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.

Перевертиш

Canva (платформа графічного дизайну, 265 мільйонів користувачів на місяць) раніше мала типову проблему на технічних співбесідах. Менеджери підозрювали, що кандидати потайки використовують AI. На початку 2025 року CTO Brendan Humphreys перестав турбуватися. Не тому, що проблема зникла, а тому що змінилося саме питання.

Компанія переробила технічні інтерв'ю: запитання стали навмисно складними й неоднозначними. Кандидат, який просто скидає промпт в AI, отримує посередню відповідь. Той, хто вміє ставити AI правильні запитання, ітерувати, перевіряти, той отримує роботу. І показує свій екран під час інтерв'ю в реальному часі.

Meta (технологічний конгломерат) у жовтні 2025 запустила AI-assisted coding interviews - 60-хвилинні сесії, де кандидати працюють з AI-асистентом в середовищі CoderPad. Задачі складніші за типовий LeetCode, бо розраховані на AI-підтримку. Критерії оцінки ті самі: вирішення проблем, якість коду, верифікація. Але контекст зовсім інший.

McKinsey & Company пішли ще далі. CEO Bob Sternfels оголосив, що фірма тепер оперує "робочою силою" з 60 000: 40 000 людей і приблизно 20 000 AI-агентів (було лише 3 000 півтора роки тому). Консалтинговий гігант пілотує AI-інтерв'ю, де кандидати мають використовувати Lilli, пропрієтарну AI-платформу McKinsey, для аналізу кейсів. Оцінюють не технічну грамотність. Оцінюють, чи вмієш ти думати разом з AI.

Відключити

Що насправді тестують

Ось де більшість коментарів про "AI-навички при наймі" промахуються повз суть.

З точки зору бізнес-архітектора, ці компанії тестують не AI-грамотність. Вони тестують інший тип професійної зрілості. За 20 років побудови систем управління у фармацевтиці та корпоративному секторі я впізнаю цей патерн. Він вже траплявся.

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.

Відключити

По-друге, колаборація з нелюдською системою. Підготовчий гайд CaseBasix для McKinsey формулює точно: стався до Lilli як до молодшого колеги, а не чарівної відповідальної машини.

По-третє (і це найважливіше), метакогніція. Коли Canva просить кандидатів шерити екран під час AI-інтерв'ю, вони дивляться на взаємодію, не на результат. Як кандидат реагує, коли AI помиляється? Сліпо приймає, сліпо відкидає, чи робить щось більш нюансоване?

Я називаю це "AI validation competence" - компетенція валідації AI. Не AI skills.

Цифри, що пояснюють зсув

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.

Відключити

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 потрібні люди, які "знають AI." Потрібні ті, хто може закрити цей 81-відсотковий розрив між прийняттям і зрілістю. Це принципово різні людські компетенції.

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

Незручна паралель

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.

Той самий ризик існує зараз з AI. Наймати людей, які "вміють використовувати ChatGPT," еквівалентно найму менеджерів якості, які "вміють користуватися SAP." Це нічого не каже про здатність перепроєктувати процес, governance чи архітектуру прийняття рішень.

Цікавий факт: McKinsey тепер активно набирає випускників гуманітарних спеціальностей, яких раніше не розглядали. Коли AI бере на себе структурований аналіз, потреба в аналітичних мозках знижується. Зростає потреба в інших мозках. Можливо, я помиляюсь, але це нагадує мені зсув, який я спостерігав у governance-консалтингу ще в 2015 році, коли клієнти почали цінувати інтуїцію та контекст більше, ніж знання регламентів.

Що з цього випливає

Якщо ви бізнес-лідер, який досі не переосмислив оцінку талантів для AI-готовності, ви не просто відстаєте. Ви будуєте за неправильним кресленням.

Перепроєктуйте процеси найму навколо AI-колаборації, а не AI-знань. Підхід Canva (складні, неоднозначні задачі з AI при шерингу екрана) валідніший за будь-яку перевірку сертифікатів.

Проведіть аудит AI validation competence вашої команди. Більшість організацій плутають AI adoption (у всіх є ChatGPT) з AI maturity (архітектура рішень реально використовує AI). Дані PwC про 9% зрілості при 90% прийнятті мають висіти на моніторі кожного керівника.

Припиніть наймати за AI skills. Наймайте за системне мислення, метакогніцію та здатність перевіряти результати AI з доменною експертизою.

З перспективи бізнес-архітектури, це не HR-питання. Це виклик організаційного дизайну.

Скільки ваших нещодавніх наймів реально здатні "осідлати дракона"?

AI Disclosure: Стаття написана з використанням ШІ для дослідження та структурування матеріалу.