Не буду делать очередной пост, что ии всех заменит. А хотел бы поговорить больше про частичную автоматизацию найма. Как сэкономить время и не терять хороших специалистов из-за медленной обработки.

Во-первых, можно сделать приятную мелочь. Например, я автоматизировал подтягивание данных в карточку рекрутера. После того как кандидат оставил заявку, данные перенаправляются автоматически в crm, создается карточка кандидата, после чего обратно ему возвращается. Но даже на этом этапе бывает очень много багов и нюансов.

Надо качественно уделить внимание сортировке данных. Также в вашей компании может быть подбор не на одну должность. Бывает такое, что открытых вакансий в компании может быть и 20-30. И чтобы не превращалось все в одну кашу, в команде со специалистом мы научили локальный ии распределять все по категориям. Но это все еще банально.

На этом мы не остановились и пошли дальше. Мы научили ии делать примерный оценивающий рейтинг кандидатам. При этом он делает сразу три вида рейтинга. Оценка от 1 до 10, насколько заполнена карточка. Вторая оценка, анализ описания анкеты по главным ключевым словам, понимание, сколько навыков имеет рекрутер. И последняя оценка, примерный анализ портфолио навыков кандидатов, но это еще довольно экспериментальная оценка и полностью еще не внедрена в нашу воронку.

После всех оценок считается средняя оценка, и карточка кандидата получает свое место в топе и уже HR менеджеры вручную обрабатывают самые высокие места, переходя к кандидатам с более низким рейтингом в топе. Благодаря этому эффективность подбора выросла в разы. Конечно, бывает, что не все так гладко проходит. Реально хорошие кандидаты могут быть не на первых местах. Но в большинстве случаев все работает как надо