Screening tehnic cu AI: 48% semnalate, 61% trec oricum

În 19.368 de interviuri conduse de AI între iulie 2025 și ianuarie 2026, 48% dintre evaluările tehnice au fost semnalate pentru folosirea AI în timpul testului, iar 61,1% dintre candidații semnalați au trecut oricum de pragul de promovare. Screeningul tehnic cu AI duce în continuare volumul fără probleme. Doar că nu mai produce un scor pe care să iei o decizie de angajare.

Screeningul tehnic automat era filtrul. Pe cifrele de acum, e scurgerea.

Asta e toată povestea, și a fost nevoie de două seturi de date independente, publicate la patru săptămâni distanță, ca să devină greu de contestat. Niciunul nu e o lectură confortabilă dacă ți-ai externalizat discret prima rundă tehnică către un scor. Suntem foști ingineri software care fac search-uri pe Cloud/DevOps și Data/AI, iar „nu putem să automatizăm pur și simplu screeningul tehnic?” e o întrebare pe care o primim în fiecare trimestru. Răspunsul onest s-a schimbat în 2026, iar articolul ăsta arată exact unde.

Ce urmează: ce spun cifrele, cine le-a numărat și de ce contează, de ce testele de cod cedează înaintea oricărui alt format și o reproiectare pe care o poți rula în următoarele 90 de zile.

Concluzii pe scurt

În 19.368 de interviuri (iulie 2025 până în ianuarie 2026), 48% dintre rolurile tehnice au fost semnalate pentru folosirea AI, față de 12% în vânzări (Fabric, ianuarie 2026)

61,1% dintre candidații semnalați au trecut totuși de scorul de promovare 7,0: sistemul i-a prins, procesul i-a avansat oricum

Un set de date separat, de la CodeSignal, arată 35% tentative de fraudă pe evaluările supravegheate în 2025, față de 16% în 2024, iar pe nivel entry de la 15% la 40%

Ambele seturi vin de la companii care vând soluția de detecție și niciunul nu își declară limitările, deci tratează ordinul de mărime ca fiind real și precizia ca marketing

Detecția e soluția mai slabă. Reproiectarea evaluării, pornind de la premisa că AI e în cameră și punctând judecata, e cea care rezistă la următoarea lansare de model

Ce au arătat cele 19.368 de interviuri

Fabric, care operează o platformă de interviuri cu AI, a analizat 19.368 de interviuri desfășurate pe platformă între iulie 2025 și ianuarie 2026. În total, 38,5% dintre candidați au fost semnalați pentru comportament de fraudare. Împărțirea pe roluri e partea utilă.

Segment	Rată de semnalare
Roluri tehnice	48%
Roluri de vânzări	12%
Candidați juniori (0 până la 5 ani)	aproximativ dublu față de seniori
Toți candidații	38,5%

Rolurile tehnice au fost semnalate de patru ori mai des decât cele de vânzări. Traiectoria e la fel de abruptă: ratele s-au triplat între iulie și septembrie 2025, apoi au rămas ridicate până în ianuarie.

Cifra care ar trebui să îți schimbe procesul nu e niciuna dintre ele. E 61,1%, adică proporția candidaților semnalați care au obținut totuși cel puțin 7,0, pragul pe care Fabric îl consideră promovat. Detecția a funcționat. Pâlnia i-a avansat oricum.

Fă socoteala pe un flux tehnic de 100 de candidați evaluați. Aproximativ 48 sunt semnalați, iar circa 29 dintre ei trec oricum de prag. Adică aproape trei din zece oameni care ajung în runda următoare vin cu un semnal de integritate nerezolvat, pe care nimeni nu l-a tratat.

Dacă angajezi ingineri ML, data sau DevOps, matematica asta e motivul pentru care o listă scurtă are nevoie de un nume de om în spate. Munca noastră de recrutare AI și data science trăiește exact pe granița asta.

Un al doilea set de date spune același lucru, din alt unghi

Patru săptămâni mai târziu, CodeSignal a raportat că ratele tentativelor de fraudă pe evaluările supravegheate s-au mai mult decât dublat într-un an: 16% în 2024, 35% în 2025. Pe evaluările de nivel entry, de la 15% la 40%, aproape triplu.

Altă companie, alt produs, altă metodă. Ordin de mărime similar. Convergența asta e o dovadă mai puternică decât oricare dintre cifre luată separat.

CodeSignal a publicat și defalcarea comportamentală a ceea ce a declanșat semnalările, cel mai util detaliu practic pe care îl oferă vreunul dintre cele două seturi:

Semnal în evaluările semnalate	Pondere
Consultare frecventă în afara ecranului în timpul sesiunii	35%
Tastare neobișnuit de liniară, soluții complexe cu pauze și debugging minime	23%
Similaritate ridicată cu răspunsuri cunoscute sau conținut scurs	15%

O ultimă constatare merită propriul rând, pentru că închide discuția despre temele de casă: creșterile de scor pe evaluările nesupravegheate au fost de peste patru ori mai mari decât pe cele supravegheate. Formatele nesupravegheate nu sunt puțin mai permisive. Sunt o cu totul altă măsurătoare.

Citește cifrele ca un inginer: cine a numărat și cum

Aici e partea pe care nu ți-o spune nimeni altcineva care publică datele astea. Ambele seturi vin de la furnizori care vând remediul. Fabric vinde o platformă de interviuri cu AI care are detecție inclusă. CodeSignal vinde supraveghere. Niciun raport nu își declară limitările.

Asta nu face cifrele false. Înseamnă doar că ar trebui să reduci din precizie și să păstrezi direcția.

Trei rezerve concrete pe care le-am aplica înainte să cităm ceva din astea într-o prezentare pentru board:

O semnalare e un semnal, nu un verdict. Fabric semnalează la o probabilitate de fraudare peste 40%, folosind urmărirea privirii, timpii de răspuns și dinamica tastării, peste 20 de semnale în total. E un prag ales de cineva, nu o mărturisire.
Niciun set de date nu separă Europa. Împărțirea regională de la CodeSignal e Asia-Pacific 48% față de America de Nord 27%. Europa lipsește din ambele. Să imporți oricare dintre cifre ca reper pentru CEE ar însemna să inventezi un număr.
Unele cifre citate peste tot sunt anecdote. Linia cu „80% dintre candidați folosesc LLM-uri la testele de cod”, care circulă acum, se întoarce la Karat, care citează un lider tehnic neidentificat ce bănuia asta despre candidații dintr-o singură regiune. Noi nu o cităm, și nici tu n-ar trebui.

Cifra proprie a celor de la Karat, din același material, e cea care merită păstrată: doar 30% dintre organizații pun actualizarea evaluărilor tehnice pentru era AI între prioritățile de top. Bugetele de detecție cresc mai repede decât reproiectarea evaluărilor. E pe dos.

Verificare de realitate: dacă un furnizor îți spune că unealta lui prinde 48% dintre cei care fraudează, întreabă ce se întâmplă cu cei 61% care sunt prinși și trec oricum. E o întrebare de proces, nu de produs.

De ce evaluarea de cod cedează înaintea oricărui alt format

Diferența dintre 48% și 12% nu e o poveste despre ingineri cu etică mai slabă decât a oamenilor de vânzări. E o poveste despre ce știe un LLM să facă bine.

Întrebările de cod au răspunsuri curate, verificabile. Exact forma de problemă pe care un model de limbaj o rezolvă cel mai bine, în câteva secunde, dintr-o captură de ecran. Un joc de rol de vânzări nu are un singur output corect de generat, motiv pentru care aceleași unelte aproape că nu mișcă cifra acolo.

Trei factori structurali se adună peste asta:

Formatul e asincron și nesupravegheat. Inflația de scor pe evaluările nesupravegheate e de peste 4x față de cele supravegheate, potrivit CodeSignal.
Juniorii sunt semnalați de aproximativ două ori mai des decât seniorii, iar juniorii sunt exact ținta screeningului de volum.
Presiunea de volum e reală. CodeSignal arată o creștere de 182% a aplicărilor pe rol față de 2021, cu o medie de 340 de aplicanți per anunț (CodeSignal, cifre de marketing ale furnizorului, nu dintr-un studiu publicat, deci tratează-le ca orientative). Nimeni n-a automatizat screeningul tehnic de plăcere. L-a automatizat pentru că a devenit imposibil de gestionat manual.

Ultimul punct e motivul pentru care „nu mai folosi screening automat” nu e un sfat. Problema de scară n-a dispărut. A dispărut doar presupunerea că un scor înseamnă o judecată.

Vrei o citire onestă a câtor ingineri calificați există de fapt pentru rolul tău pe piața asta, înainte să construiești o pâlnie care să îi filtreze? Exact asta acoperă serviciul nostru de market intelligence.

Reproiectarea screeningului tehnic, presupunând că AI e în cameră

Nu mai încerca să demonstrezi că un candidat nu a folosit AI. Presupune că a folosit și punctează lucrul pe care AI nu îl poate falsifica: judecata despre un cod pe care trebuie să și-l asume în fața ta.

Format	Rezistență la AI	Ce măsoară de fapt
Temă de casă clasică, nesupravegheată	Foarte mică	Dacă știe să scrie un prompt
Test de cod supravegheat	Medie	Reproducere sub supraveghere
Extinderea live a unei probleme (primește cod funcțional și îl modifică)	Mare	Citire de cod, compromisuri, debugging
Rundă de apărare a propriului cod	Mare	Dacă munca îi aparține cu adevărat
Sarcină cu AI permis, punctată pe judecată	Mare	Cum dirijează și verifică un model
Întrebări de context de producție pe proiecte trecute	Foarte mare	Experiență reală, imposibil de mimat

Patru schimbări care merită făcute în următoarele 90 de zile:

Înlocuiește „scrie funcția asta” cu „ai aici cod funcțional, schimbă comportamentul ăsta”. Sarcinile de extindere cer citire de cod și raționament despre compromisuri, exact locul unde candidații asistați de AI se blochează.
Adaugă o rundă de apărare. Cincisprezece minute pe soluția trimisă: de ce structura asta de date, ce se rupe la de 10 ori încărcarea, ce ai șterge. Consultarea în afara ecranului iese repede la iveală la întrebări suplimentare.
Permite AI explicit, apoi punctează verificarea. Întreabă ce a verificat și ce a respins. E același semnal pe care îl căutăm la angajările de inginerie AI-native, și separă orchestrarea de încrederea oarbă.
Ține automatizarea unde își face treaba. Sourcing, programare, triaj de primă instanță, deduplicare. AI duce scara. Oamenii duc judecata. Ambele contează, niciuna nu o înlocuiește pe cealaltă.

Ce schimbă asta dacă angajezi în România sau CEE

Nu importa procentele din titluri într-o pâlnie românească. Niciun set de date nu raportează Europa, cu atât mai puțin CEE, iar o cifră împrumutată rămâne o cifră inventată.

Ce se transferă e citirea structurală. Piața din România e concentrată pe mid și senior în rolurile pe care le acoperim, iar capătul senior e acolo unde ratele de semnalare sunt cele mai mici și unde întrebările de context de producție funcționează cel mai bine. Piața de recrutare IT din Europa de Est în 2026 e un joc de viteză. Un pas de screening în care nu ai încredere e o problemă de viteză înainte să fie una de integritate, pentru că fiecare avansare greșită costă o oră de hiring manager mai departe pe flux.

Din experiența noastră directă: search-urile în care screeningul automat încă rezistă sunt cele cu o cerință de stack îngustă și verificabilă, unde o avansare greșită se prinde la următoarea discuție. Cele în care nu rezistă sunt angajările senior, unde toată întrebarea e despre judecată și unde CV-ul și evaluarea arată amândouă bine, până când cineva întreabă cum s-a comportat sistemul în producție. Aia e runda pe care nu o automatizăm, și de asta trimitem 3 până la 5 candidați verificați, nu o listă filtrată.

Înainte să cumperi o unealtă de screening cu AI: verificarea de conformitate

Fiecare articol pe tema asta recomandă software de detecție. Aproape niciunul nu menționează că folosirea lui în UE vine cu reguli.

Sistemele de recrutare și de evaluare a candidaților intră în categoria de risc ridicat sub Regulamentul european privind inteligența artificială (EU AI Act), iar urmărirea privirii plus dinamica tastării sunt o clasă de prelucrare mai intruzivă decât un test de cod punctat. Două date contează acum:

2 august 2026, obligațiile de transparență din AI Act au devenit aplicabile.
2 decembrie 2027, prin Digital Omnibus, în vigoare din 27 iulie 2026, obligațiile de risc ridicat pentru sistemele AI din zona de ocupare a forței de muncă au fost amânate până la această dată.

Amânarea îți cumpără timp pentru documentație. Nu transformă supravegherea candidaților într-o decizie pe care o iei fără consultanță juridică. Ghidul Comisiei Europene pentru sistemele AI cu risc ridicat e sursa primară, iar detaliile specifice recrutării le-am parcurs în articolul despre ce înseamnă AI Act pentru angajatori.

Întrebări frecvente

Poți avea încredere în screeningul tehnic cu AI la angajările de ingineri?

Pentru triaj, da. Pentru o decizie de angajare sau respingere, nu. În 19.368 de interviuri, 48% dintre evaluările tehnice au fost semnalate pentru folosirea AI, iar 61,1% dintre acei candidați au trecut totuși pragul, deci scorul singur nu mai separă candidații în mod fiabil.

Ce procent dintre candidați fraudează la interviurile tehnice?

38,5% dintre candidați au fost semnalați în total în setul de date Fabric, urcând la 48% pentru rolurile tehnice și coborând la 12% pentru vânzări. Separat, CodeSignal a raportat o rată de 35% a tentativelor de fraudă pe evaluările supravegheate în 2025, față de 16% în 2024.

Își dă seama intervievatorul dacă un candidat folosește AI?

Uneori, prin semnale comportamentale, nu cu certitudine. Cele mai frecvente declanșatoare în evaluările semnalate au fost consultarea frecventă în afara ecranului (35%), tastarea neobișnuit de liniară cu debugging minim (23%) și similaritatea cu conținut scurs (15%). O semnalare e o probabilitate, nu o dovadă, motiv pentru care o rundă de verificare contează mai mult decât un panou de detecție.

Mai funcționează temele de casă la programare în 2026?

Nu în forma clasică, nesupravegheată. Creșterile de scor pe evaluările nesupravegheate au fost de peste patru ori mai mari decât pe cele supravegheate. O temă de casă redevine utilă doar combinată cu o rundă live în care candidatul își apără și își extinde propria soluție.

E legală supravegherea cu AI a candidaților în UE?

E reglementată, nu interzisă. Sistemele de recrutare sunt de risc ridicat sub AI Act, obligațiile de transparență se aplică din 2 august 2026, iar obligațiile de risc ridicat pentru sistemele din zona de ocupare au fost amânate la 2 decembrie 2027 prin Digital Omnibus. Cere consultanță juridică înainte să folosești analiza privirii sau a tastării pe candidați.

Concluzia

Screeningul tehnic cu AI nu a încetat să funcționeze. A încetat să măsoare ce crezi tu că măsoară. Scara pe care o livrează e reală, iar scorul pe care îl întoarce e acum un semnal de triaj, nu un verdict, pe baza unor dovezi venite de la doi furnizori care aveau toate motivele comerciale să prefere o poveste mai curată.

Trei lucruri de reținut:

Presupune că aproximativ jumătate dintre evaluările tehnice din pâlnia ta implică asistență AI și că majoritatea candidaților semnalați avansează oricum, dacă nu intervine cineva.
Reproiectează înainte să cumperi: sarcinile de extindere, runda de apărare și munca cu AI permis unde se punctează verificarea bat orice abonament de detecție.
Ține automatizarea pe scară, oamenii pe judecată, și verifică poziția față de AI Act înainte să îndrepți o unealtă de supraveghere spre candidați.

Inginerii pe care merită să îi angajezi vor trece un interviu care presupune că AI există. Procesul care nu poate face diferența e cel care are nevoie de reparat, nu candidații.

Angajezi ingineri Cloud/DevOps sau Data/AI? Dacă vrei o listă scurtă verificată de oameni care ar conduce ei înșiși runda tehnică, spune-ne ce cauți. Îți dăm o citire onestă a ce presupune să o închizi.

Surse de date: Fabric (State of AI Interview Cheating in 2026, 19.368 de interviuri, ianuarie 2026); CodeSignal (comunicat despre frauda la evaluări, februarie 2026); Karat (Why Technical Interviews Must Evolve for the AI Era); Comisia Europeană (ghid pentru furnizorii și utilizatorii de sisteme AI cu risc ridicat). Ultima actualizare: 21 august 2026.