Поддельные резюме и ИИ-аватары: как соискатели обманывают работодателей на собеседованиях

Искусственный интеллект меняет рынок труда с обеих сторон: компании автоматизируют поиск сотрудников, а соискатели используют нейросети, чтобы быстрее подавать заявки, готовиться к собеседованиям и презентовать свой опыт. Однако наряду с этим обостряется проблема достоверности информации. 

Работодатели всё чаще сталкиваются с резюме, не соответствующими реальным навыкам соискателей, подсказками от ИИ во время технических собеседований и попытками выдать себя за другого человека с помощью поддельных документов и цифровых аватаров.

Проблема не ограничивается тем, что кандидат просит ChatGPT отредактировать сопроводительное письмо. Речь идет также о ситуациях, когда человек не может объяснить написанное в собственном резюме, читает с экрана сгенерированные ответы или использует чужую профессиональную историю. 

UA.News рассказывает, как ИИ меняет процесс найма, почему работодателям становится всё сложнее проверять кандидатов, что замечают украинские рекрутеры и как компании пытаются отличить реальные компетенции от убедительного цифрового представления.

Почему работодатели меняют правила найма

Одна из причин ужесточения проверок — рост количества заявок, которые легко создавать и адаптировать с помощью генеративного ИИ. Нейросеть может за считанные минуты переделать резюме под конкретную вакансию, составить сопроводительное письмо и подготовить ответы на типовые вопросы рекрутера. Для кандидата это экономия времени, а для компании — дополнительный поток заявок, среди которых сложнее найти людей с нужным опытом.

Financial Times обращает внимание на то, что распространение инструментов генеративного ИИ затрудняет оценку кандидатов: документы стали выглядеть более качественными, но сами по себе уже не гарантируют, что человек действительно обладает описанными навыками.

Эту тенденцию иллюстрируют и результаты исследования, проведенного по заказу Deel среди британских HR-руководителей. Согласно данным, обнародованным в феврале 2026 года, 75% опрошенных сообщили об увеличении количества заявок, созданных с помощью ИИ, а 74% считают резюме и сопроводительные письма менее надежными, чем два года назад. 

Компании реагируют на это изменениями в процессе найма. Некоторые увеличивают количество этапов собеседований, другие добавляют практические задания, проверку рекомендаций или испытательные сроки. Растет значение вопросов, которые помогают выяснить, как человек мыслит, принимает решения и применяет знания на практике, а не просто воспроизводит заготовленный текст.

В то же время работодатели сами активно используют ИИ. Нейросети помогают анализировать резюме, формулировать описания вакансий, готовить сообщения кандидатам и структурировать заметки после собеседования. Возникает своеобразное технологическое соревнование: соискатели автоматизируют подготовку заявок, а компании — их обработку. В результате возрастает риск того, что обе стороны будут тратить всё больше времени на взаимодействие с алгоритмами вместо содержательного разговора.

Как кандидаты используют ИИ на IT-собеседованиях

Особенно заметной проблема стала в IT, где часть профессиональных навыков можно проверить с помощью технических вопросов, написания кода и разбора практических ситуаций. ИИ способен быстро объяснять алгоритмы, предлагать фрагменты кода и генерировать ответы даже на сложные вопросы. Если кандидат пользуется такими подсказками незаметно для интервьюера, оценить его реальный уровень становится сложнее.

По словам Team Lead и Senior PHP Engineer Станислава Ревко, использование ИИ во время технических собеседований уже стало заметной проблемой для работодателей. 

«Среди семи кандидатов трое, как я предположил, использовали ИИ во время собеседования», — отметил Ревко.

По его словам, в одном случае ChatGPT начал отвечать на вопросы вместо кандидата. Другой соискатель читал заготовленные ответы с дополнительного монитора. Еще один настолько уверенно отвечал на технические вопросы, что Ревко решил проверить его знания с помощью вопросов о несуществующих технологиях. Несмотря на это, кандидат продолжал давать убедительные ответы.

В то же время Ревко подчеркивает важность проверки реальных знаний, а не только внешних признаков. Само по себе использование ИИ не обязательно свидетельствует об обмане: разработчики регулярно обращаются к документации, поисковым системам и ИИ-ассистентам в повседневной работе. Проблема возникает тогда, когда кандидат скрывает постороннюю помощь во время оценки, которая должна показать его собственный уровень компетентности.

Чтобы проверить знания соискателя, Ревко советует выходить за рамки стандартных вопросов и готовых ответов: просить объяснить логику решения, менять условия задачи и уточнять детали. Это помогает понять, действительно ли человек понимает материал и способен применять его на практике, а не просто воспроизводит сгенерированную подсказку.

Дипфейки и чужие профессиональные профили

Помимо резюме с преувеличенным опытом, работодатели сталкиваются со случаями, когда кандидаты скрывают свою истинную личность. Для этого они могут использовать чужие фотографии, поддельные документы, скопированные профессиональные профили и дипфейки, которые позволяют имитировать внешность другого человека во время видеособеседования.

Выявить такую подмену не всегда просто. Иногда во время видеозвонка можно заметить неестественную синхронизацию движений губ и речи, задержки или несоответствия в мимике. Однако эти признаки не являются однозначным доказательством использования дипфейка, а развитие технологий постепенно затрудняет выявление подделок по одному только изображению.

Одна из проблем заключается в том, что для обмана не всегда нужно придумывать профессиональный опыт с нуля. Злоумышленники могут воспользоваться данными реального специалиста, скопировать его резюме и портфолио и добавить ссылки на настоящие профили в LinkedIn или GitHub. В результате заявка выглядит убедительно, хотя человек, проходящий собеседование, может не иметь никакого отношения к указанным достижениям.

Поэтому проверка кандидата должна охватывать не только его квалификацию и опыт, но и подтверждение личности. Даже если проекты и профессиональные профили подлинные, это еще не означает, что на собеседовании работодатель общается с их владельцем. Без дополнительной проверки компания рискует нанять человека, присвоившего чужую профессиональную биографию.

Когда фальшивый кандидат угрожает корпоративной безопасности

В некоторых случаях использование фальшивых личностей преследует не только карьерные или финансовые цели. Речь идет о попытках получить доступ к внутренним системам компаний, данным клиентов, исходному коду и корпоративной инфраструктуре. Особенно уязвимыми могут быть работодатели, которые нанимают сотрудников удаленно и предоставляют им доступ к внутренним ресурсам сразу после оформления.

В марте 2026 года The Guardian сообщал об использовании ИИ для введения западных компаний в заблуждение при найме сотрудников, связанном с северокорейскими агентами. В таких схемах могут использоваться поддельные личности, похищенные данные реальных людей и другие средства, помогающие скрыть истинное происхождение соискателя. В материале также упоминалось о блокировке Microsoft тысяч учетных записей Outlook и Hotmail, связанных с подобной деятельностью. 

В данном случае риск не ограничивается тем, что компания наймет сотрудника, не соответствующего требованиям вакансии. Если человек получает доступ к внутренним инструментам, он может собирать конфиденциальную информацию, изучать корпоративные процессы или использовать предоставленные учетные данные для других действий. Для работодателя это уже вопрос кибербезопасности, а не только эффективности рекрутинга.

Важно, однако, не приравнивать каждого кандидата, пользующегося ИИ, к потенциальному злоумышленнику. Автоматизированная подготовка резюме, подсказки во время обучения и подмена личности — разные явления с разными мотивами и последствиями. Угроза возникает тогда, когда технологии используются для сознательного обмана или получения доступа под ложным именем.

Проблему поддельных кандидатов исследуют и компании, занимающиеся кибербезопасностью. HR Dive, ссылаясь на материалы Palo Alto Networks, писал об эксперименте, в котором специалисты смогли создать убедительную поддельную личность кандидата с использованием технологий дипфейка. Согласно описанию эксперимента, подготовка и реализация сценария заняли примерно 70 минут. 

Этот пример показывает, насколько доступнее стали инструменты, которые раньше требовали специальных знаний и значительных ресурсов. Однако успешная демонстрация технологической возможности не означает, что все поддельные кандидаты проходят отбор или что мошенничество имеет одинаковый масштаб во всех отраслях. Она скорее объясняет, почему компаниям стоит проверять не только профессиональные навыки, но и личность человека, получающего работу.

Как ИИ используют для обмана работодателей в Украине 

В украинском IT-секторе также выявляются случаи мошенничества при найме, в частности использование чужих профессиональных данных и технологий дипфейка. Владислав Мужиловский, специалист по IT-рекрутингу и представитель рекрутингового агентства Itentio, рассказал о распространении практики, когда кандидаты используют ИИ для прохождения технических тестов или подменяют свою внешность во время видеособеседований. Такие случаи затрудняют проверку соискателей и создают дополнительные риски для работодателей.

София Дидух, генеральный директор компании SODI, рассказала о случае, с которым столкнулся рекрутер из её команды. Перед собеседованием кандидат отказался включать камеру, вместо этого самостоятельно прислал видео, хотя рекрутер его об этом не просил. Позже выяснилось, что ролик был создан с помощью искусственного интеллекта с использованием лица другого человека. В видео кандидат на английском языке пытался убедить собеседника, что он коренной украинец.

О собственном опыте выявления таких случаев рассказала HR-партнер Яна Боровик.

«Чаще всего это происходит, когда мы проверяем хард-скиллы. Чтобы это выявить, мы иногда задаем немного запутанные вопросы или возвращаемся к той же теме с другой стороны. Был случай, когда кандидат на один и тот же вопрос дал два разных ответа, и стало понятно, что он не опирается на собственный опыт», — рассказала она.

По словам Боровик, есть и определенные признаки, которые могут свидетельствовать о том, что кандидат зачитывает ответы, подготовленные искусственным интеллектом. В частности, человек может затягивать начало ответа, использовать вступительные фразы вроде «спасибо за вопрос», а затем говорить так, будто читает готовый текст.

«Ответ звучит слишком гладко: без пауз, без самоисправлений, без живых «э-э» и неточных слов, которые обычно присутствуют в естественной речи. Глаза бегают по тексту, и на камере это хорошо видно. Ответ общий и «правильный», но без конкретики из собственной практики», — пояснила HRBP.

В то же время, подчеркивает специалистка, искусственный интеллект не обязательно усложняет работу рекрутера. Его можно использовать как вспомогательный инструмент, который освобождает время для непосредственного общения с кандидатом. Например, ИИ-блокнот может автоматически фиксировать основные тезисы разговора, а анализ резюме с помощью таких инструментов помогает заранее определить темы, которые стоит обсудить подробнее.

Однако использование ИИ самими кандидатами заставляет рекрутеров менять подход к оценке ответов. По словам специалистки, теперь недостаточно ориентироваться только на то, насколько уверенно и структурированно человек говорит. Гораздо важнее выяснить, подтверждаются ли его слова конкретными примерами и реальным опытом.

Чтобы снизить риск мошенничества при удаленном найме, Боровик советует строить собеседование как живой диалог, а не как перечень вопросов с предсказуемыми ответами.

«Главное — строить собеседование как живой разговор, а не как набор вопросов с готовыми ответами. Я бы посоветовала три вещи.

Во-первых — углубляться в суть. После каждого ответа стоит уточнять: «Как именно вы это сделали?», «Что пошло не так?», «Какую роль играли именно вы?». ИИ хорошо дает общие, правильные ответы, а реальный опыт виден именно по деталям.

Второе — возвращаться к сказанному. Через 10–15 минут можно вернуться к теме с начала разговора и попросить раскрыть её с другой стороны. Если опыт настоящий, история останется целостной. 

Третье — вести диалог, а не слушать монолог. Можно мягко перебивать уточнениями посреди ответа. Читать текст с экрана и одновременно реагировать на реплики собеседника очень сложно, поэтому это быстро становится заметно», — подытожила HRBP.

Как компаниям проверять кандидатов в эпоху ИИ

Полностью запретить использование ИИ при поиске работы вряд ли возможно, да и не каждый такой запрет был бы оправдан. Нейросети могут помогать людям формулировать мысли, готовиться к собеседованиям, переводить материалы и разбираться в сложных темах. Для компаний важнее определить, какое использование инструментов разрешено, а какое нарушает правила оценки.

Первый шаг — четко объяснять условия отбора. Если во время тестового задания нельзя пользоваться ИИ, об этом следует сообщить заранее. Если же работа предполагает использование таких инструментов, стоит проверять, насколько кандидат понимает результат и может ли самостоятельно оценить его качество. В реальной работе умение правильно применять ИИ может быть преимуществом, но оно не заменяет ответственности за принятые решения.

Второй шаг — изменить формат технических собеседований. Вместо того чтобы сосредотачиваться только на правильном ответе, интервьюер может попросить кандидата объяснить последовательность действий, назвать альтернативные подходы, найти ошибку или изменить решение в новых условиях. Это позволяет оценить не только конечный результат, но и понимание процесса. Особенно полезны вопросы, основанные на опыте, указанном в резюме: чем именно занимался кандидат, с какими трудностями столкнулся и почему выбрал конкретное решение.

Третий шаг — проверять опыт с помощью практических примеров. Если в резюме указана работа над сложным проектом, кандидат должен быть готов объяснить свой вклад, архитектуру решения, компромиссы и ошибки. При необходимости можно попросить продемонстрировать рабочий процесс или разобрать часть проекта. Важно, чтобы проверка соответствовала уровню вакансии и не превращалась в бесплатное выполнение значительного объема работы для работодателя.

Четвертый шаг — разделить оценку навыков и подтверждение личности. Для удаленного найма это может означать проверку документов в соответствии с законодательством, сверку контактных данных, подтверждение предыдущего опыта и рекомендаций через независимые каналы. Если возникают сомнения относительно того, кто именно участвует в собеседовании, компании следует провести дополнительную проверку, а не делать выводы исключительно по качеству видео или особенностям поведения.

Пятый шаг — не полагаться на автоматические детекторы ИИ как на окончательное доказательство. Инструменты, пытающиеся определить, создан ли текст нейросетью, могут ошибаться. Особенно рискованно делать выводы только на основе стиля резюме, акцента, пауз или движений глаз. Подозрительные признаки должны служить поводом для уточнения, а не автоматическим основанием для отказа.

Наконец, компаниям следует ограничивать доступ новых сотрудников к внутренним системам в соответствии с их обязанностями. Даже после успешного приема на работу не каждый сотрудник должен сразу получать доступ ко всем данным и сервисам. Проверка личности, контроль доступа, многофакторная аутентификация и постепенное предоставление прав помогают снизить риски независимо от того, использовал ли кандидат ИИ во время отбора.

Где проходит грань между помощью и обманом

Искусственный интеллект не сделал всех кандидатов подозрительными, но изменил то, что работодатели могут считать убедительным доказательством компетентности. Отредактированное резюме, уверенный ответ и профессиональный профиль больше не всегда свидетельствуют о том, что человек действительно обладает заявленными навыками. 

В то же время попытки определить использование ИИ по внешним признакам могут привести к ложным подозрениям и отсеять сильных специалистов.

Поэтому главной задачей компаний становится не борьба с технологией как таковой, а проверка реальных способностей и достоверности данных. Если кандидат пользуется ИИ, но понимает его ответы, может проверить результат и отвечает за собственные решения, это может быть частью современной работы. Если же он скрывает постороннюю помощь, выдаёт чужой опыт за свой или подменяет личность, речь уже идёт об обмане.

Для работодателей это означает необходимость сочетать технические задания, содержательные собеседования, проверку опыта и базовые процедуры безопасности. Для кандидатов — что важно не просто научиться пользоваться новыми инструментами, но и быть готовыми объяснить свою работу без заранее подготовленного сценария.

По мере распространения ИИ найм будет всё меньше зависеть от того, насколько хорошо человек умеет презентовать себя на бумаге. Решающими останутся способность мыслить, подтверждать опыт, работать с информацией и отвечать за результат. Именно эти качества отличают настоящего специалиста от убедительно созданного цифрового образа.