Как проверить, что кандидат умеет работать с ИИ?

В описании офисных вакансий навык работы с нейросетями всё чаще соседствует с умением, например, составить приличную презентацию. Кандидаты пишут в резюме: «Использую ИИ», но каждый из них может понимать под этим что-то свое. Разбираемся, когда проверять навык критично, как это делать и как отличить реальный опыт от красивых слов.
17 февраля 2026 года
Елена Тимофеева
Автор
От вопросов на интервью до неочевидных лайфхаков
Что происходит на рынке труда?
Масштаб популярности ИИ у работодателей можно оценить по цифрам.
В 60% компаний руководители ожидают от соискателей базовых навыков: умения искать информацию с помощью ChatGPT, DeepSeek и других сервисов, а также способности оптимизировать промпты и генерировать визуал.
60% работодателей отмечают, что кандидаты, которые уверенно используют ИИ-инструменты, быстрее и эффективнее справляются с задачами.
В 2025 году число вакансий со знанием ИИ на работных сайтах возросло в два раза.
57% компаний так или иначе используют ИИ для решения HR-задач.
Вакансии, в которых упоминаются «нейросетевые» навыки:
А в таблице мы собрали сферы, где владение ИИ уже не повод для похвалы, а привычный рабочий инструмент.
Если человек работает в любой из этих сфер и не использует нейросети — он либо тратит избыточное время на рутину, либо проигрывает конкурентам по скорости выполнения и количеству задач.
Зачем проверять ИИ-навыки?
Представьте. Вы рассчитывали, что новый маркетолог подготовит три варианта рассылки за час, а он три дня мучается с одним черновиком — потому что не умеет правильно формулировать запрос. Или вы взяли дизайнера, который обещал гениальные концепты от Midjourney, но вместо этого загружает нейронке промпты из интернета и получает картинки, которые невозможно использовать для продвижения бренда. В итоге: многочисленные итерации и правки; сорванные сроки; зря потраченные деньги, потому что реклама вышла с неудачным текстом или дизайном, да еще и слишком поздно.

Дело не только в деньгах. Если в команде все работают с ИИ на продвинутом уровне, а новичок тормозит процессы — это демотивирует остальных сотрудников. Они начинают подстраховывать, брать на себя чужие задачи, конфликтовать.

Человек и сам понимает, что не тянет. Падает самооценка, растет тревожность. Через несколько месяцев — выгорание или увольнение. Компании приходится искать, отбирать и онбордить замену, что требует ресурсов и тормозит рабочие процессы.
Когда проверка обязательна?
Есть как минимум четыре ситуации, когда стоит провести глубокую проверку кандидата на предмет владения «нейросетевыми» навыками.
Большой объем задач (читай: без ИИ не успеть)
Контент-менеджер, который ведет 10 соцсетей одновременно. SMM-специалист, выпускающий 50 постов в неделю. Рекрутер, обрабатывающий 200 откликов в день. Если человек не умеет делегировать часть работы ИИ, он просто захлебнется.
Высокое качество результата (читай: без ИИ стандарта не достичь)
Промпт-инженер, настраивающий ИИ-ассистента для техподдержки. Аналитик, который готовит сложные дашборды и использует ИИ для интерпретации данных. Разработчик, который пишет код с помощью GitHub Copilot и разбирается в его ошибках. Эти специалисты используют ИИ не как ускоритель, а как инструмент для получения отличного результата.
Серьезная конкуренция в отрасли или нише (читай: рынок требует)
Конкуренты уже используют ИИ: генерят видео с продуктом, придумывают за минуты мемы ради ньюсджекинга, создают голосовые обложки треков с голосом основателя, генерят подборки товаров под запрос клиента в чат-боте… Если ваш маркетолог или дизайнер работает по старинке, вы рискуете потерять лояльность нынешних клиентов или упустить интерес будущих. Не участвовать в гонке — значит отставать.
Много рутины, есть шаблоны (читай: жаль расходовать человеческий ресурс)
Бухгалтер, который вручную переносит данные из таблиц в отчеты, хотя ChatGPT может написать формулу за минуту. Ассистент, который печатает однотипные письма клиентам, вместо того чтобы сгенерировать шаблон. Эйчар, который вручную составляет описание вакансии. Человек тратит часы на то, что ИИ делает за минуты, — и это прямые потери для бизнеса.
Когда можно не проверять или обойтись формальной проверкой?
В некоторых профессиональных ролях ИИ пока еще только помощник. Например, неплохо, если менеджер по продажам умеет набросать коммерческое предложение с помощью нейросети, но его ключевые навыки — переговоры и работа с возражениями.

В таких случаях достаточно спросить на интервью: «Как вы используете ИИ в работе?» Если человек назовет пару конкретных примеров — хорошо. Если замнется — сосредоточьтесь на глубокой проверке навыков, более критичных для успеха.
Когда можно не проверять или обойтись формальной проверкой?
Будем реалистами: это как с английским языком (а также с Excel, Figma, PowerPoint, CRM-системами). В резюме кандидат указывает уровень intermediate, а на практике знает только present simple. Или пишет: «Умею составлять сводные таблицы», а на деле суммирует столбцы.

С инструментами на базе ИИ то же самое. Можно загуглить промпт, скопировать чужой результат и выдать за свой. Или рассказать на интервью про опыт, которого не было, — просто начитавшись статей.
Полностью защититься от обмана нельзя. Но вы существенно снизите риски, если потратите 20 минут на проверку важного навыка. Об этом — дальше.
Что именно проверять?
Допустим, вы точно знаете, какой ИИ-инструмент обязателен в работе специалиста. Прежде чем придумывать вопросы и задания, определите, какой уровень владения этим инструментом необходим.
Базовый
Человек открывает ChatGPT, пишет запрос обычным языком, получает результат и использует его. Может попросить переформулировать или уточнить. Этого достаточно для ассистента, который ищет информацию, или для менеджера, который иногда генерирует черновик письма.
Продвинутый
Человек понимает, как строить промпты, чтобы получить нужный результат с первого-второго раза. Умеет дорабатывать ответ ИИ через уточнения. Знает, какие параметры указать (тон, формат, структуру). Разбирается в ограничениях инструмента и проверяет факты. В случае с ChatGPT такой уровень нужен копирайтеру, маркетологу, аналитику.
Экспертный
Человек выстраивает цепочки из нескольких ИИ-инструментов, автоматизирует процессы, настраивает ИИ-агентов для регулярных задач. Может использовать вайб-кодинг. Умеет обучать коллег работе с нейросетью. Это уровень для промпт-инженера, продуктового аналитика, тимлида.

Проверяйте только то, что потребуется специалисту для выполнения повседневных задач. Иначе вы напрасно потратите свое время и создадите ненужный фильтр в воронке кандидатов (что вдвойне вредно, если конверсия и так низкая).
Что указывает на новичка?
Что говорит о глубине?
Простые, сложные и нестандартные способы проверки
Оценить, насколько хорошо кандидат знаком с нейросетями, можно с помощью вопросов на интервью, практических заданий, изучения портфолио и проверки навыка «в боевых условиях».
Вопросы на собеседовании
Начните с простого — спросите о реальном опыте. Не абстрактно: «Работали ли вы с ИИ?» — а конкретно, например:
«Расскажите про последнюю задачу, которую вы решили с помощью ИИ. Какой инструмент использовали? Как формулировали запрос? Что получилось с первого раза, а что пришлось дорабатывать?»
«Приведите пример, когда ИИ выдал вам неправильный или бесполезный результат. Как вы поняли, что что-то не так? Как исправили?»
«Какие ограничения есть у *инструмент, который указан в резюме*? В каких ситуациях вы не стали бы его использовать?»
Стоит насторожиться, если человек выдает общие фразы («Ну, я спрашиваю, а он отвечает»), не может назвать конкретный инструмент или путается в деталях: скорее всего, его опыт поверхностный или вообще выдуманный. Плохой признак — кандидат не может вспомнить ни одного случая, когда ИИ ошибся или выдал ненужное: либо он не работал с инструментом всерьез, либо не проверяет результаты.
Практические задания
Дайте кандидату реальную задачу — небольшую, на 10−15 минут. Попросите решить ее с использованием нейросетей и подробно объясняя свои действия.

Пример задания, которое можно предложить копирайтеру, маркетологу, редактору:

«Нам нужен пост для телеграма о запуске нового продукта — CRM-системы для малого бизнеса. Целевая аудитория — владельцы небольших компаний, которые пока ведут клиентов в Excel. Напишите пост с призывом попробовать бесплатный базовый тариф. Используйте И И так, как считаете нужным. Покажите промпт и итоговый результат».

Оцените, умеет ли человек задать нейросети контекст, структурировать запрос, адаптировать результат под tone of voice, проверить логику текста.

Пример задания, которое можно предложить дизайнеру, SMM-специалисту:

«Создайте концепт визуала для поста, который будет опубликован в ленте во „ВКонтакте“ на странице кофейни. Тема — новый сезонный напиток с тыквой. Бренд позиционируется как уютный и ламповый. Используйте Midjourney или Dall-E; покажите промпт и два-три варианта изображений».

Оцените: понимает ли человек, как описать стиль и настроение; может ли он итеративно улучшать результат; получается ли у него визуал, подходящий бренду, а не просто «красивая картинка».

Пример задания, которое можно предложить продакт-менеджеру, аналитику:

«Вот вводные и результаты А/В-теста. Подготовьте презентацию на пять слайдов с визуализацией и выводами. Используйте Gamma или другой инструмент для анализа, создания структуры и визуализации. Покажите, как сформулировали задачу для ИИ и что получилось».

Оцените, умеет ли человек четко ставить задачу нейросети, понимает ли логику промпта, отличает ли полезное действие от цели презентации, может ли визуализировать данные.
Портфолио работ с использованием ИИ
Попросите кандидата показать примеры работ, где он использовал ИИ, но будьте внимательны: он может принести чужое или сгенерированное на скорую руку.

Обратите внимание:
Способен ли человек объяснить процесс создания с разной степенью детализации — кратко и емко, при необходимости в деталях. Если на вопрос «Как вы это сделали?» отвечает размыто, скорее всего, это не его работа.
Есть ли вариативность. Если все примеры в портфолио выглядят одинаково (один стиль промптов, один подход), возможно, человек работает по шаблону и не умеет адаптироваться.
Видны ли доработки. Хорошие признаки — кандидат показывает не только финальный результат, но и промежуточные версии; объясняет, что менял и почему.

Чтобы отличить реальный труд от копипаста, уточните: «Почему вы выбрали именно этот промпт?», «Что не сработало с первого раза?», «Как вы бы сделали это сейчас, с учетом опыта?» Если человек делал сам, он легко ответит. Если принес чужое — запутается.
Проверка навыков в реальном времени
Самый надежный (но трудоемкий и времязатратный) способ проверить ИИ-навыки кандидата — дать ему задачу прямо на собеседовании и попросить решить ее при вас. В случае онлайн-собеседования выручит демонстрация экрана.

Пример. «Вот краткое описание нашего продукта. За 10 минут с помощью ChatGPT составьте описание вакансии менеджера по продажам. Покажите, как работаете».
Полезные лайфхаки
Дайте плохой промпт на доработку
Покажите кандидату слабый промпт, например «Напиши пост про наш продукт», и попросите улучшить его. Опытный пользователь сразу увидит проблемы: нет контекста, не указана аудитория, не задан tone of voice. Новичок просто добавит пару слов и скажет: «Готово».
Спросите про неудачный опыт
Например, так: «Расскажите, когда ИИ вас подвел. Что пошло не так? В чем, на ваш взгляд, была причина? Как справились с проблемой?» Если человек работал с ИИ всерьез, у него точно есть такие истории.
Обсудите любую этическую дилемму, связанную с ИИ

Задайте вопрос с подвохом, например:
  • «Можно ли использовать ИИ для генерации отзывов от имени клиентов?»
  • «Как поступить в такой ситуации: нейросеть выдала решение, вы его не понимаете, а заказчик ждет результат?»
  • «Где граница между помощью ИИ и плагиатом в вашей работе?»
Однозначно правильных ответов здесь нет. Но, задав подобные вопросы, вы узнаете, как человек в принципе рассуждает, думает ли о последствиях использования ИИ, ищет ли «экологичные» решения.
Как внедрить в подбор оценку ИИ-навыков?
Разберем три шага, которые помогут это сделать.
Обдумайте и пропишите критерии оценки
Определите, какие именно ИИ-навыки нужны для каждой позиции. Избегайте размытых формулировок: не «умение работать с нейросетями» — а «ChatGPT для составления вакансий», «Midjourney для создания визуала постов», «GitHub Copilot для написания кода». Пропишите уровень владения («базовый», «продвинутый», «экспертный»); создайте критерии оценки — например, чек-лист с вопросами и заданиями под каждую роль. Важно: при составлении чек-листа обратитесь за консультацией к заказчику вакансии.
Встройте оценку в этапы подбора
На скрининге резюме смотрите, указаны ли конкретные ИИ-инструменты и есть ли примеры их использования. На телефонном интервью задайте общие вопросы про опыт работы с ИИ: какие инструменты/сервисы кандидат применяет и для решения каких задач. При личной встрече или на основном онлайн-собеседовании копните глубже, используя способы, приведенные ранее в статье. На этапе практического задания предложите рабочий кейс с использованием ИИ.
Обучите команду
Добавьте способы и этапы оценки в скрипты рекрутеров. Объясните, что должно насторожить в ответах, опишите примеры удачных и слабых. Заручитесь готовностью нанимающих менеджеров внимательно посмотреть тестовые задания, выполненные с помощью ИИ.
Что важно учесть, чтобы затея не провалилась?
При успешном внедрении оценки ИИ-навыков вы сможете принимать решения о найме по конкретным критериям. Новички сразу будут работать с нужной скоростью, без переобучения и длительной адаптации. И сотрудникам, которые используют ИИ эффективно, не придется компенсировать своими ресурсами промахи тех, кто по факту не умеет обращаться с этим инструментом.
Читайте также
Есть что сказать по теме? Напишите нам.
Нажимая на кнопку, вы даете Согласие на обработку персональных данных, принимаете Правила и условия Соглашения об условиях использования сайта rabota.ru.