🤖 Пока все внедряли ИИ, Brooklyn Bowl выбрали другое решение — и закрыли массовый найм без расширения команды.
Когда сети Brooklyn Bowl нужно было за 3 недели нанять 150 сотрудников для открытия ресторанов в Москве и Санкт-Петербурге, расчёты показали неприятную реальность: при существующей воронке найма компании понадобилось бы 10 рекрутеров. Но в команде было всего 4.
💡 Первой идеей было внедрить ИИ. Рассматривали несколько вариантов: ИИ-ассистента, специализированную CRM и другие решения. Но после расчётов стало понятно: дорогое внедрение не всегда означает быстрый результат.
Вместо этого команда запустила простого бота, который автоматизировал общение с кандидатами, первичный отсев и запись на собеседование.
📈 Результат: ✅ на стажировку вывели 288 человек; ✅ в Москве конверсия в запись на собеседование достигла 29%; ✅ массовый найм закрыли без расширения команды рекрутеров.
🎯 Главный вывод этого кейса оказался неожиданным.
Не каждую HR-задачу нужно решать нейросетями. Иногда более простой инструмент внедряется быстрее, обходится дешевле и закрывает до 70% рутинных задач рекрутера.
Сегодня важнее не вопрос «Какой ИИ выбрать?», а вопрос «Нужен ли ИИ именно для этой задачи?»
🚀 Это один из кейсов, который Татьяна Фёдорова, HR-директор Brooklyn Bowl, представила на конференции по внедрению ИИ в управлении персоналом. Больше кейсов, где ИИ-инструменты решают реальные задачи бизнеса — на конференции 28 октября.
Мы в Макс
