AI-скиллы в резюме: как отличить оператора от стратега

AI-скиллы в резюме: как отличить оператора от стратега

Каждый второй кандидат на позицию performance-маркетолога или контент-лида пишет в резюме «опыт работы с AI-инструментами». К 2026 году это обесценилось как навык — это базовая грамотность, как умение пользоваться Excel. Но проблема найма не исчезла, а трансформировалась. Рынок перенасыщен людьми, которые умеют генерировать промпты и получать «красивый» результат. Настоящий дефицит — те, кто способен оценить качество этого результата и встроить его в бизнес-задачи.

Я вижу это на каждом собеседовании на лидов. Кандидат показывает лендинг, свёрстанный нейросетью, или серию писем, написанных GPT. Выглядит гладко. Но когда задаёшь вопрос: «Почему ты выбрал именно эту структуру? Как ты проверял гипотезу до генерации? Какие метрики позволили утверждать, что AI-версия сработала лучше ручной?» — начинается тишина или общие слова про «скорость работы».

Моё наблюдение из практики: 40% входящих резюме содержат лишь демонстрацию результата работы нейросети, а не глубину анализа. Настоящий skill senior-маркетолога в 2026 году — это способность различать, где AI даёт «похоже на правду», а где — «отвечает на реальную потребность пользователя». У нас же в B2B-маркетинге, где от качества контента зависит будущий контракт на сотни тысяч, эта разница критична.

Как я проверяю это на собеседовании: даю кейс — кризисный сценарий. Например, «у конкурента вышло топовое исследование по той же теме

— @MarketingHiringCraftPro