Перестаньте залучати співробітників, які не мають навичок роботи з штучним інтелектом.

Олександр Бутко Експерт з корпоративного управління та захисту бізнесу. Засновник і керівник агентства CHOICE UKRAINIAN

Сьогодні компанії акцентують увагу не лише на знаннях у сфері штучного інтелекту, а й на умінні співпрацювати з ним.

Три роки тому бізнес панікував: кандидати таємно використовують ChatGPT на співбесідах. Сьогодні ті самі компанії відмовляють кандидатам, які не вміють працювати з AI достатньо добре. Цей розворот на 180 градусів не про технологічний хайп. Він оголює фундаментальну зміну у визначенні професійної компетентності. І більшість бізнесів небезпечно запізнюються це помітити.

Canva, популярна платформа для графічного дизайну з 265 мільйонами активних користувачів щомісяця, зіткнулася з розповсюдженою проблемою під час технічних співбесід. Менеджери з підбору персоналу почали підозрювати, що кандидати, можливо, використовують штучний інтелект у своїх відповідях. Проте на початку 2025 року технічний директор Брендан Хамфріс перестав хвилюватися з цього приводу. Це сталося не тому, що проблема була вирішена, а через зміну самого підходу до питань, які ставилися кандидатам.

Компанія вдосконалила процес технічних інтерв'ю, зробивши запитання більш складними та неоднозначними. Кандидати, які просто копіюють запит до штучного інтелекту, отримують лише базові відповіді. Натомість, ті, хто вміє формулювати правильні запитання, проводити ітерації та перевіряти результати, мають шанс на успіх. Вони також демонструють свій екран під час інтерв'ю в реальному часі.

У жовтні 2025 року компанія Meta, що є технологічним конгломератом, представила новий формат співбесід на базі штучного інтелекту - AI-assisted coding interviews. Це 60-хвилинні сесії, під час яких кандидати взаємодіють з AI-асистентом у середовищі CoderPad. Завдання в цих сесіях є більш складними, ніж звичайні задачі з LeetCode, оскільки вони розроблені з урахуванням підтримки штучного інтелекту. Оцінювання кандидатів відбувається за тими ж критеріями: вирішення проблем, якість написаного коду та верифікація. Проте контекст проведення цих співбесід є зовсім іншим.

McKinsey & Company зробили ще один крок вперед. Генеральний директор Боб Штернфельс оголосив, що компанія тепер має "робочу силу" у 60 000 осіб: 40 000 співробітників та приблизно 20 000 AI-агентів (раніше їх було всього 3 000 півтора року тому). Консалтингова компанія проводить експерименти з AI-інтерв'ю, де кандидати використовують Lilli, власну AI-платформу McKinsey, для аналізу кейсів. Тут не оцінюють технічні навички, а перевіряють здатність працювати разом з AI.

Ось тут багато коментарів щодо "AI-навичок при працевлаштуванні" не вловлюють суті питання.

З позиції бізнес-архітектора, ці організації не оцінюють рівень знань у галузі штучного інтелекту. Вони досліджують інший аспект професійної зрілості. Протягом двох десятиліть, які я присвятив розробці управлінських систем у фармацевтичній та корпоративній сферах, я спостерігаю цей шаблон. Він уже не раз виникав раніше.

На початку 2000-х фармкомпанії перестали питати менеджерів якості, чи розуміють вони стандарти ISO. Почали питати, чи можуть вони побудувати системи, де комплаєнс стає автоматичним. Питання змістилося від "знаєш правила?" до "можеш спроєктувати середовище, де правила працюють самі?" У фармі цей перехід тривав десятиліття. AI стискає його до 18 місяців.

Що реально валідують Canva, Meta і McKinsey - це три рівні:

По-перше, судження в умовах невизначеності. Arcade (IT-стартап) тепер вимагає, щоб кандидати використовували AI у тестових завданнях і подавали транскрипти своїх розмов з AI. CEO Alex Salazar називає це перевіркою "смаку" - здатності розпізнати "добре" після кількох ітерацій.

По-друге, взаємодія з нелюдською системою. Підготовчий посібник CaseBasix для McKinsey чітко зазначає: сприймай Lilli як молодшого співробітника, а не просто як чарівну автоматизовану систему.

Третій і найважливіший аспект — метакогніція. Коли Canva запрошує кандидатів ділитися своїм екраном під час інтерв'ю з використанням штучного інтелекту, вони зосереджуються на процесі взаємодії, а не на кінцевому результаті. Як реагує кандидат, коли AI робить помилку? Він просто приймає це на віру, відкидає без обдумування чи демонструє більш складний підхід?

Я називаю це "компетенція валідації штучного інтелекту" – це не просто навички AI.

PwC Global AI Jobs Barometer 2025 (аналіз майже мільярда оголошень про роботу на шести континентах) виявив: працівники з AI-навичками отримують зарплатну премію 56%, подвоєну з 25% за один рік. McKinsey фіксує семикратне зростання працівників у позиціях, де AI-грамотність обов'язкова - з 1 мільйона у 2023 до 7 мільйонів у 2025.

Але ось що мене зачепило як governance-практика. Gartner повідомляє: лише 9% організацій досягли справжньої AI-зрілості. Майже 90% використовують AI. Дев'ять відсотків - зрілі. Розрив колосальний.

Компаніям не достатньо працівників, які просто «знають AI». Вони потребують фахівців, здатних заповнити 81-відсотковий розрив між впровадженням та зрілістю технологій. Це зовсім інші навички та компетенції.

IDC оцінює, що дефіцит навичок може коштувати глобальній економіці $5,5 трлн до 2026 року через затримки продуктів, проблеми якості та втрачений дохід.

Фармацевтична індустрія вивчила цей урок важким шляхом у 2008-2012 роках. Компанії впровадили електронні системи управління якістю (eQMS) повсюдно. Технологія була скрізь. Але кількість відхилень не зменшилася. Висновки аудитів не покращилися. Чому? Бо впровадити інструмент і трансформувати систему роботи навколо інструменту - це два абсолютно різних проєкти.

Сьогодні ми стикаємося з аналогічним ризиком у сфері штучного інтелекту. Наймати спеціалістів, які "знають, як працювати з ChatGPT," подібно до того, як наймати менеджерів з контролю якості, які "вміють користуватися SAP." Це не дає жодної інформації про їхню здатність переосмислювати процеси, управляти ними чи формувати архітектуру прийняття рішень.

Цікавий аспект: компанія McKinsey активно залучає випускників гуманітарних дисциплін, яких раніше не брали до уваги. З розвитком штучного інтелекту, що виконує структуровані аналізи, знижується потреба в традиційних аналітиках. Натомість зростає запит на інші типи інтелекту. Можливо, я помиляюсь, але це нагадує мені зміни, які я спостерігав у сфері консалтингу з управлінських питань ще у 2015 році, коли клієнти почали надавати більше значення інтуїтивному мисленню та контексту, ніж знанням регламентів.

Якщо ви керівник компанії, який ще не переглянув підходи до оцінки талантів з урахуванням готовності до штучного інтелекту, ви не лише відстаєте від часу. Ви працюєте з невірними основами.

Перестройте процеси найму, зосередивши увагу на співпраці з штучним інтелектом, а не лише на знаннях про нього. Методика Canva, що включає вирішення складних і неоднозначних завдань з AI під час спільного використання екрану, є більш ефективною, ніж будь-яка сертифікаційна перевірка.

Оцініть рівень компетенції вашої команди валідації штучного інтелекту. Багато компаній змішують поняття впровадження AI (коли всі використовують ChatGPT) із зрілістю AI (коли архітектура рішень дійсно інтегрує AI). Інформація PwC про те, що лише 9% організацій досягли зрілості при 90% впровадженні, повинна бути на видному місці у кожного керівника.

Перестаньте орієнтуватися на AI навички під час найму. Зосередьтеся на системному мисленні, метакогніції та вмінні перевіряти результати AI, спираючись на фахову експертизу в конкретній галузі.

З точки зору бізнес-архітектури, це не питання управління персоналом. Це виклик для організаційної структури.

Скільки ваших нещодавніх наймів реально здатні "осідлати дракона"?