ЗВУК: опыт внедрения ИИ-рекрутера Qooqa

2026-04-20 18:00 Поиск и найм сотрудников

Если видео выше не работает, то запись вебинара также можно посмотреть на RUTUBE по ссылке https://clck.ru/3TCBVQ

Презентация вебинара доступна по ссылке https://clck.ru/3TByis

Подкаст вебинара доступен по ссылке https://clck.ru/3TCBhH

Тезисы на основе вебинара

Тема искусственного интеллекта в рекрутменте уже перестала быть футуристической — сегодня это рабочий инструмент, который активно внедряется в процессы найма. Вместе с этим меняется и сама роль рекрутера, и подход компаний к подбору персонала.

На примере практики компании ЗВУК можно увидеть, как трансформируется рекрутмент в условиях перегруженного рынка кандидатов и растущих требований к качеству найма.

Контекст: меньше вакансий — больше кандидатов

Компания ЗВУК — продуктовая IT-компания с командой около 700 человек. Основной фокус — профессиональный найм, без массового подбора. Команда рекрутмента — 7 специалистов, работающих с IT- и бизнес-вакансиями.

За последние годы рынок изменился:

вакансий стало меньше
кандидатов — больше
нагрузка на рекрутера выросла кратно
требования к качеству найма усилились

Если раньше ключевой задачей было «нанимать много и быстро», то сейчас — нанимать точно и качественно.

При этом верх воронки (разбор откликов, поиск кандидатов) стал занимать существенно больше времени. Например, на одну вакансию может приходить до 2000–2500 откликов.

Главная проблема: перегрузка рутиной

Классический процесс разбора откликов выглядит просто:

есть требования вакансии
есть резюме кандидата
рекрутер сравнивает одно с другим

Но в масштабе это превращается в огромную рутину. В среднем:

на оценку одного резюме уходит 40–50 секунд
при сотнях откликов — это часы ручной работы

Именно здесь возникает точка для автоматизации.

Как AI меняет верх воронки

Компании начали внедрять инструменты, которые автоматизируют:

1. Разбор откликов

AI анализирует резюме по заданным критериям и формирует shortlist.

2. Первичную коммуникацию

Инструменты нового поколения не просто фильтруют кандидатов, а:

ведут диалог
уточняют опыт
оценивают мотивацию
формируют «тёплых» кандидатов

Это принципиально важный шаг вперёд.

Почему одного резюме недостаточно

Один из ключевых инсайтов — резюме не всегда отражает реальный опыт кандидата. В практике встречаются кейсы, когда:

резюме выглядит «пустым»
но в диалоге кандидат раскрывает релевантный опыт
и доходит до оффера

Вывод: диалог становится критически важным элементом оценки, а не просто дополнительным этапом.

Что даёт автоматизация

Основной эффект — перераспределение времени рекрутера. Вместо того чтобы:

просматривать сотни резюме
делать первичный скрининг

рекрутер начинает:

работать с отобранными кандидатами
углубляться в оценку
взаимодействовать с бизнесом

Главные барьеры при внедрении AI

Несмотря на очевидные плюсы, внедрение сопровождается рядом сложностей.

1. Сопротивление команды

Рекрутеры могут воспринимать AI как угрозу:

страх замены
недоверие к качеству
привычка к старым процессам

Решение — показать ценность через практику и результаты.

2. Необходимость «продать» инструмент бизнесу

Важно объяснить:

как это влияет на скорость найма
как повышает качество
где экономит ресурсы

Здесь ключевую роль играют метрики.

3. Страх за кандидатский опыт

Основной вопрос: «Как кандидаты отреагируют на общение с AI?»

Практика показывает:

около 15% кандидатов могут не пойти в диалог
но большинство адаптировались к новому формату
негатив чаще связан не с AI, а с плохими сценариями коммуникации

Когда AI работает хуже

Есть исключения, где автоматизация требует осторожности:

перегретые рынки (например, ML, Data Science)
редкие специалисты
executive-позиции

В таких случаях:

можно использовать AI «под капотом» (скоринг)
но не выводить его в прямую коммуникацию

Как выбирать инструменты

Главная ошибка — выбирать инструмент «по хайпу». Правильный подход:

Сформулировать проблему
Понять, что именно нужно автоматизировать
Описать ожидания (в формате ТЗ)
Тестировать решения под конкретную задачу

Важно: нет универсального инструмента — есть подходящий под конкретный процесс.

Метрики, без которых нельзя управлять рекрутментом

Современный рекрутмент становится data-driven. Ключевые метрики:

Временные:

Time to Offer — скорость прохождения кандидата
Time to Fill — срок закрытия вакансии

Важно не только общее значение, но и разбивка по этапам.

Качественные:

Offer Acceptance Rate
NPS нанимающих менеджеров
Candidate Experience (обратная связь кандидатов)
Прохождение испытательного срока

Продвинутый уровень:

связь найма с performance сотрудника
оценка качества найма в долгосрочной перспективе

Точность AI vs человек

Практика показывает:

AI даёт точность около 97–98%
человек при высокой нагрузке — 75–80%

Причина — усталость, когнитивные ограничения и фактор субъективности.

Как меняется роль рекрутера

Главное изменение — сдвиг от операционной работы к управлению процессом. Рекрутер больше не:

«разбирает отклики»
«ищет вручную»

Рекрутер становится:

архитектором процесса
оркестратором инструментов
партнёром бизнеса

Итог

Рекрутмент уже меняется — независимо от того, готова компания к этому или нет. Основные тренды:

автоматизация рутины
рост роли данных
смещение фокуса на качество
изменение роли рекрутера

И ключевой вывод: AI не заменяет рекрутера — он усиливает его, освобождая время для действительно важной работы.

Спикеры

Тамара Воронцова, сооснователь Qooqa и HRD
Федор Ценер, Head of talent acquisition ЗВУК

Тезисы написаны автоматически с использованием ИИ

_{Реклама. ООО «КУКА ТЕХ», ИНН 9731150939, erid: 2Vtzqvftvkw}