Цифровая дискриминация: ИИ как новый источник эйджизма на рынке труда

Одним из основных препятствий при устройстве на работу 75% участников опроса, проведенного аналитическим отделом Просто., назвали эйджизм.

Что это такое и как эйджизм разрушает карьеры, подробно разобрали в этой статье.

Из них 26% респондентов уверены, что сегодня сложнее всего найти работу молодым специалистам без опыта. Еще 24% считают, что главные трудности испытывают кандидаты старше 50 лет. 25% опрошенных отмечают, что в условиях автоматического отбора одинаково сложно как молодым, так и возрастным специалистам.

Помимо возрастного фактора, 17% респондентов считают ключевым барьером уровень владения современными технологиями и инструментами искусственного интеллекта. В то же время 8% участников опроса отметили, что помешать трудоустройству могут «нестандартная» карьера или долгие перерывы в работе.

На первый взгляд кажется, что полученные результаты связаны лишь с конкуренцией на рынке труда. Однако эксперты обращают внимание на фактор автоматического отбора кандидатов с помощью ИИ. Именно он в последние годы становится основным «фильтром» между соискателем и работодателем. И если раньше решение на первоначальном этапе принимал рекрутер, то теперь все чаще за него это делает алгоритм искусственного интеллекта.

Парадокс заключается в том, что сам ИИ должен был сделать наем более объективным. Но на практике оказалось, что вместе с технологиями в систему перекочевали и старые человеческие предубеждения, включая возрастные стереотипы эйджизма.

Цифровизация при приеме на работу началась задолго до бума вокруг нейросетей. Крупные компании давно используют автоматические системы для первичного отбора кандидатов. Причина в количестве откликов на вакансии, которое растет с каждым годом.

На популярные позиции могут приходить сотни, а то и тысячи резюме, и обработать такой поток сообщений вручную практически невозможно. Поэтому работодатели используют ИИ-алгоритмы, которые анализируют резюме кандидата за несколько секунд. Система проверяет опыт работы, образование, ключевые навыки и возраст претендентов, и только после этого часть соискателей попадает на следующий этап отбора.

Однако, несмотря на общее мнение, искусственный интеллект не принимает решения сам по себе. Его работа зависит от инструкций и параметров, которые задают сотрудники отдела кадров на местах. Если человек считает, что лучший кандидат должен иметь определенный стаж или быть «достаточно молодым для роста», такие установки могут попасть в настройки алгоритма.

Со временем машина начинает воспринимать эти параметры как норму и автоматически отдавать приоритет похожим кандидатам, ведь она обучается на данных из предыдущих решений. Если в прошлом компания чаще нанимала людей определенного возраста, система может считать такие профили более подходящими. В результате алгоритм начинает копировать человеческую логику, хотя внешне это выглядит как объективное решение ИИ. Таким образом, формируется новый феномен, который переносит человеческие стереотипы в цифровую среду, — то, что в Просто. назвали «машинным эйджизмом».

На первый взгляд автоматизация подбора кажется выгодной для компаний. Она экономит время и позволяет быстро отсортировать поток резюме. Однако у такой системы есть серьезный риск: жесткие фильтры могут отсекать сильных кандидатов еще до того, как их увидит рекрутер. Особенно это касается людей с «длинной» карьерой, периодической сменой профессий или нестандартным опытом. Для алгоритма ИИ такие профили выглядят «неидеальными», хотя именно эти соискатели нередко обладают ценными навыками.

При этом рынок труда уже сталкивается с дефицитом специалистов. По данным агентства «Интерфакс», уровень безработицы в России в 2024–2025 годах оставался на исторически низком уровне — около 2,2–2,4%. В таких условиях потеря потенциально сильных кандидатов может обернуться для бизнеса дополнительными расходами и затянувшимся поиском нужных сотрудников.

Самая сложная часть проблемы в том, что со стороны автоматический отбор выглядит максимально беспристрастным, и предъявить претензии в кадровых просчетах особенно некому. Решение принимает программа, и кажется, что она не может быть предвзятой. Но искусственный интеллект не существует в вакууме: он обучается на данных, созданных «живыми» сотрудниками в сфере управления персонала, и работает по правилам, которые они же и задают. Поэтому, если в обществе появляются возрастные стереотипы, они могут незаметно закрепиться и в машинных алгоритмах.

«В международной практике рекрутинга постепенно закрепляется принцип «человек в контуре» (human-in-the-loop), который помогает избежать машинной сортировки резюме соискателей. Здесь ИИ-алгоритм используется только как инструмент предварительной сортировки, а финальное решение и проверка спорных случаев остаются за человеком, — отмечают эксперты Просто. — Параллельно компаниям стоит начать пересматривать сами критерии оценки кандидатов: вместо жестких требований к «идеальному» карьерному пути акцент должен смещаться на набор навыков и способность к переобучению».