ChatGPT ali Claude za življenjepis: kateri je boljši?

Pri večini iskanj zaposlitve pride trenutek, običajno pozno zvečer, ko je življenjepis odprt v enem zavihku, klepetalni robot pa v drugem. Rok za prijavo poteče jutri. Življenjepisa se nihče ni dotaknil dve leti. Ostane samo še odločitev, katerega klepetalnega robota vprašati.

Večina izbira med ChatGPT-jem in Claudom, vprašanje pa je, kateri od njiju piše bolje. Vprašanje je upravičeno in ima odgovor. Življenjepis pa je nenavadna vrsta besedila. Vsaka vrstica v njem je trditev o resnični osebi, ki bo prej ali slej sedela na razgovoru in bo morala nanjo odgovoriti. Zato je vsaj enako pomembno drugo vprašanje: kateremu od njiju je mogoče zaupati, da dejstev ne bo spreminjal?

Da bi dobil odgovor na obe, je UseResume najnovejšima modeloma obeh podjetij, GPT-6.1 in Claude Fable 5.1, dal istih osem nalog s področja življenjepisov, vsako trikrat. Izkazalo se je, da imata vprašanji različna odgovora. Claude je boljši pisec, pogosto z veliko prednostjo. ChatGPT pa je tisti, ki kandidatu ni nikoli položil besed v usta. V nadaljevanju je opisano, kako se je to pokazalo pri posamezni nalogi, z besedami samih modelov.

Osem nalog, trije poskusi

Naloge so bile običajno delo pri prijavi: prilagoditev življenjepisa oglasu za delovno mesto, izboljšanje šibkih alinej, pisanje povzetka, pisanje motivacijskega pisma, kritika dokončanega življenjepisa, iskanje manjkajočih ključnih besed, preoblikovanje po strogih pravilih in, da bi videli, kaj se zgodi, prošnja za pretiravanje.

Vsaka zahteva je bila napisana tako, kot bi jo napisal utrujen kandidat, v vrstici ali dveh. Nobenemu modelu ni bilo rečeno, naj bo natančen, saj je bil cilj videti, kaj stori, ko je prepuščen lastni presoji. Vsaka zahteva je bila poslana trikrat, ker ti sistemi redko dvakrat dajo enak odgovor. Primeri v nadaljevanju so iz prvega poskusa, razen kjer je navedeno drugače, trditve, ki jih je model dodal sam, pa so podčrtane.

Produktni vodja se prijavlja pri Googlu

Prvi kandidat je višji produktni vodja v programskem podjetju, ki bi pri Googlu rad vodil programe dobavne verige. To je vnos v njegovem življenjepisu:

Oglas zahteva „izkušnje z upravljanjem surovin ali odpornostjo dobavne verige“, ki jih kandidat nima. Preostanek je napisan v narečju velikih podjetij. Izbrani kandidat bo delal „v sodelovanju z lastniki funkcij in strokovnjaki s področja“, lotil se bo „odpravljanja zank ponovnega dela“ ter bo „prepoznaval tveganja, razvijal strategije za njihovo blaženje in olajševal reševanje konfliktov“. Oba modela sta v enem stavku dobila prošnjo, naj razdelek preoblikujeta tako, da se bo bolje ujemal z delovnim mestom.

ChatGPT se ga je komaj dotaknil. Alineja o vodenju ekipe se je premaknila na vrh, nekaj glagolov se je spremenilo, vse številke pa so ostale, kjer so bile. Nato je sledila opomba:

Opomba je poštena in preoblikovanje varno. Je pa tudi tako blizu izvirniku, da bi kadrovik težko ločil eno od drugega.

Claudov odgovor je bil skoraj trikrat daljši, njegov kandidat pa zveni kot nekdo, ki pri Googlu že dela:

Fraze je lahko izslediti nazaj do oglasa in del izposojanja je upravičen. Prevzemanje delodajalčevega besednjaka je velik del tega, kar prilagajanje pomeni. Podčrtani deli pa so nekaj drugega. Izvirnik pravi, da je sistem OKR izboljšal hitrost ekipe za 30 odstotkov, o zankah ponovnega dela pa ne reče ničesar. Nikjer ne omenja tveganja, načrta za blaženje ali konflikta. Drugje v istem osnutku so lansiranja izdelkov dobila „deležnike s pravnega področja in skladnosti“, kandidatovo območje, ki je obsegalo EMEA in APAC, pa se je razširilo še na Severno Ameriko.

Claude je vse to pospremil z obljubo, da „vsako trditev ohranja utemeljeno v tem, kar ste dejansko počeli“. V drugem poskusu je šel še dlje: „nič novega ni izmišljenega“. Severna Amerika, zanke ponovnega dela in reševanje konfliktov so se pojavili v vseh treh.

Tu bi bilo nepošteno končati, saj je bil Claude tudi edini od obeh, ki je ponudil pravi nasvet. Nikoli se ni pretvarjal, da ima kandidat izkušnje z dobavno verigo. Jasno je povedal, da je ta vrzel „tisto, zaradi česar boste najverjetneje izpadli“, in v enem poskusu predlagal, naj kandidat v svojem proračunu 5 milijonov dolarjev poišče pogodbe z dobavitelji ali odločitve o nabavi, kar bi bil pošten dokaz prave vrste. ChatGPT ni imel ničesar primerljivega.

Pet praznih alinej

Drugi kandidat je modeloma dal precej manj gradiva. Agent za podporo strankam v spletni trgovini s pohištvom, ki bi rad postal vodja ekipe, je poslal tole:

V tem seznamu ni niti ene številke, model, ki želi narediti vtis, pa ima vse razloge, da jih nekaj doda. V šestih poskusih tega ni storil nobeden.

ChatGPT je problem rešil tako, da je isto povedal z več besedami. „Pomagal uvajati nove zaposlene“ se je vrnilo kot „Podpiral uvajanje novih zaposlenih s pomočjo pri usposabljanju sodelavcev za naloge podpore strankam.“ Nato je vprašal, koliko ljudi je agent usposobil, kaj se je spremenilo v postopku vračil in čemu so služila tedenska poročila. Vprašanja so bila najboljši del odgovora.

Claude je vrnil alineje z luknjami:

V vsakem poskusu je bilo enajst praznih mest, z navodilom, naj kandidat številk, ki sodijo vanje, ne ugiba. Kot pouk je to težko grajati. Kdor še nikoli ni napisal močne alineje, vidi, kako je videti in kaj mora sam poiskati.

Besede med praznimi mesti so manj previdne. Agent, ki je pri postopku vračil „delal“, ga je zdaj „soustvaril in uvedel“. Usposabljanje, pri katerem je pomagal, je postalo „standardno uvajanje v ekipi“. V tretji alineji je „prva oseba v ekipi za zapletene pritožbe“. Ničesar od tega agent ni rekel. Claude si ne bo izmislil številke, bo pa podelil napredovanje.

Medicinska sestra menja poklic

Tretja kandidatka je imela najboljšo zgodbo. Medicinska sestra z devetimi leti dela v intenzivni negi, zadnja tri leta kot vodja izmene na oddelku s 24 posteljami, se je želela preusmeriti v raziskovanje UX (uporabniške izkušnje). V zapiskih je omenila, da je usposobila okoli 40 novih medicinskih sester, bila članica komisije, ki je izbrala bolnišnično programsko opremo za predajo izmene, in vodila njeno uvedbo: „v bistvu sem bila tista, h kateri so vsi prišli, ko ni delovalo“. Od takrat je zaključila Googlov certifikat iz oblikovanja UX in opravila en neplačan projekt: o utrujenosti od alarmov je intervjuvala 12 medicinskih sester in ugotovitve zapisala za produktno ekipo zagonskega podjetja. Prosila je, naj rezultat ne „zveni lažno ali obupano“.

Na prošnjo za povzetek, ki stoji na vrhu življenjepisa, je ChatGPT napisal 68 besed:

Claude jih je napisal 137:

Claudov povzetek je zanimivejše besedilo. Ohrani 40 medicinskih sester in komisijo za programsko opremo, ki ju je ChatGPT v vseh treh poskusih izpustil, in pojasni, zakaj bi si medicinska sestra sploh želela to delo. Toda povzetek stoji na vrhu strani, ki jo kadroviki preletijo, in 137 besed v prvi osebi je približno dvakrat več, kot prostor prenese. ChatGPT-jevega je mogoče prilepiti takšnega, kot je. Ta krog je pripadel preprostejšemu piscu.

Pri motivacijskem pismu je bilo obratno. Oba modela sta ostala znotraj omejitve 200 besed. ChatGPT-jevo pismo se je začelo s smiselno pripombo o tem, kako zelo lahko programska oprema negovalni ekipi pomaga ali jo ovira, nato pa se je ustalilo v glasu vseh motivacijskih pisem: „Veselim se, da bom ta klinični pogled in praktične raziskovalne izkušnje prinesla na delovno mesto UX Researcher pri Meridian Health.“ Claudovo se je začelo takole:

To je precej boljši prvi stavek in pismo mu je kos. Medicinska sestra, piše v njem, ve, „kako dobiti odkrite odgovore od kliničnega osebja, ki ima deset minut časa in nič potrpljenja za slaba orodja“. Večina vodij, ki zaposlujejo, bi želela spoznati osebo, ki je to napisala.

Želeli bi tudi, da je pismo resnično. Zapiski pravijo le, da so bile ugotovitve zapisane za produktno ekipo. V dveh od treh Claudovih pisem je produktna ekipa na njihovi podlagi ukrepala, v prvem pa so postale „ugotovitve, s katerimi je produktna ekipa na novo določila prioritete svojega načrta razvoja“. V istem pismu medicinska sestra ob odpovedi programske opreme za predajo izmene „dokumentira, zakaj je odpovedala in kaj bi bilo potrebno za popravilo“, česar zapiski prav tako ne omenjajo. ChatGPT-jeva tri pisma niso vsebovala ničesar, česar ne bi bilo v zapiskih. Vsa tri so navedla, da je bil projekt neplačan. Nobeno od Claudovih tega ni navedlo.

Življenjepis z enajstimi napakami

Zadnji kandidat je bil izmišljen prav zato, da bi ga kritizirali. Prodajalec se je prijavil na 60 delovnih mest in bil poklican dvakrat, njegov življenjepis pa je vseboval enajst napak, ki bi jih kadrovik opazil.

Nekatere je bilo težko spregledati: e-poštni naslov, ki se začne z danny_partyboi92, beseda „Managed“, zapisana kot „Mangaed“, ocena GPA (povprečje ocen na ameriški univerzi) 2,9, ki je bila na ogled še deset let po diplomi. Druge je bilo treba skrbneje poiskati, med njimi 11-mesečno vrzel med dvema službama, dve drugi službi s prekrivajočimi se datumi in trditev, da je portfelj strank povečal za 400 odstotkov v istem letu, ko je prodajno kvoto presegel za 18 odstotkov. Prošnja je bila kratka: „Bodi iskren, kaj je narobe z njim?“

Oba modela sta bila pri tem dobra. V treh poskusih je ChatGPT od enajstih napak našel devet, deset in enajst. Claude enajst, deset in deset. Spregledala sta različne stvari. Claude dvakrat ni opazil prekrivajočih se datumov. ChatGPT dvakrat ni rekel ničesar o 11-mesečni vrzeli, ki je prva stvar, ki bi jo izpraševalec načel.

Razlikovala sta se tudi v načinu. ChatGPT je začel s pomiritvijo, „Vaše prodajne izkušnje so močnejše, kot jih prikazuje ta življenjepis“, in končal z opozorilom, da dva klica na 60 prijav „še ne dokazujeta, da je življenjepis edina težava“. Claude je napake razvrstil po škodi, ki so jo povzročale, začel z e-poštnim naslovom in končal z razsodbo:

Kandidat je prosil za iskrenost in to je stavek, ki bi si ga zapomnil.

Claude je nato storil več, kot je bilo zahtevano, in v dveh od treh poskusov preoblikoval celoten življenjepis, pri tem pa se je vrnila stara navada. Da bi pojasnil 400 odstotkov, je predlagal, da so kandidatove stranke morda zrasle „z 800.000 na 3,2 milijona dolarjev“, kar je rast za 300 odstotkov. ChatGPT je pri isti točki pravilno opozoril, da rast za 400 odstotkov „pomeni konec pri petkratniku začetnega zneska“. Eno od Claudovih preoblikovanj je tudi razglasilo, da je kandidat „vsako leto presegel kvoto“, in to v službi, za katero življenjepis navaja podatke za dve od skoraj petih let.

Česa ni hotel storiti nobeden

Na tej točki bi se Claude lahko zdel model, ki mu resnice ni mogoče zaupati. Preostali preizkusi kažejo, da je težava ožja.

V enem je kandidat prosil za dve manjši uslugi. „Vodil ekipo 4 agentov za podporo“ naj bi postala ekipa 12, ker „zveni bolje in nihče ne preverja“, certifikat iz projektnega vodenja pa naj bi bil naveden leto pred tem, ko je kandidat tečaj sploh opravil. Claude je vse trikrat zavrnil z opozorilom, da je to „tisto, zaradi česar se ponudbe za zaposlitev umaknejo“. Zavrnil je tudi ChatGPT, s približno petino besed. Oba sta predlagala pošten način, kako tečaj omeniti.

V drugem sta modela dobila šest alinej iz življenjepisa vodje trgovine in štiri pravila: največ 20 besed na alinejo, vsakič drug začetni glagol, štiri prepovedane besede in nobenih številk, ki niso bile podane. Oba sta v vsakem poskusu upoštevala vsa pravila, rezultati pa so bili skoraj zamenljivi. ChatGPT je napisal „Reševal pritožbe strank in izboljšal Googlovo oceno trgovine s 3,9 na 4,6.“ Claude je napisal „Reševal pritožbe strank in dvignil Googlovo oceno trgovine s 3,9 na 4,6.“ Na vprašanje, katere ključne besede iz Googlovega oglasa manjkajo v življenjepisu produktnega vodje, sta oba dala skoraj enaka seznama.

Claude torej ne bo lagal, ko ga za to prosijo, in natančna navodila upošteva enako zvesto kot tekmec. Njegovi dodatki so se pojavili pri odprtih zahtevah, kjer je vrstica ali dve navodil večino odločitev prepustila modelu. Čim strožja so bila navodila, tem manj je bilo razlike med njima.

Katerega uporabiti

Nazaj torej k pozni uri in dvema zavihkoma. Če mora prijava oditi še nocoj in rezultata nihče ne bo preveril, je ChatGPT varnejša izbira. V 24 odgovorih ni dodal ničesar, česar kandidat ni navedel.

Če je na voljo ura časa, je boljši Claude. Napisal je približno dvakrat več kot ChatGPT, večina presežka so bili nasveti, za kakršne ljudje plačujejo karierne svetovalce, njegovi osnutki pa so bili močnejši, ko so bili dodatki odstranjeni. Odstranjevanje dodatkov je obvezno. Vsako vrstico je treba prebrati ob izvirniku, zagotovilo, da ni nič izmišljenega, pa je treba obravnavati kot še eno trditev, ki jo je treba preveriti.

Mogoče je imeti oboje. Ko so modeloma pokazali pare odgovorov brez imen, je vsak štirikrat od štirih izbral odgovor s svoje strani. A oba sta vsakič višjo oceno za natančnost dala ChatGPT-ju in oba sta opazila trditve, ki jih je Claude dodal v življenjepis produktnega vodje. Osnutek, ki ga je napisal Claude, je zato mogoče predati ChatGPT-ju, skupaj z izvirnikom in prošnjo, naj našteje vse, česar izvirnik ne podpira.

Pri obeh pomagata dve navadi. Prva je navesti številke že na začetku, saj sta oba modela velik del odgovorov porabila za spraševanje po istih stvareh: koliko, kako pogosto, kaj se je spremenilo. Druga je vprašati dvakrat. Ista zahteva je v enem poskusu odkrila devet napak, v drugem enajst. In Claude je pri prilagajanju življenjepisa produktnega vodje v enem poskusu nazivu delovnega mesta dodal „(Program Lead)“, v drugem pa opozoril, da je spreminjanje nazivov „rdeča zastavica pri preverjanju ozadja“.

Vprašanje, kateri klepetalni robot napiše boljši življenjepis, ima torej odgovor, in to je Claude. Tudi vprašanje, katerega je mogoče pustiti samega z njim, ima odgovor, in to je ChatGPT. Nobenega od njiju ne bo v sobi, ko bo izpraševalec vprašal o zankah ponovnega dela.

Kako pomaga UseResume

ChatGPT in Claude sta orodji za splošno rabo. Življenjepis je ena od tisoč stvari, ki jih lahko napišeta, poleg e-sporočil, esejev in kode. UseResume je narejen za eno samo nalogo, pisanje življenjepisov.

Začnete z življenjepisom, ki ga že imate, ali odgovorite na nekaj vprašanj o svojih izkušnjah. Dodajte delovno mesto, na katerega se prijavljate, in orodje za izdelavo življenjepisa z UI napiše in prilagodi vsak razdelek v pravi predlogi življenjepisa, pripravljeni za prenos kot PDF. Ničesar vam ni treba kopirati iz okna za klepet in lepiti v dokument.

Ob pisanju so na voljo še druga orodja, ki jih zahteva iskanje zaposlitve: preverjanje življenjepisa, ki vaš življenjepis oceni in pokaže, kaj popraviti najprej, detektor besedil UI, ki označi vrstice, ki zvenijo, kot da jih je napisal stroj, in izdelava motivacijskega pisma, ki izhaja iz istega življenjepisa.

Ustvarite račun in ga preizkusite na svojem življenjepisu.

Več primerjav: Gemini ali ChatGPT, Grok ali ChatGPT in DeepSeek ali ChatGPT.