Рекрутер получает 300–500 откликов на одну вакансию. 70–80% из них — мимо кассы. Не выдумка, а данные hh за 2026: hh-индекс (резюме на вакансию) — 9,6–11,4, в среднем 23,8 отклика на позицию.
По «беловоротничковым» нишам ещё жёстче: стратегия и консалтинг — индекс 46,7, искусство и медиа — 44,9, топ-менеджмент — 33,6, маркетинг — 25. Это не дефицит кадров, это девятый вал автооткликов, в котором тонет рекрутер, ведущий 5–8 вакансий одновременно.
Вот где ИИ реально работает — не в презентации с роботом на слайде, а в скучном бэкенде. Партия из 300 резюме: LLM-скоринг стоит 8–80 ₽ и занимает минуты. Ручной разбор той же партии — 25 часов, то есть около 29 000 ₽ по рыночной ставке рекрутера.
Разница в 50–100 раз — и это уже не гипотеза, а существующий рынок: okstaff берёт 5 000 ₽ за скрининг за 2 рабочих дня, ProRecruitment продаёт подписку 4 990–39 990 ₽/мес, Potok — лицензии по 30 900–95 700 ₽/год. Люди уже платят за то, что модель делает на порядок дешевле и быстрее.
Вот рабочий паттерн для ИИ в бизнесе: не «внедрить чат-бота», а встроить модель туда, где кто-то прямо сейчас руками разгребает файлы за 500 ₽/час. Незаметно, скучно, но окупается за первую же партию.
Где в ваших процессах до сих пор лежит такая гора файлов, которую разбирают руками?