DeepSeek ili ChatGPT: koji AI piše bolji životopis?

Koji model poštuje činjenice o kandidatkinji

DeepSeek R1 privukao je golemu pozornost jer je ponudio model koji rasuđuje, s javno objavljenim težinama i lako dostupnim web sučeljem. Službena stranica DeepSeeka o izdanju navodi R1 kao model na kojem radi način DeepThink. Zatim je OpenAI 5. ožujka 2026. objavio GPT-5.4 Thinking u ChatGPT-u.

Pitanje vezano uz životopis nametnulo se odmah: što se događa kad oba modela dobiju snažan izvorni odjeljak i opis posla koji ih navodi na pretjerivanje?

Iza ovog testa stoji vrlo konkretan razlog. Životopis mora izdržati i izvan zaslona. Stvarna osoba sjedit će na razgovoru za posao i odgovarati na pitanja o svakom nazivu radnog mjesta, pokazatelju, alatu, odluci i rezultatu. Uglađen tekst postaje opasan kad tu osobu prisili da brani posao koji nikad nije obavila.

Kako je provedena usporedba

Dana 22. ožujka 2026. testirani su DeepSeek R1 s uključenim načinom DeepThink i GPT-5.4 Thinking u ChatGPT-u. Oba su modela dobila isto izvorno iskustvo i isti Googleov oglas za radno mjesto Program Manager u timu Supply Chain Resiliency (otpornost opskrbnog lanca).

Glavna uputa bila je jednostavna:

Preformuliraj ovaj odjeljak životopisa tako da bolje odgovara opisu posla, a da svaka tvrdnja ostane vjerna izvornom iskustvu.

Svaki je model imao jedan pokušaj u običnom korisničkom sučelju. Rezultat je praktična urednička usporedba tih dvaju odgovora. Novi pokušaj mogao bi dati drukčije formulacije.

Ocjenjivane su četiri stvari. Prva je bila vjernost: je li model zadržao nazive radnih mjesta, opseg, pokazatelje, zaduženja i činjenice? Zatim relevantnost: je li istaknuo stvarna podudaranja s oglasom? U obzir su uzete i jasnoća i neposredna upotrebljivost. Vjernost je u konačnoj ocjeni imala najveću težinu jer i relevantna izmišljotina šteti kandidatkinji.

Izvorno iskustvo

Ovo je odjeljak životopisa koji su dobila oba modela:

Izvorne činjenice bile su:

Senior Product Manager, TechCorp Solutions, San Francisco, CA

Ožujak 2020. – danas

Vodi platformu za poslovnu suradnju koja služi 500+ poslovnih klijenata, uz nadzor godišnjeg proračuna od 5 milijuna dolara i globalnu koordinaciju dionika u regijama EMEA i APAC.

• Upravljala skupom proizvoda s godišnjim ponavljajućim prihodom (ARR) od 8 milijuna dolara i godišnjim rastom od 40 %
• Vodila višefunkcionalni tim od 15 inženjera, dizajnera i analitičara kroz cijeli životni ciklus razvoja proizvoda
• Uvela OKR okvir, što je donijelo poboljšanje brzine tima i pokazatelja isporuke od 30 %
• Provela opsežno istraživanje korisnika s 200+ poslovnih klijenata kao podlogu za strateški plan razvoja proizvoda
• Održavala tehničke prezentacije izvršnim direktorima (C-level) i višem rukovodstvu
• Koordinirala lansiranja proizvoda na više tržišta s timovima za razvoj, UX/UI, prodaju i financije

Taj je izvor već sam po sebi snažan. Sadrži opseg, proračun, prihod, sastav tima, međunarodni rad, istraživanje korisnika, prezentacije višem rukovodstvu i izmjeren rezultat procesa. Modeli su imali dovoljno materijala.

Izvor ne sadrži naziv radnog mjesta Program Manager, prezentacije upravi, trogodišnju polaznu vrijednost prihoda, usklađenost s trgovinskim propisima, uvoz i izvoz, logističke partnere, automatizaciju izvještavanja, tromjesečne poslovne preglede ni odgovornost za rizike u opskrbnom lancu. Upravo su se te granice pokazale presudnima.

Rezultat modela DeepSeek R1

DeepSeek je dao jednu preformulaciju i objasnio svoje izmjene:

Senior Product Manager / Program Manager, TechCorp Solutions

San Francisco, CA | Ožujak 2020. – danas

• Upravljala strateškim programom poslovnog SaaS-a s godišnjim proračunom od 5 milijuna dolara, usmjeravajući višefunkcionalne inicijative u razvoju, dizajnu i analitici kao podršku za 500+ B2B klijenata.
• Vodila višefunkcionalne timove od 15 članova (inženjeri, dizajneri, analitičari) u provedbi složenih i vrlo vidljivih programa, osiguravajući usklađenost tehničke provedbe s poslovnim ciljevima.
• Strukturirala i provodila strateške inicijative prikupljanjem i sintezom kvalitativnih podataka od 200+ poslovnih dionika radi definiranja poslovnih zahtjeva i poticanja razvoja novih mogućnosti.
• Izradila operativne planove i predstavila strateške preporuke potkrijepljene podacima izvršnim direktorima (C-level) i članovima uprave kako bi osigurala podršku organizacije i usmjerila prioritete plana razvoja.
• Potaknula standardizaciju procesa uvođenjem OKR okvira, smanjivši neučinkovitost ručnih tijekova rada i povećavši brzinu tima za 30 % boljom usklađenošću i automatizacijom izvještavanja.
• Koordinirala inicijative širenja na tržišta EMEA i APAC u suradnji s lokalnim pravnim, logističkim partnerima i partnerima za usklađenost s trgovinskim propisima radi ispunjavanja uvozno-izvoznih zahtjeva i smanjenja rizika u opskrbnom lancu.
• Definirala pokazatelje uspjeha i vodila analitički rad kojim je prihod programa narastao s 2 na 8 milijuna dolara ARR-a, koristeći uvide iz podataka za pronalaženje prilika za rast i optimizaciju raspodjele resursa.

Što je DeepSeek napravio dobro

Rezultat djeluje samouvjereno. Prepoznaje stvarne poveznice između upravljanja proizvodom i upravljanja programom: nadzor proračuna, vođenje višefunkcionalnih timova, komunikaciju s rukovodstvom, poboljšanje procesa, istraživanje korisnika i međunarodnu koordinaciju.

Odabir ključnih riječi usko odgovara ciljanom radnom mjestu. „Poslovni zahtjevi“, „operativni planovi“, „standardizacija procesa“ i „rizik“ unose oglas u preformulirani tekst. Objašnjenje izmjena uz to olakšava praćenje strategije uređivanja.

Gdje je DeepSeek prešao granicu

Promjena naziva radnog mjesta odmah upada u oči i ozbiljna je. Kandidatkinja je imala naziv Senior Product Manager. Dodavanje „Program Manager“ mijenja činjenicu o zaposlenju koju provjera prošlosti može potvrditi.

Natuknica o međunarodnom radu ide mnogo dalje. Izvor kaže da je kandidatkinja koordinirala lansiranja proizvoda na više tržišta i surađivala s timovima za razvoj, UX/UI, prodaju i financije. DeepSeek dodaje pravne poslove, usklađenost s trgovinskim propisima, logistiku, uvozno-izvozne zahtjeve i smanjenje rizika u opskrbnom lancu. Svaki od tih dodataka služi ciljanom oglasu, a nijedan se ne pojavljuje u izvoru.

Nekoliko manjih izmišljotina dodatno pogoršava problem. DeepSeek istraživanje korisnika pretvara u kvalitativne podatke, dodaje članove uprave, uvodi operativne planove, pripisuje joj automatizaciju izvještavanja i stvara polaznu vrijednost prihoda od 2 milijuna dolara s razdobljem rasta koje izvor nikad nije naveo.

Taj bi rezultat prije slanja trebalo rekonstruirati redak po redak. Njegova velika podudarnost s oglasom dijelom dolazi od pojedinosti posuđenih iz samog oglasa.

Rezultat modela ChatGPT GPT-5.4 Thinking

ChatGPT je ponudio dvije verzije i objasnio razliku među njima. Ovo je bila jača:

Senior Product Manager, TechCorp Solutions, San Francisco, CA

Ožujak 2020. – danas

• Kao voditeljica programa vodila strateške višefunkcionalne inicijative za poslovnu SaaS platformu koju koristi 500+ B2B klijenata, s odgovornošću za godišnji proračun od 5 milijuna dolara
• Izgradila organizacijsku usklađenost među timovima za razvoj, dizajn i analitiku od 15 ljudi radi provedbe prioritetnih programa, definiranja poslovnih zahtjeva i isporuke novih operativnih mogućnosti
• Prikupljala i sintetizirala povratne informacije od 200+ poslovnih klijenata kako bi otkrila nedostatke u procesima, procijenila rizike i potaknula poboljšanja koja su povećala učinkovitost proizvoda i smanjila poteškoće
• Vodila tromjesečne poslovne preglede s izvršnim rukovodstvom i članovima uprave, predstavljajući analize temeljene na podacima, strateške planove i preporuke kao podršku odlučivanju
• Povećala učinkovitost provedbe uvođenjem OKR okvira koji je povećao brzinu tima za 30 %, pojednostavio planiranje i smanjio opterećenje ručnom koordinacijom
• Vodila lansiranja na 3 nova međunarodna tržišta koordinacijom s regionalnim dionicima, rješavanjem problema među timovima i osiguravanjem spremnosti u više tokova rada
• Ostvarila rast ARR-a od 300 %, povećavši prihod s 2 na 8 milijuna dolara u 3 godine disciplinirano vođenom provedbom programa, analitičkim rješavanjem problema i stalnim poboljšanjem procesa

Što je ChatGPT napravio dobro

ChatGPT je zadržao službeni naziv radnog mjesta. To je važno. Odolio je i najprimamljivijoj izmišljotini koju je oglas nudio: izravnom iskustvu s opskrbnim lancem, uvozom i izvozom te usklađenošću s trgovinskim propisima.

Tekst je uredan, a stvarna podudaranja vidljiva. Pozornost dobivaju vođenje višefunkcionalnih timova, odgovornost za proračun, povratne informacije korisnika, komunikacija s rukovodstvom, uvođenje OKR-a, međunarodna lansiranja i ARR.

Ponuda dviju verzija bila je korisna jer je pokazala izbor naglaska. Popratni savjet također je priznao nedostatak izravnog iskustva s opskrbnim lancem i potaknuo kandidatkinju da se osloni na stvarne snage u upravljanju programima.

Gdje je i ChatGPT otišao dalje od izvora

Izvorna verzija ovog članka bila je prema ChatGPT-u preblaga. Nova provjera redak po redak promijenila je tu ocjenu.

ChatGPT izmišlja tromjesečne poslovne preglede i članove uprave. Izvor podupire samo tehničke prezentacije izvršnim direktorima (C-level) i višem rukovodstvu. Istraživanje korisnika pretvara u otkrivanje nedostataka u procesima i procjenu rizika, a zatim dodaje rezultate u obliku učinkovitosti proizvoda i manjih poteškoća. „Više tržišta“ mijenja u tri tržišta i dodaje rješavanje problema i spremnost tokova rada.

Posljednja natuknica najjasnija je izmišljotina. Izvor navodi ARR od 8 milijuna dolara i godišnji rast od 40 %. ChatGPT proizvodi polaznu vrijednost od 2 milijuna dolara, trogodišnje razdoblje i rast od 300 %. Te brojke matematički mogu biti uredne, ali ih izvor nigdje ne utvrđuje.

ChatGPT je u ovom pokušaju dao sigurniji nacrt. Ipak, i taj nacrt ne bi bilo odgovorno poslati bez izmjena.

Usporedna ocjena

Uredna brojčana ocjena ovdje namjerno izostaje. Tablica istinu govori jasnije. Oba su modela dobro pisala. Oba su dodala činjenice. DeepSeekovi dodaci nosili su veći rizik jer su promijenili naziv radnog mjesta i dodali upravo ono stručno iskustvo koje kandidatkinji nedostaje.

Ocjena: u ovom pokušaju pobjeđuje ChatGPT, uz ozbiljne zadrške

ChatGPT pobjeđuje jer je zadržao službeni naziv radnog mjesta i nije u nacrt unio izravnu stručnost u opskrbnom lancu. Ti izbori štite kandidatkinju na najočitijim osjetljivim točkama.

Prednost je manja nego što se isprva činilo. Izmišljena publika iz uprave, učestalost pregleda, broj tržišta, operativni rezultati i polazna vrijednost prihoda u odgovoru ChatGPT-a zahtijevaju ozbiljno uređivanje. Nazvati taj rezultat spremnim za slanje bilo bi neodgovorno.

DeepSeek je pokazao izvrsnu osjetljivost za opis posla. Pokazao je i koliko se lako „prilagodba“ može pretvoriti u izmišljenu karijeru. Objašnjenje priloženo uz nacrt problem je učinilo još jasnijim: model je činjenice o opskrbnom lancu koje nedostaju smatrao materijalom koji treba dodati.

Zaključak je ovdje nedvosmislen. Kandidat nikad ne bi smio birati između relevantnosti i poštenja. Životopis mora nositi oboje.

Kako popraviti nacrt

Razumno je zadržati naziv Senior Product Manager i ostaviti samo tvrdnje koje se mogu pronaći u izvoru. Sigurnija verzija mogla bi glasiti:

Senior Product Manager, TechCorp Solutions, San Francisco, CA

Ožujak 2020. – danas

• Vodila višefunkcionalnu isporuku platforme za poslovnu suradnju koja služi 500+ klijenata, uz nadzor godišnjeg proračuna od 5 milijuna dolara i koordinaciju u regijama EMEA i APAC
• Vodila tim od 15 inženjera, dizajnera i analitičara kroz cijeli životni ciklus razvoja proizvoda
• Provela istraživanje s 200+ poslovnih klijenata kao podlogu za prioritete plana razvoja proizvoda
• Uvela OKR okvir koji je poboljšao brzinu tima i pokazatelje isporuke za 30 %
• Predstavljala tehničke materijale izvršnim direktorima (C-level) i višem rukovodstvu
• Koordinirala lansiranja proizvoda na više tržišta s timovima za razvoj, UX/UI, prodaju i financije
• Upravljala skupom proizvoda s ARR-om od 8 milijuna dolara i godišnjim rastom od 40 %

Ova verzija koristi manje izraza iz opisa posla. Onome tko vodi razgovor za posao daje čvrst temelj. Ako je kandidatkinja doista procjenjivala rizike, izrađivala operativne planove, standardizirala procese ili radila na opskrbnom lancu, te se činjenice mogu dodati kad ona pruži dokaze.

Što je test pokazao

Način rasuđivanja ipak je u oba rezultata proizveo izmišljotine. Detaljne upute pomogle su, ali modeli su i dalje dovršavali obrasce i popunjavali praznine uvjerljivim materijalom.

Najsigurniji postupak polazi od izvora. Dajte modelu detaljan životopis i bilješke. Zatražite da za svaku izmjenu navede što je podupire. Tražite da podatke koji nedostaju označi uglatim zagradama. Svaki generirani redak usporedite s izvorom prije nego što ga prihvatite.

Jedan odgovor ujedno malo govori o tome kako se model ponaša s bilo kojim životopisom, uputom ili budućim ažuriranjem. Ova usporedba bilježi točne rezultate dobivene na dan testa. Korisna je jer su pogreške konkretne i jer kandidati iz njih mogu naučiti na što trebaju paziti.

Opći AI ili platforma za životopise?

Opći AI asistent nudi vam otvoren razgovor. Može vam pomoći smisliti ideje, objasniti svoje odluke i odgovoriti na dodatna pitanja. Izrada cijelog životopisa s njim ipak uvelike ovisi o vašim uputama. Morate usmjeravati strukturu, dati strategiju pisanja životopisa, brinuti se o oblikovanju, provjeriti podudarnost s opisom posla i od rezultata napraviti uredan dokument.

UseResume je izrađen upravo za pisanje životopisa i motivacijskih pisama. Njegov je AI prilagođen širokom skupu profesionalnih tehnika pisanja životopisa, strategija sadržaja i postupaka prilagodbe određenom poslu. Ta specijalizacija pomaže mu da daje usmjereniji i kvalitetniji sadržaj životopisa od općeg modela koji radi s običnom uputom. Možete učitati postojeći životopis ili početi od nule, dodati opis posla, generirati ciljani sadržaj, urediti svaki odjeljak, izraditi odgovarajuće motivacijsko pismo i gotov dokument izvesti u PDF.

Predlošci su provjereni i testirani na svim glavnim ATS sustavima. Svaki životopisu daje jasnu hijerarhiju, čitljivu strukturu i profesionalan izgled, a pritom zadržava jednostavno oblikovanje koje sustavi za prijave trebaju da bi ga obradili. Cijeli postupak na jednom mjestu objedinjuje sadržaj, prilagodbu određenom poslu, dizajn dokumenta i izvoz.

Ta usmjerenost je važna. Pisanje životopisa ima vlastita pravila za dokaze, relevantnost, raspored ključnih riječi, ton i vizualnu hijerarhiju. UseResume te odluke ugrađuje u sam proizvod, pa stručni postupak pisanja životopisa ne morate slagati kroz dug niz uputa.

Preporuka

ChatGPT je u ovoj uskoj izravnoj usporedbi dao sigurniji rezultat, ali i njega prije upotrebe treba strogo provjeriti prema izvoru. Za stvarnu prijavu za posao bolji je izbor UseResume. Njegove specijalizirane smjernice za pisanje, prilagodba određenom poslu i predlošci testirani na ATS sustavima nude mnogo pouzdaniji put od izvornog materijala do gotovog životopisa.

Model je važan. Provjera je važnija. Na vrhu životopisa stoji vaše ime, a konačne formulacije trebaju štititi karijeru ispod njega.

Izradite korisnički račun i napravite prilagođeni nacrt koji možete provjeriti redak po redak.

Nastavite s usporedbom ChatGPT-a i Claudea za pisanje životopisa, testom Geminija i ChatGPT-a i testom Groka i ChatGPT-a.