В Госдуме предложили законодательно регулировать ИИ-фильтры при отборе резюме
16.07.2026 12:38
В Госдуме предложили ввести обязательный аудит алгоритмов ИИ, которые применяются на этапе найма, поскольку из-за автоматических фильтров около 90% откликов кандидатов так и не доходят до живых рекрутеров. С такой инициативой выступил зампредседателя комитета Госдумы по бюджету и налогам Каплан Панеш от ЛДПР.
По словам депутата, современные системы подбора нередко отсеивают кандидатов не по реальным профессиональным качествам, а по формальным особенностям оформления резюме, набору ключевых слов и даже по тому, как именно соискатель описал свой опыт. «Если в резюме написано “улучшение операций” вместо “оптимизация процессов” — вы вылетаете. И это не просто проблема соискателей, это уже угроза для всей экономики», — подчеркнул Панеш. Он отметил, что такая практика делает рынок труда менее прозрачным и лишает работодателей шанса увидеть действительно сильных специалистов.Сегодня крупные компании все чаще используют ИИ для первичного отбора резюме, сортировки кандидатов и оценки их соответствия вакансии. При этом, как добавил Панеш, более половины HR-специалистов уже готовы доверить нейросетям значительную часть процесса найма. По его мнению, без независимой проверки таких алгоритмов возрастает риск ошибок, предвзятости и массового отсева людей, которые могли бы быть полезны компаниям и экономике в целом.В связи с этим парламентарий считает необходимым установить обязательную проверку ИИ-систем, используемых в рекрутинге, чтобы понять, насколько они объективны, не дискриминируют ли соискателей и действительно ли помогают находить лучших сотрудников. В противном случае, уверен он, автоматизация найма может превратиться не в инструмент повышения эффективности, а в механизм, который искусственно сужает доступ людей к работе.Переписанный текст: В последние годы рынок труда заметно изменился: число соискателей выросло, но вместе с этим работодателям стало сложнее выделять действительно сильных специалистов. На фоне большого потока откликов опытные кадры нередко оказываются незамеченными, хотя именно они могут принести компании наибольшую пользу. Парламентарий также отметил, что подобная ситуация особенно остро проявляется при автоматизированном отборе резюме.Панеш подчеркнул, что языковые модели, используемые в рекрутинге, нередко демонстрируют устойчивые предпочтения к кандидатам с определенными именами, причем это происходит вне зависимости от реального содержания резюме и профессиональных качеств человека. Помимо этого, ИИ-фильтры часто настраиваются по довольно жестким критериям, например на наличие опыта работы от трех до пяти лет. В результате такие алгоритмы могут автоматически отсекать более зрелых соискателей, включая людей старше 50 лет, даже если их компетенции полностью соответствуют требованиям вакансии.Депутат отдельно указал, что многие кандидаты старше 45 лет сталкивались с отказом еще до фактического рассмотрения их резюме. По его словам, это является прямой формой дискриминации. Хотя Трудовой кодекс формально запрещает подобные практики, на практике доказать предвзятость или умышленный характер отказа крайне сложно. В итоге современные цифровые инструменты, призванные ускорять подбор персонала, в ряде случаев лишь усиливают неравенство и мешают компаниям увидеть действительно ценных специалистов.Переписанный текст:В современных условиях цифровизации рынка труда все чаще возникает вопрос о прозрачности и справедливости автоматизированного отбора кандидатов. В качестве одного из решений было предложено обязать работодателей при отказе прикладывать письменное объяснение причин. Это, по мнению инициаторов, поможет сделать процесс найма более открытым и понятным для соискателей. Если же такое объяснение не предоставлено, кандидат должен получить право на повторное рассмотрение своего резюме уже живым сотрудником, а не алгоритмом искусственного интеллекта. Такая мера особенно важна в ситуациях, когда решение системы кажется необоснованным или вызывает сомнения.Помимо этого, депутат выступил за введение ответственности для платформ и сервисов, использующих алгоритмы подбора персонала, если они допускают дискриминацию по возрасту, полу или иным признакам. Отдельное внимание он предложил уделить случаям, когда отказ формируется на основе так называемых «ключевых слов», что может приводить к необъективному исключению подходящих кандидатов еще на этапе первичного анализа. По сути, речь идет о необходимости контролировать не только сам факт автоматизации, но и качество заложенных в нее критериев, чтобы технологии не усиливали предвзятость.Ранее консультант по управлению персоналом Наталья Маслова отметила, что в будущем при найме все большее значение будут приобретать метакомпетенции. Среди них она выделила эмоциональный интеллект, креативность и критическое мышление, которые становятся важнее узкопрофессиональных навыков. По ее словам, именно эти качества особенно ценны при решении нестандартных задач, в условиях неопределенности и быстрого изменения требований к работе. В перспективе такие навыки могут стать одним из главных факторов конкурентоспособности кандидата на рынке труда.Вы можете также ознакомиться с дополнительными материалами по этой теме, чтобы получить более полное представление и лучше разобраться в контексте. Ниже представлены сведения, которые могут быть полезны для дальнейшего изучения и расширения знаний. Читайте также: этот раздел поможет вам найти смежные статьи, полезные рекомендации и уточняющую информацию, которая может дополнить основной материал.