До внедрения Контур провёл большой обзор рынка: изучил десятки решений, сравнил их возможности и протестировал наиболее подходящие инструменты на реальных задачах подбора.
Вывод по итогам исследования рынка: универсального ИИ-решения для всех направлений подбора нет.
ИТ, узкий подбор, клиентский сервис и продажи требуют разных комбинаций функций: разбора входящих откликов, активного поиска резюме и первичного скрининга кандидатов.
Субъективного впечатления рекрутера недостаточно, чтобы понять, действительно ли алгоритм качественно отбирает и ранжирует кандидатов.
Для оценки инструмента в Контуре использовали метрики, позволяющие отдельно проверить полноту, точность и качество ранжирования.
Реальная скорость перехода команды на ИИ зависит не только от возможностей технологии, но и от вовлечённости каждого рекрутера.
Даже качественный инструмент не даст ожидаемого эффекта, если команда не встроит его в ежедневный процесс подбора.
- сотрудники не читают инструкции;
- сомневаются в корректности оценки ИИ;
- опасаются, что автоматизация приведёт к сокращениям;
- не находят времени на освоение и регулярную работу в платформе.
Полнота. Показывает, не теряет ли ИИ релевантных кандидатов при разборе откликов.
Точность. Показывает, насколько часто кандидаты, отобранные ИИ, действительно релевантны вакансии.
Качество ранжирования. Показывает, насколько порядок кандидатов, сформированный ИИ, совпадает с экспертной оценкой менеджера.
Не ограничивайтесь одной-двумя вакансиями. Пилот лучше проводить сразу на нескольких направлениях подбора — это позволит увидеть, где инструмент действительно работает, а где его качество снижается.
Зафиксируйте исходные показатели процесса и сравнивайте их с результатами после запуска ИИ. Без базовой точки сложно доказать реальный эффект автоматизации.
Качество результата ИИ напрямую зависит от качества входных данных. Чем точнее сформулированы требования и критерии релевантности, тем полезнее будет скоринг кандидатов.
Заложите время на обучение команды, отработку возражений, разбор промптов по конкретным вакансиям и сопровождение рекрутеров на первых этапах работы с инструментом.
Регулярно собирайте NPS с открытыми комментариями. Это помогает увидеть разницу между ситуацией, когда рекрутер просто удовлетворён работой инструмента, и ситуацией, когда он действительно ему доверяет и готов использовать его постоянно.