Светлана Петровичева | про найм

Ваш цифровой двойник становится вашим конкурентным преимуществом. Или конкурентом. Пока вы используете AI только для того, чтобы иногда написать вакансию или поправить текст, другой рекрутер уже работает вместе со своим цифровым помощником. Он помогает: - анализировать заявку на подбор; — составлять профиль кандидата; — строить сорсинговую стратегию; — готовить Boolean-запросы; — сравнивать резюме; — писать персонализированные сообщения; — готовить вопросы для интервью; — формировать заключения и отчёты. В результате один специалист работает в одиночку, а второй фактически уже вдвоём. И дело не в том, что второй умнее или опытнее. Он просто научился использовать AI на полную мощность, а не как чат для генерации текста. В ближайшие годы ценность специалиста будет определяться не только его собственным опытом, но и тем, какую AI-систему он смог выстроить вокруг себя. Именно этому мы учим на AI Recruiter 2.0: не отдельным промптам, а системной работе с AI на всех этапах подбора. Уже в понедельник, 20 июля, начинаем новый поток. Сегодня пятница впереди последние выходные, когда ещё можно спокойно изучить программу и присоединиться. https://getit.agency/ai-recruiter-2026

Пятничное винишко 🍷 Большинство людей не умеют учиться. Они умеют только потреблять информацию. Книги. Подкасты. Курсы. YouTube. ChatGPT. Кажется, что ты постоянно развиваешься. А через месяц понимаешь, что почти ничего не изменилось. За последние годы я прошла десятки программ, прочитала сотни книг и освоила столько новых инструментов, что давно перестала учиться "ради галочки". Поняла одну простую вещь. Учиться нужно так, чтобы знания меняли твою работу уже завтра. Что помогает мне. 📌 Не пытаться изучить всё. Каждый год выбираю 5–7 тем, которые реально изменят меня как специалиста или руководителя. Остальное спокойно откладываю. 📌 Учиться прямо в работе. Перед каждым новым проектом задаю себе вопрос: *"Чему я хочу научиться, пока его делаю?"* После завершения обязательно записываю минимум три новых вывода. 📌 Писать. Не потому что так советуют. Потому что пока не сформулировал мысль своими словами — мозг ее не присвоил. Именно поэтому почти всегда рядом со мной блокнот. 📌 Учиться у сложных людей. Самые сильные уроки я получила не на курсах. Их мне дали клиенты, коллеги и руководители, с которыми временами было очень непросто. Каждый такой человек чему-то учит. Если перестать защищаться и начать наблюдать. И еще одна мысль. Не путайте развитие с перфекционизмом. Невозможно прочитать все книги. Невозможно пройти все курсы. Невозможно знать всё. Но можно каждый день становиться немного сильнее, чем вчера. И, пожалуй, именно это и есть настоящее обучение. 📚 Если захотите добавить в список хорошие книги, мои рекомендации: • «Как читать, запоминать и никогда не забывать» - Марк Тигелаар. • «Биохакинг мозга» - Дейв Эспри. • «Правила мозга» - Джон Медина. Хороших выходных. И пусть на них найдется время не только для отдыха, но и для одной новой идеи, которая изменит вашу следующую неделю.

Ваш главный конкурент не AI. И даже не другой рекрутер. Ваш главный конкурент специалист, который уже создал своего цифрового помощника. Пока вы вручную разбираете вакансию… Он за 5 минут получает профиль идеального кандидата. Пока вы просматриваете десятки резюме… AI уже сравнил их с требованиями и выделил лучших. Пока вы пишете первое сообщение кандидату… AI подготовил несколько персонализированных вариантов. Пока вы составляете отчет… Он уже обсуждает оффер с кандидатом. И самое интересное этот человек не работает быстрее потому, что он умнее. Он просто научился использовать AI как продолжение себя. По сути, у каждого специалиста появляется свой цифровой двойник. Он не заменяет человека. Он берет на себя рутину. Поиск. Анализ. Подготовку. Проверку. Черновики. И пока один специалист работает в одиночку, другой работает уже вдвоем. Через несколько лет именно это станет главным конкурентным преимуществом.Не количество промптов или знание одной нейросети, а умение выстроить работу вместе со своим AI-помощником. Мы учим создавать систему, в которой AI становится частью вашей ежедневной работы. Старт — 20 июля. https://getit.agency/ai-recruiter-2026

Самый дорогой сотрудник — тот, которого вы не наняли вовремя. Компании любят торговаться. «Давайте попробуем найти подешевле.» «Может, еще посмотрим кандидатов?» «Он хороший, но зарплата высоковата.» Потом проходит месяц. Вакансия все еще открыта. Команда работает за двоих. Проекты сдвигаются. Клиенты ждут. Разработчики выгорают. Продажи не растут. И вот здесь начинается настоящая математика. Компания сэкономила 50 тысяч на зарплате. И потеряла несколько миллионов на том, что нужного человека не было в команде. Самая дорогая ошибка в найме не переплатить сильному специалисту. Самая дорогая ошибка месяцами искать идеального кандидата, пока бизнес теряет деньги каждый день. Я много лет работаю в подборе и почти никогда не видела компанию, которая жалела бы, что быстро наняла сильного человека. Зато видела десятки компаний, которые потом говорили: «Надо было брать его сразу.» В найме цена ошибки это не зарплата кандидата. Цена ошибки это время. А оно всегда дороже.

Самая опасная особенность AI он может ошибаться очень даже уверенно. Именно поэтому в 2026 году уже недостаточно просто пользоваться ChatGPT или другой нейросетью. Нужно уметь проверять ответы. Искать первоисточники. Сравнивать информацию. Понимать, где AI действительно знает ответ, а где лишь строит правдоподобную гипотезу. Он звучит убедительно, но после проверки оказывалось, что нейросеть ошиблась. Поэтому в AI Recruiter 2.0 появился отдельный блок по фактчекингу. Потому что хороший специалист будущего это не тот, кто безоговорочно доверяет AI. А тот, кто умеет использовать его быстро, эффективно и критически.

Провели небольшое исследование среди HR и рекрутеров. И, кажется, рынок начинает меняться быстрее, чем многие думают. Самый неожиданный вывод? Рекрутер без AI скоро станет слишком дорогим удовольствием. Звучит жестко. Но давайте посмотрим на цифры. LinkedIn опросил более тысячи специалистов по подбору и выяснил, что рекрутеры, которые уже используют генеративный AI, в среднем экономят около одного рабочего дня в неделю. Дальше интереснее. Компании, которые используют AI-ассистентов в подборе, сообщают, что рекрутеры тратят на 4+ часа меньше на каждую вакансию, просматривают на 62% меньше профилей, а персонализированные сообщения получают на 69% больше ответов. Теперь представьте двух рекрутеров. Один вручную ищет кандидатов, пишет сообщения, делает шорт-листы и переносит данные в ATS. Второй делает то же самое, но большую часть рутины отдал AI. Кого выберет работодатель? Не потому, что первый хуже. А потому, что бизнес всегда выбирает того, кто дает результат быстрее. И, пожалуй, главный вывод. Мне все чаще кажется, что вопрос уже не в том, заменит ли AI рекрутера. Вопрос в другом. Готов ли бизнес платить полную зарплату человеку за работу, которую AI делает за несколько минут? Именно поэтому сегодня самым дорогим навыком становится уже не Boolean Search и даже не сорсинг. А умение строить процесс, в котором AI берет на себя механику, а рекрутер занимается тем, что пока невозможно автоматизировать: переговорами, оценкой мотивации, влиянием на руководителей и закрытием оффера. Как думаете, через три года в вакансиях появится отдельное требование: «Опыт работы с AI-агентами обязателен»?

Самый бесполезный человек в найме тот, кто принимает решение месяц. Да, именно так. Не рекрутер. Не кандидат. Не рынок. А руководитель, который месяц думает, кого взять. Самое смешное, что обычно именно он потом говорит, рынок совсем пустой. Нет, рынок не пустой. Пока вы думаете, сильный кандидат проходит еще три интервью. Пока вы просите «давайте посмотрим еще», ему делают оффер. Пока вы согласовываете зарплату с пятью людьми, он уже выходит на новую работу. А потом начинается любимое: • Рекрутер плохо продает вакансию. • Кандидаты стали ненадежными. • Никто не хочет работать. Нет. Просто сильные специалисты не готовы ставить свою жизнь на паузу, потому что кто-то не может принять решение. Я вообще заметила интересную закономерность. - Компании, которые нанимают быстро, почти никогда не жалуются на рынок. - Компании, которые принимают решение по месяцу, всегда уверены, что кандидатов нет. Хотя проблема все это время сидела в переговорке. Хотите закрывать вакансии быстрее? - Перестаньте искать идеального кандидата. - Начните быстрее принимать решения. Потому что идеального кандидата можно искать бесконечно, а вот сильного можно потерять за три дня.

AI Recruiter 2.0. Полностью обновили программу. За последние месяцы рынок изменился настолько, что мы приняли решение полностью переработать программу курса. AI Recruiter 2.0 — это уже не курс про GenAI. Это система работы современного AI-рекрутера. Что нового? Новые AI-модели Разберем GPT-5, Claude, Gemini, Perplexity, DeepSeek, Qwen, GigaChat и YandexGPT. Вы поймете, какую модель использовать для поиска, анализа, коммуникации и автоматизации. AI-сорсинг нового поколения LinkedIn, Telegram, GitHub, Habr, Boolean Search, OSINT и AI-поиск скрытых кандидатов. Perplexity Comet Один из самых интересных AI-инструментов этого года. Научимся использовать Comet для исследования рынка, поиска компаний, анализа кандидатов и подготовки к сорсингу. AI-оценка кандидатов AI-анализ резюме, сравнение кандидатов, выявление сильных сторон и потенциальных рисков ещё до интервью. AI-интервью Подготовка вопросов, расшифровка интервью, анализ ответов и формирование заключения по кандидату. Новый модуль — AI-агенты Самый ожидаемый модуль программы. Вы создадите AI-ассистентов, которые помогут: • искать кандидатов; • анализировать информацию; • готовить отчеты; • автоматизировать рутинные задачи рекрутера. Вы получите библиотеку рабочих сценариев, которые сможете использовать уже на следующий день после обучения. Через несколько лет выигрывать будут не те, кто умеет писать хорошие промпты. А те, кто умеет выстраивать работу вместе с AI. Старт нового потока — 20 июля. Программа и регистрация: https://getit.agency/ai-recruiter-2026

Разочарование в ИИ набирает обороты: боссы крупных компаний офигели от цен на использование новой технологии и начали возвращать уволенных. Лицензии, интеграция, настройка, безопасность и поддержка софта оказались очень дорогими. Да настолько, что платить человеку просто дешевле. В погоне за трендом на оптимизацию компании поувольняли тысячи людей, заменив их на ИИ. Эксперты говорят, что замена людей в полной мере пока невозможна, и скоро организации начнут массово возвращать сокращённых.

Российские компании массово перестают нанимать айтишников. За первое полугодие число таких вакансий снизилось на 20–50% год к году, тогда как число резюме прибавилось на 21%, следует из данных рекрутинговых платформ. Это связано с общим охлаждением рынка труда, переносом части R&D-проектов и снижением спроса на начинающих специалистов. Рост зарплат в отрасли также замедлился и оказался ниже инфляции