В ИТ-среде всё чаще руководители проектов, заказчики и HR-специалисты вместо изучения резюме открывают ChatGPT, Gemini, DeepSeek или Qwen и задают модели вопрос: что известно о кандидате, чем он занимался, какие проекты и публикации у него есть. Такой подход становится обычным, особенно когда перед руководителем несколько фамилий, мало времени и высокая цена ошибки в выборе архитектора или аналитика.

Резюме при этом не исчезает, но меняет роль: оно становится исходным сообщением человека о себе, а рядом возникает внешняя цифровая картина, которую ИИ собирает из открытых источников. Проблема в том, что эта картина может быть неполной или искажённой. Специалист с двадцатилетним опытом может оказаться почти невидимым для ИИ-запроса, если его достижения остались внутри корпоративных систем, документы принадлежат заказчикам, а проекты завершились давно. В открытом пространстве останутся лишь пара конференций и должность на сайте работодателя.

Обратная ситуация тоже возможна: человек, который умеет создавать публичное представление, много публикуется и аккуратно ведёт профили, может выглядеть в цифровом образе сильнее, чем в реальности. ИИ не решает эту проблему автоматически — он получает доступные фрагменты и пытается связать их между собой, но если связи не подготовлены, точность реконструкции ограничена.

Цифровой профиль не решает проблему полностью: он показывает сведения в форме площадки, а не реальные способности специалиста.

Понятие доказательной цифровой профессиональной карты предполагает, что оценка специалиста должна строиться не на самопрезентации, а на проверяемых фактах: проектах, публикациях, выступлениях, которые можно подтвердить. Это особенно важно в ERP-проектах, где одинаковая должность может означать разную работу, а разные должности — скрывать одну устойчивую способность. Например, бизнес-аналитик, который собирает требования пользователей, и аналитик, который строит предметные модели, могут иметь одинаковую должность, но их реальные компетенции сильно различаются.

Пока единого стандарта для таких карт нет, но потребность в них растёт. Специалистам стоит задуматься о том, какие цифровые следы они оставляют и насколько эти следы отражают их реальный опыт. Для отрасли это означает постепенный переход от формальных резюме к проверяемым данным, что может снизить риск ошибок при найме, но требует новых инструментов и подходов.