Найм с AI - Часть 3. Как мы обработали сотни анкет и к чему в итоге пришли
После того как мы собрали анкету, разместили вакансию и настроили автоответ на HeadHunter, началась уже самая объёмная часть работы. На вакансию пришло почти 800 откликов, 449 человек заполнили анкету, и вот здесь стало понятно, зачем вообще было перестраивать процесс.
Если бы мы анализировали всё вручную, то только первичный отбор занял бы несколько рабочих дней, причём качество решений неизбежно снижалось бы по мере усталости. После сотого кандидата мозг уже не сравнивает человека с исходным профилем вакансии, а начинает сравнивать его с теми, кого посмотрел непосредственно перед ним. Поэтому мы обезличили анкеты, оставили только ответы и идентификаторы кандидатов, а затем подключили таблицу к ChatGPT через сервис для работы с Google Sheets.
Важно, что мы не загружали в нейросеть одну огромную таблицу с просьбой «выбрать лучших». Каждый кандидат анализировался отдельным запросом по одной и той же системе критериев. То есть фактически модель получила несколько сотен однотипных задач: оценить соответствие профилю, выделить сильные стороны, обозначить возможные риски и объяснить, стоит ли приглашать человека на следующий этап.
И вот здесь ключевым оказался промпт. Его мы собирали и дорабатывали вручную: проверяли на разных анкетах, смотрели, где нейросеть слишком доверяет красивым формулировкам, где пропускает противоречия, где даёт слишком общие выводы. Только после нескольких итераций у нас получилась система, которой можно было доверять как первичному фильтру.
По итогам анализа мы отправили больше ста тестовых заданий. Более тридцати человек вернули выполненную работу, и дальше уже начался этап, который невозможно полностью автоматизировать. Мы смотрели не только на правильность ответов, но и на логику, аккуратность, внимательность, соблюдение инструкции и то, как человек вообще работает с информацией.
После этого Татьяна проводила персональные интервью. Все встречи транскрибировались, расшифровки снова анализировались с помощью AI, но здесь нейросеть уже была только дополнительным взглядом: помогала собрать выводы, заметить противоречия и сформулировать риски. Финальное решение всё равно принимал человек.
В итоге до меня дошли два кандидата, и обоих мы взяли на стажировку. Оба прошли её и сейчас находятся на испытательном сроке. В ближайшие недели будем смотреть, как они проявляют себя уже в реальной работе, потому что найм всё равно остаётся взаимным экспериментом. Кандидат для компании — кот в мешке, но и компания для кандидата ровно такой же кот в мешке.
Если собрать всю воронку в цифрах, получилось так:
— почти 800 откликов;
— 449 заполненных анкет;
— более 100 отправленных тестовых заданий;
— более 30 выполненных работ;
— несколько интервью с руководителем отдела;
— 2 финальных интервью со мной;
— 2 кандидата на испытательном сроке.
Главный вывод для меня здесь довольно простой: AI не нанял нам сотрудников. Он не понял за нас, кто нам нужен, не создал критерии, не провёл интервью и не принял финальное решение. Но он позволил двум людям без HR-отдела обработать объём работы, который раньше потребовал бы либо отдельного специалиста, либо нескольких недель ручного труда.
Собственно так я сейчас вижу нормальное внедрение AI в бизнес: не как волшебную кнопку и не как попытку убрать людей из системы, а как способ дать небольшой команде возможность работать на уровне гораздо большей.
P.s. За этот месяц у меня даже появился ментор по AI, и меня это серьезно продвинуло дальше. Пару дней назад родилась идея собрать группу единомышленников под его руководством, чтобы успеть впрыгнуть в вагон сингулярности, выпавший на наш осознанный век. Мы, кстати, счастливчики, вы осознаете это?
Напишу подробнее в следующем посте, что задумали)
7August 2, 2026 74
