JSE ограничивает использование агентов искусственного интеллекта из-за сложностей с измерением бизнес-ценности

Соискатели, подающие заявки на работу, тратят время на улучшение своего резюме, адаптацию сопроводительного письма под требования вакансии и сопоставление своих навыков с потребностями компании. После отправки документов часто наступает период молчания, после чего они могут повторить попытку или воспользоваться помощью искусственного интеллекта для улучшения своей заявки.

С другой стороны, рекрутеры могут применять ИИ для анализа сотен резюме. Поскольку кандидаты стремятся выделиться, а компании хотят быстро найти подходящего человека, использование одной и той же технологии растет как в процессе подачи заявок, так и в процессе найма, превращая эту процедуру в соревнование машины против машины.

ИИ способен упростить поиск работы для соискателей, помогая писать резюме, готовить заявления и тренироваться к собеседованиям. Однако быстрое увеличение количества подготовленных заявок не гарантирует повышения их качества.

Согласно отчету от сентября 2025 года, один соискатель отправил 87 заявок за месяц с помощью ИИ. В этих документах были обнаружены ошибки, такие как неправильные названия компаний и должностей. Отчет предупреждает, что материалы, созданные ИИ без проверки, могут навредить кандидатам.

Когда соискатели подают заявки на множество вакансий, количество входящих заявок для компаний увеличивается. Хотя автоматизированная проверка кажется полезной для компаний, возникает вопрос о том, на какого кандидата будет обращено внимание в этом процессе.

Системы мониторинга позволяют компаниям упорядочивать резюме и находить кандидатов, чей опыт соответствует требованиям работы. Тем не менее, если необходимые компетенции кандидата описаны другими словами, которые система не распознает, он может быть проигнорирован.

Отчет от октября 2025 года подробно описывает, как инструменты систем мониторинга сопоставляют резюме с требованиями вакансий. Риск не ограничивается упущением ключевых слов.

В мае 2024 года была выражена обеспокоенность по поводу того, что квалифицированные кандидаты могут быть отклонены автоматизированными системами найма, при этом в отчете подчеркивалась необходимость человеческого контроля.

Если решение об отказе принимается исключительно программным обеспечением, подходящий кандидат никогда не достигнет рекрутера, и соискатель не узнает причину отказа.

Это давление не ограничивается Индией. В отчете BBC упоминался 22-летний выпускник географии из Медстоуна, Великобритания. До получения должности менеджера ресторана он подал более 200 заявок. Он отметил, что ИИ помог в обработке заявок, но весь процесс оказался утомительным.

Business Insider сообщал, что Google интегрировал инструменты ИИ, включая Gemini, в некоторые собеседования по разработке программного обеспечения. Во время этих интервью проверялась способность кандидатов понимать код и работать с ИИ.

Эти примеры показывают, что соискатели используют ИИ для поиска работы, в то время как компании ожидают, что они продемонстрируют навыки, связанные с ИИ. Это ставит вопрос: сделает ли технология процесс найма более эффективным или добавит еще один уровень конкуренции?

Даже после отправки заявки соискатели могут ждать, не зная, рассматривалась ли их заявка. Согласно отчету от сентября 2026 года, основанному на индексе доверия к найму Indeed, 29% индийских соискателей сообщили, что отсутствие ответа после подачи заявки является их самой большой проблемой.

В исследовании приняли участие 1073 соискателя и 735 работодателей из Индии. Простое ускорение проверки не решит эту проблему; кандидатам также необходима четкая информация и возможность отслеживать статус своей заявки в процессе найма.

Задача соискателей заключается в том, чтобы не отправлять шаблонные заявки при использовании ИИ и не заявлять о несуществующих навыках. Задача компаний — не считать рекомендации полностью автоматизированных технологий окончательным решением.

ИИ может помочь кандидатам лучше представить свой опыт, а рекрутерам — справиться с рабочей нагрузкой. Однако привлекательное резюме и быстрая проверка не гарантируют соответствия подходящего кандидата подходящей работе.

Для человека, ожидающего ответа после подачи заявки, наиболее полезным изменением станет не новый инструмент для ускорения подачи, а более прозрачный и беспристрастный процесс найма, который сможет идентифицировать человека, стоящего за резюме.

Ранее искусственный интеллект использовался для создания изображений, видеороликов и написания программного кода. Однако недавняя новость из США показала, что AI способен разрабатывать и чертежи огнестрельного оружия. Основная тревога связана с тем, что технологии AI могут упростить доступ к информации о создании оружия.

Коди Вилсон, специалист, занимающийся 3D-печатным оружием в США, представил модель ИИ под названием GatGPT. Он заявил, что эта модель смогла спроектировать оружие под названием WASP, которое изготавливается с помощью 3D-печати. Вилсон считает этот пример первым случаем создания оружия с помощью ИИ.

WASP — это компактный, однозарядный пистолет, способный стрелять только один раз за выстрел. Его обсуждают из-за участия ИИ в разработке дизайна. GatGPT представлен не как обычный чат-бот, отвечающий на общие вопросы, а как специализированная модель, работающая с информацией и чертежами оружия.

Согласно отчету The Verge, данная модель обучалась на обширной базе цифровых дизайнов огнестрельного оружия. Команда Вилсона поручила ей создать новый дизайн, после чего ИИ предложил концепцию, которую затем доработала человеческая группа. Таким образом, это не было полностью автономным творением ИИ, поскольку процесс включал человеческое руководство, анализ существующих моделей и техническую проверку.

Поэтому это событие рассматривается не просто как появление нового типа оружия, а как поворотный момент в применении ИИ. До этого генеративный ИИ применялся для ускорения создания изображений, статей, видео и программного обеспечения. Но когда эта технология используется в проектировании вооружения, это напрямую влияет на безопасность людей.

Другая сторона этой истории также важна. По данным The Verge, во время демонстрации попытки выстрелить из WASP были предприняты три раза. Дважды выстрел произошел, тогда как первая попытка оказалась неудачной. Эксперты также выявили ряд недостатков в дизайне.

Это означает, что хотя ИИ и смог подготовить чертеж, это не доказывает, что он способен создавать более надежное или совершенное оружие, чем люди. На данный момент это лишь начальный эксперимент, и остаются открытыми вопросы о его надежности, безопасности и долгосрочной работоспособности.

Главная причина беспокойства заключается именно в этом. Традиционное изготовление оружия требует значительных технических знаний и множества ресурсов. Однако если ИИ начнет легко предоставлять информацию, связанную с дизайном, некоторые препятствия в процессе производства оружия могут исчезнуть.

Организация, занимающаяся вопросами безопасности оружия Everytown, выразила свою обеспокоенность в беседе с The Verge, отметив, что подобные модели могут облегчить создание оружия даже тем людям, у которых нет необходимых технических знаний или которые не соответствуют юридическим требованиям для владения оружием.

В этом контексте активно обсуждается термин «Ghost Gun» (Призрачное оружие). Обычно он применяется к пистолетам, изготовленным дома или собранным из отдельных частей, и на которых отсутствует серийный номер, как у стандартного оружия. Это затрудняет их идентификацию и отслеживание.

Тем не менее, не всякий 3D-печатный предмет является оружием, и не каждое самодельное оружие является незаконным. Законодательство может различаться в зависимости от страны и региона. Однако возможность изготовления такого оружия без идентификационных данных может усложнить работу правоохранительных органов в установлении личности изготовителя или пользователя.