Блог

Кандидати користуються ChatGPT у відборі (і чому це не погана новина)

Поки IT-ком’юніті готується до релізу п’ятої версії ChatGPT цьогоріч, роботодавці бачать збільшений попит на використання AI серед кандидатів. І, за моїм досвідом, реакції полярні: хтось вважає, що їх намагаються обманути, а хтось радіє швидко виконаному тестовому завданню.

Далі розповім, чому не варто занадто боятися використання ChatGPT серед кандидатів та які кейси траплялися у практиці ITExpert.

Як кандидати використовують AI в рекрутингу

Особливих питань до використання ChatGPT та інших ML-моделей під час складання резюме не виникає. Головне — щоб усі вказані дані залишалися вірними та відповідали реальному досвіду фахівця.

Це стосується й пошуку додаткової інформації про компанію-роботодавця чи тренування перед інтерв’ю. Такі кейси використання AI лишаються «за лаштунками», та роботодавець ймовірно про них не дізнається. Водночас ця практика позитивно впливає на процес відбору — зацікавлені та зібрані кандидати на співбесідах особливо цінуються.

Але є й «антикейси». Серед них:

  • Складання шаблонних супровідних листів — інколи фахівці забувають замінити інформацію у тегах {Put your company name here}.
  • Виконання тестового завдання за допомогою ChatGPT без жодної перевірки чи адаптації коду до реального ТЗ.
  • Асистування ChatGPT під час співбесіди.

У практиці нашої агенції вже траплялося, що кандидат писав промпти під час інтерв’ю, щоб відповісти на запитання технічного фахівця. Він не врахував, що в окулярах занадто добре видно його дії на сусідній вкладці браузера. Загальний рівень відповідей був низьким, тому питання оферу не розглядалося. Були й кейси, коли тестові очевидно генерувалися ChatGPT, а фахівець не «допрацював» код, щоб наблизити його до реального завдання.

Чи має лякати ChatGPT в арсеналі кандидатів

На мою думку, коріння негативних випадків — у бажанні схитрувати чи недбалому ставленні. Якби результати від AI проаналізували та вдало адаптували, це була б win-win ситуація. Але на практиці виглядає так, ніби фахівці намагаються витратити якомога менше зусиль, ставляться до завдань абияк чи завищують свій рівень знань. А роботодавці остерігаються брати людей з таким підходом на роботу через очевидні ризики.

Водночас ChatGPT та інші інструменти розумної автоматизації у роботі розробника — норма. Технічні фахівці ще до поширення нейромереж активно користувалися інструментами автоматизації коду, вбудованими в IDE — просунуті версії навіть генерували кластери та цілі файли. Варто згадати й GitHub Copilot, який допомагав з відповідями на поширені запитання від нейромереж. Загалом значний відсоток розробки — переписуванням вже багато разів створеного коду, який розробник досконало знає. Якщо фахівець вміло користується наявними AI-рішеннями для прискорення роботи — усі економлять ресурси на розробку і бізнес має свої бенефіти.

Це стосується не лише розробників, але й інших IT та digital фахівців. До прикладу, наша команда працювала над вакансією Video Editor, вимогою для якого був досвід і знання застосування ШІ в роботі. Компанія очікувала, що штучний інтелект може прискорити та здешевити рутинні завдання фахівця — вивільнити його час для складніших тасок.

Навіть якщо спеціаліст користується під час live-coding ШІ для створення простого коду, це може бути доречним. Розробник може створити запит на форму з визначеними полями, щоб швидше перейти до складних завдань. Але-от не окей формувати повну відповідь і/чи не вміти адаптувати результати ШІ до цього кейсу.

Кандидати також мають розуміти: у реальній роботі будуть траплятися нетипові завдання, де AI не допоможе. Навички самостійної роботи й глибоке розуміння, що відбувається у коді, — все ще критичні.

Визначте пріоритет: прописувати вручну кожен тег коду VS розв’язувати креативні завдання

Я впевнений, що кожна компанія має приймати рішення щодо того, що для неї важливіше — умовні академічні або творчі підходи (чи їхнє поєднання у пропорції). Якщо ви шукаєте креативну людину, яка зможе перформити у нетипових та складних завданнях, не варто очікувати від неї ідеальних відповідей на теоретичні запитання чи ручного написання усіх тегів коду. І використати інструменти автоматизації чи ChatGPT, щоб прискорити виконання стандартних завдань — доцільно. Якщо ж для вас важливе лише написання коду вручну, а складних завдань не трапляється, питання інше. Але й попит на такі підходи знижується.