Когда я взялась за этот проект, HR-отдел трёх компаний задыхался от рутины:

Рекрутер тратил 70% времени на ручной просмотр резюме. Экспертные вакансии закрывались по 2 месяца — клиенты не ждали. Администратору требовалось 2 часа, чтобы оформить одного новичка. В 5-10% случаев были ошибки.

А ещё — внезапные увольнения ключевых экспертов, которые срывали стройку и сертификацию.

Мы поставили цель: перевести три компании на data-driven HR за 4 месяца.

Что сделали за это время: Внедрили ATS с AI-скорингом и чат-ботом — рекрутер теперь тратит на скрининг не 4 часа в день, а 1 час. Вакансии закрываются за 3-4 недели.

Разработали предиктивную модель увольнений — теперь видим "красные зоны" за 2 месяца до ухода сотрудника. HR-партнёры проводят stay-интервью не вслепую, а с конкретными гипотезами.

Запустили OCR + RPA-ботов в кадровом учёте — оформление сотрудника теперь занимает 20 минут вместо 3 часов. Ошибки снизились почти до нуля.

Сделали единое хранилище данных, но с разделением по юрлицам — отчётность прозрачна, налоговая и 152-ФЗ под контролем.

Окупаемость проекта — 12 месяцев

Самое сложное было не в технологиях. А в том, чтобы объяснить людям: ИИ — не замена, а суперпомощник. У нас не было ни одного увольнения из-за автоматизации. Напротив, HR-команда наконец занялась стратегией, а не бумагами.

Этот проект — один из самых ярких в моём портфолио. Горжусь командой и результатом.

Кстати, хочу отметить: меня не покупали "волшебную таблетку". Каждое решение настраивали под специфику компаний — будь то знание ПП РФ №719 или учёт разъездного характера инженеров.

Если ваш HR-отдел тонет в рутине, а ключевые эксперты уходят незаметно — пишите.

У меня есть карта, по которой можно пройти этот путь за 4 месяца.