Как понять, что ИИ в найме действительно работает? Считать метрики 👀

«Рекрутеры экономят время» — звучит хорошо. Но как доказать эффективность ИИ-инструмента в цифрах и понять, что он действительно приносит пользу бизнесу?

Ульяна Крылова, менеджер проектов подбора в Контуре, поделилась методологией оценки ИИ на примере пилота с Джуном.

Внутри — конкретные метрики и реальные результаты: • Recall — не теряет ли ИИ сильных кандидатов; • Precision — не подсовывает ли лишних; • nDCG — насколько хорошо ранжирует кандидатов; • CSAT — довольны ли инструментом пользователи.

Например, в одном из сценариев Джун помог сократить время на разбор откликов на 76,8%. А по итогам пилота Recall составил 90–100%, а nDCG — 0,96 при максимуме 1.

Мы собрали этот опыт в двух форматах — выбирайте, как удобнее:

📖 Читать статью https://joon-ai.refni.ru/blog/kak_izmeryat_effectivnost_kontur

🎥 Смотреть запись вебинара на VK

🎥 Смотреть запись вебинара на YouTube

💫 А ещё Ульяна поделилась файлом с формулами, оценочным листом и дашбордом — можно забрать и использовать для оценки ИИ-инструмента у себя.

Будем рады вашим комментариям и репостам 🩵

Как понять, что ИИ в найме действительно работает? Считать метрики 👀
«Рекрутеры экономят время» — звучит хорошо | Сетка — социальная сеть от hh.ru Как понять, что ИИ в найме действительно работает? Считать метрики 👀
«Рекрутеры экономят время» — звучит хорошо | Сетка — социальная сеть от hh.ru