Российская деловая платформа TenChat представила инновационную технологию поиска профессиональных профилей с использованием искусственного интеллекта, которая кардинально меняет подход к подбору персонала. Теперь поиск кандидатов осуществляется не через традиционные фильтры и множество форм, а с помощью естественного языкового запроса.
Доступное уже на мобильных устройствах под управлением iOS и Android решение позволяет пользователям формулировать запросы в привычной разговорной манере. Например, запрос «финансовый аналитик в Москве с опытом работы в банковском секторе и знанием Python» мгновенно выдаёт релевантные профили из базы данных, минимизируя необходимость ручной настройки параметров.
Система анализирует ключевые параметры: профессиональные навыки, опыт, географию, возраст и карьерные цели соискателей. Представители TenChat подчёркивают, что это уникальный на мировом рынке пример интеллектуального поиска в профессиональной социальной сети, совмещающего поиск работы, установление деловых контактов и подбор партнёров в одном инструменте.
Разработка реализована в рамках стратегической задачи TenChat по формированию комплексной цифровой экосистемы. Платформа внесена в реестр российского программного обеспечения, что подчёркивает потенциал отечественных ИИ-решений в области деловых коммуникаций и HR.
Внедрение нейросетевых технологий для повышения эффективности поиска и подбора специалистов становится трендом во всех сферах. Так, в июле исследователи «Яндекс Поиска» зафиксировали рекордный рост интереса российских пользователей к ИИ-ботам и агентам — количество запросов превысило 80 тысяч, что сопоставимо с популярностью бытовых вопросов типа «Что приготовить на ужин».
Вместе с тем зарубежные эксперты предупреждают о потенциальных рисках использования ИИ в рекрутинге. Согласно исследованию Роттердамской школы менеджмента при Университете Эразма, кандидаты зачастую адаптируют своё поведение под алгоритмы искусственного интеллекта, стараясь «угодить» системе. Это приводит к искажению данных и снижению объективности оценки, поскольку акцент делается на определённых качествах в ущерб другим.
Таким образом, хотя технологии ИИ существенно упрощают и ускоряют процесс поиска и отбора, важна критическая оценка их результатов и дальнейшее совершенствование алгоритмов для минимизации искажений и повышения качества найма.