективность, но и доверие.
Источники изображений:
из личного архива ООО «Ритейл Персонал»
Выбор редакции
Публикации, которые получают больше внимания и попадают в Сюжеты РБК
Рекомендации партнеров: