Это сценарий кастомной HR-автоматизации, который компания может самостоятельно реализовать под свои процессы с использованием современных AI-инструментов и интеграций. Такой AI-агент подойдет для крупных компаний со зрелой системой сбора данных, так как ему важно анализировать исторические данные найма.
Если кратко, то он анализирует поиск и пишет рекрутеру: «Чтобы закрыть этого сеньора, тебе нужно пересмотреть 120 резюме, провести 20 скринингов. Текущая скорость воронки отстает на 3 дня. Рекомендую активировать канал X».
Сценарий для кастомной HR-автоматизации:
1. Анализирует исторические данные по закрытым вакансиям за последние 18 месяцев из ATS → cегментирует данные по уровням грейдов: Junior, Middle, Senior, Lead, выделяя метрики для каждой категории.
2. Рассчитывает конверсию на каждом этапе воронки: «Просмотр → Отклик», «Скрининг → Техническое интервью», «Финальное интервью → Оффер» → вычисляет среднюю пропускную способность рекрутера: количество скринингов в день и успешность выхода на оффер → анализирует временные лаги между этапами, выявляя узкие места, где процесс замедляется дольше всего.
3. Определяет текущую скорость воронки по активной вакансии и сравнивает с историческим эталоном для аналогичной позиции → прогнозирует дефицит времени: вычисляет, на сколько дней текущий темп найма отстает от графика.
4. На основе исторической конверсии рассчитывает необходимое количество входящих резюме для получения одного оффера → формирует целевой показатель: «Чтобы закрыть сеньора, нужно посмотреть 120 резюме» → рассчитывает количество успешных скринингов, необходимое для выхода на техническое интервью → уточняет прогноз по скринингам: «Провести 20 скринингов» с учетом конверсии Senior-уровня.
5. Сопоставляет требуемое количество скринингов с текущей загрузкой рекрутера, выявляя ресурсный разрыв → проверяет активность альтернативных источников найма: хедхантинг, реферальная программа и другое.
6. Оценивает эффективность каналов привлечения за последние 6 месяцев по Senior-ролям → вычисляет, какой канал дает самый быстрый прирост качественных кандидатов в текущих рыночных условиях → формулирует рекомендацию по активации конкретного канала «X» на основе данных о скорости закрытия.
7. Анализирует исторические данные по офферам: процент принятия, причины отказа, среднее время на раздумья → выявляет топ-3 конкурентные компании, у которых кандидаты чаще уходят на этапе оффера → проверяет, использовались ли на данной вакансии инструменты автоматического пролонгирования (автоматические рассылки, напоминалки).
8. Сравнивает текущую вилку зарплаты с медианными значениями рынка и внутренними данными по успешно закрытым сеньорам → определяет, достаточно ли у рекрутера одобренных бюджетов для активации платного канала, и при необходимости инициирует запрос.
9. Интегрируется с календарем рекрутера для оценки реальной пропускной способности при планировании скринингов.
10. Генерирует уведомление для рекрутера с конкретной цифрой отставания в днях (например, -3 дня) → предлагает сдвинуть дедлайн сдачи кандидата на интервью, если ресурсный пул недостаточен.
11. Формирует краткий дайджест по кандидатам в «зависшем» статусе, требующих немедленного фидбека → прогнозирует риск срыва найма, если скорость воронки не увеличится в течение 48 часов → рассчитывает оптимальное время для отправки push-уведомлений по реферальной программе, чтобы привлечь сотрудников.
12. Сверяет текущие KPI рекрутера по вакансии с установленным планом, выделяя отклонения → анализирует качество «источников отказа»: на каком этапе выпадает больше всего сеньоров и почему → определяет, требуется ли корректировка текста вакансии на основе семантики отказов кандидатов → проверяет наличие в бэклоге «прогретых» кандидатов, отложенных ранее по аналогичным стекам.
13. Сравнивает эффективность текущего рекрутера по закрытию сеньоров с эффективностью команды в целом → формирует для руководителя отдела найма краткий отчет о прогнозе влияния задержки на бизнес-метрики.
14. Передает в чат-бот рекрутера итоговое сообщение: точные цифры по резюме, скринингам, отставанию и четкую рекомендацию по каналу.
© SoftRecruiting™ → Исследуем применение AI в HR
