AI-доступ до HR-даних у HURMA: система, з якою можна говорити

HURMA вже допомагає HR-командам автоматизувати рутину, тримати рекрутинг, співробітників, відсутності, адаптацію й аналітику в одній системі та заощаджувати години ручної роботи. 

А якщо з цими даними можна буде працювати ще швидше? — Не через фільтри, таблиці й звіти, а через звичайне запитання вашому AI-асистенту:

• «Скільки кандидатів зараз на вакансію Product Manager?»
• «Які вакансії не закриваються понад 30 днів?»
• «Хто з працівників буде відсутній наступного тижня?»
• «Який рекрутер має найбільше відмов після технічного інтервʼю?»

І AI-асистент відповідає не загальними порадами з інтернету, а на основі ваших актуальних даних у HURMA.

Так, ми вперше на українському ринку додали до системи MCP Server — можливість, яка дозволяє під'єднати ваш ChatGPT, Claude, Grok або інший сумісний AI-інструмент напряму до вашого акаунту HURMA.

AI — це просто розумний співрозмовник, AI з HURMA — це робочий інструмент

Більшість HR-команд уже пробували AI в роботі.

Написати лист кандидату? Можна. Скласти список питань для інтервʼю? Можна. Підсумувати текст вакансії? Також можна.

Але є проблема: AI часто не знає, що насправді відбувається у вашій компанії.

Він не бачить, скільки кандидатів зараз у воронці. Не знає, які вакансії зависли. Не розуміє, хто з рекрутерів перевантажений. Не бачить, хто проходить випробувальний термін, хто буде у відпустці, які кандидати вже отримали відмову і на якому етапі гальмує процес.

Тобто AI може допомогти з формулюваннями, але не завжди може допомогти з рішеннями.

Чому? Бо рішенням потрібен контекст.

А контекст живе в системі з HR- та рекрутинг-даними.

HURMA зʼєднує ці два світи: AI-асистента, з яким зручно говорити простою мовою, і систему, де зберігаються реальні дані.

Чому це круто для рекрутера

Наприклад, рекрутеру треба швидко зрозуміти, що відбувається з вакансією Product Manager. Скільки кандидатів у роботі? Хто на якому етапі? Чи є ті, хто давно не рухається? Чи достатньо кандидатів у пайплайні?

Раніше для цього треба було відкривати вакансію, дивитися етапи, перевіряти кандидатів, вручну підсумовувати картину.

З HURMA можна запитати: «Скільки кандидатів перебуває на розгляді на посаду Product Manager?». Чи, наприклад, «Знайди всіх кандидатів, хто працював із React і живе в Полтаві.»

Це прибирає з роботи зайвий ручний пошук, щоб залишити більше часу на те, де справді потрібна людина: комунікацію, оцінку, переговори, якісний контакт із кандидатом.

Бо питання не в тому, чи може рекрутер сам знайти ці дані. Звісно, може. Питання в іншому: навіщо витрачати на це час щоразу, якщо можна просто запитати?

Чому це круто для HRD

Для HRD важлива не одна вакансія чи один кандидат. Важлива картина.

Де гальмує найм? Які джерела кандидатів працюють краще? Чи рівномірно розподілене навантаження між рекрутерами? Скільки людей не проходять випробувальний термін? Що відбувається в командах?

Тепер HRD може ставити запитання, які раніше вимагали окремої підготовки або ручного зведення даних — і моментально отримувати обґрунтовану відповідь:

• «Які джерела пошуку кандидатів були найефективніші у 2026 році?»
• «Який рекрутер має найвищий відсоток відмов після технічного інтервʼю?»
• «Проаналізуй за 2023–2025 роки, скільки працівників звільнилися під час випробувального терміну, і виведи співвідношення у відсотках до тих, хто його успішно завершив.»

Для HRD це означає швидший доступ до управлінського контексту. А для бізнесу — швидші рішення.

Чому це круто для керівника

Керівникам часто не потрібні всі деталі HRM. Їм потрібна відповідь: чи вистачає кандидатів на критичну вакансію? Чому позиція досі не закрита? Хто буде відсутній наступного тижня? Хто в команді вже пройшов випробувальний термін?

Тепер, якщо керівник має відповідні права доступу, він може поставити запитання AI-асистенту й отримати відповідь із HURMA в межах своїх дозволів.

Наприклад:

• «Хто з працівників буде відсутній наступного тижня?»
• «Покажи співробітників, які пройшли випробувальний термін у травні.»
• «Дай список співробітників зі стажем понад 1 рік 6 місяців у форматі: ПІБ, стаж, посилання на профіль у HURMA.»

Бо чим швидше керівник бачить ситуацію, тим швидше може діяти.

А що з безпекою?

З HURMA ваш AI бачить лише те, що йому дозволено.

AI-асистент не отримує доступ до всього акаунту автоматично. Він працює в межах прав конкретного користувача в HURMA. Тобто якщо користувач не має доступу до певної інформації в системі, асистент також не зможе її отримати.

Крім того, можна налаштувати:

• дозволи на читання;
• чутливі поля для кандидатів і співробітників;
• allow-list користувачів, яким дозволено підключатися;
• OAuth-авторизацію.

Allow-list особливо важливий. Під'єднатися можуть лише ті співробітники, яких додали до списку користувачів із доступом. Якщо користувача немає в цьому списку, підключення не завершиться.

Окремо контролюються і чутливі поля. Це означає, що чутлива інформація не відкривається AI-асистенту автоматично — доступ до неї визначається налаштуваннями.

На етапі бети HURMA працює тільки в режимі читання

Це означає, що AI-асистент може:

• знаходити інформацію;
• фільтрувати дані;
• зіставляти факти;
• підсумовувати відповіді;
• допомагати аналізувати кандидатів, вакансії, співробітників, відсутності й HR-показники.

Але він не може:

• створювати нові записи;
• редагувати профілі;
• змінювати статуси кандидатів;
• погоджувати або відхиляти заявки;
• видаляти дані;
• виконувати дії в HURMA.

Бо перший крок до AI-агентів у системі з даними компанії — дати їм безпечний доступ до контексту, щоб HR-команда могла швидше знаходити відповіді й краще розуміти свої процеси.

Як це виглядає в реальній роботі

Пофантазуємо? (І втілимо)

Сценарій 1

О 10:00 — зустріч із CEO. Треба швидко зрозуміти, що відбувається з наймом. Замість того щоб просити рекрутерів підготувати апдейт або відкривати кілька вакансій вручну, HRD може запитати AI-асистента:

• «Скільки у нас відкритих вакансій?»
• «Які з них не закриваються понад 30 днів?»
• «Скільки вакансій зараз призначено на кожного рекрутера?»

За кілька запитів HRD отримує картину, з якою можна йти на зустріч. Не враження. Не “здається, є проблема”. А конкретні дані з HURMA.

Сценарій 2

Рекрутерка готується до розмови з наймаючим менеджером. Їй потрібно швидко пояснити, що відбувається по вакансії Product Manager. І вона просто запитує:

• «Скільки кандидатів перебуває на розгляді на посаду Product Manager?»
• «Підготуй саммарі по кандидату Івану Хоменку на вакансії Product Manager.»

AI-асистент уже зібрав контекст, а рекрутерка заощадила собі години на стратегічні задачі, і, можливо, повноцінний обід 🙂

Сценарій 3

Менеджер планує наступний тиждень: у команди кілька важливих задач, а відсутність навіть однієї людини може вплинути на дедлайни. Раніше потрібно було б окремо перевіряти графік відсутностей, команди й статуси погодження. З HURMA достатньо запитати AI-асистента: 

• «Хто з працівників буде відсутній наступного тижня?»
• «Покажи це по командах і додай статус погодження відсутності.»

Менеджер одразу бачить, де може просісти навантаження, кого потрібно підстрахувати й які задачі краще перепланувати заздалегідь.

Це і є новий рівень зручності: HR-дані стають відповідями, які можна отримати саме в момент ухвалення рішення.

Підсумуємо

Хочете звʼязати ваш AI із HURMA та працювати з HR-даними швидше? Запишіться на демо HURMA — покажемо, як нова функція перетворює систему на живе джерело відповідей.