110 нових відгуків більше не проблема рекрутера: як AI Screening у HURMA сортує кандидатів у воронці

Команда HURMA

  • 8 хв
  • 670
  • 0

Рекрутер рідко працює з однією вакансією.

Зазвичай паралельно відкрито кілька позицій: бухгалтер, менеджер із продажу, адміністратор, оператор контакт-центру тощо. І кожна з них збирає власний потік відгуків, тож дуже швидко це перетворюється на десятки або сотні карток кандидатів, які потрібно переглянути, оцінити й провести далі по воронці.

І ось тут первинний скринінг стає головним вузьким місцем

За оцінками TalentCulture, рекрутер витрачає близько 23 годин ручного скринінгу на один успішний найм, просіюючи воронку, у якій до 88% відгуків не відповідають ключовим вимогам ролі.

Наслідки знайомі кожному:

  • ТОП-кандидат чекає відповіді 5 днів — і приймає оффер там, де відповіли за годину;
  • на 100-му резюме за день увага притупляється, і той самий талант проскакує повз шортліст;
  • у команді немає єдиного стандарту скринінгу — двоє рекрутерів дивляться на один профіль по-різному.

Тому ми створили AI Screening Assistant у HURMA

Що змінює AI Screening Assistant

Було

Ви відкриваєте вакансію “Бухгалтер” після вихідних. На неї вже прийшло 110 відгуків.

Отже, попереду кілька годин ручного скринінгу. 

Треба відкрити кожну картку, переглянути резюме, звірити досвід із вимогами, зрозуміти, хто підходить, кого варто уточнити, а кому поставити відмову.

І поки рекрутер проходить цей список зверху вниз, найсильніші кандидати можуть уже відповідати іншим компаніям.

Стало

Ви відкриваєте вакансію — і бачите не 110 кандидатів на етапі “Новий”, які чекають ручного перегляду. Ви бачите вже розкладену воронку:

  • ТОП-8 уже самостійно забронювали зустріч через посилання на Google Calendar і чекають на дзвінок;
  • 37 кандидатів уже відповіли на додаткові уточнюючі питання, які їм автоматично надіслали листом;
  • 65 кандидатів отримали коректну відмову — і не висять тижнями без відповіді, що зазвичай псує досвід кандидатів.

Уся первинна робота вже позаду. Рекрутеру залишається найцінніше — вийти на дзвінки із тими, хто справді може стати найкращим кандидатом по вакансії.

Як це працює

Рекрутер задає логіку скринінгу

AI Screening працює за правилами рекрутера.

Ви задаєте критерії для вакансії: кого вважати сильним кандидатом, кого варто перевірити додатково, а хто не проходить базові вимоги. Після цього HURMA оцінює нові відгуки й автоматично переносить кандидатів на потрібні етапи або ставить відмову за вашою логікою.

AI-оцінка запускає потрібну дію

Наприклад, для вакансії можна налаштувати таку логіку:

AI-оцінкаЩо спрацьовуєРезультат
≥ 75%Переміщення на етап “Інтерв’ю з рекрутером” + автоматичний лист із посиланням на Google CalendarТОП-кандидати самостійно бронюють дзвінок
≥ 50%Переміщення на етап “Уточнюючі питання” + автоматичний лист із додатковими питаннямиКандидати із “сірої зони” дають більше контексту
< 50%Відмова компанії з причиною “Не відповідає ключовим вимогам” + автоматичний лист про відмовуНерелевантні кандидати отримують коректну відповідь

Кожен новий кандидат, який потрапляє на вакансію, проходить AI-оцінку. Після цього HURMA перевіряє правила, які налаштував рекрутер, і виконує потрібну дію.

Якщо кандидат має високу відповідність — він не лежить у “Нових”, а переходить на етап інтерв’ю. Якщо кандидат частково підходить — система просить його відповісти на уточнюючі питання. 

Якщо кандидат не відповідає базовим вимогам — він отримує відмову, а не зависає у воронці.

Кандидат отримує відповідь автоматично

Разом із переміщенням кандидата може автоматично запускатися комунікація. Якщо на етапі налаштований лист, HURMA відправить його після того, як кандидат перейде на цей етап за результатом AI-оцінки.

Тому ТОП може одразу отримати запрошення з посиланням на Google Calendar, кандидат із “сірої зони” — уточнюючі питання, а нерелевантний кандидат — коректну відмову.

Для рекрутера це означає не просто чистішу воронку, а швидшу реакцію на кандидатів. Людина отримує відповідь не через кілька днів, коли рекрутер дійде до її картки, а значно швидше після відгуку. Це економить час команді й покращує досвід кандидата.

Правила спрацьовують у визначеному порядку

Щоб сортування працювало передбачувано, HURMA застосовує правила у визначеному порядку. Якщо кандидат підходить під кілька умов, спрацьовує перше правило за списком.

Наприклад, кандидат з AI-оцінкою 82% перейде на етап інтерв’ю за правилом “≥ 75%”, а не потрапить у сценарій для “≥ 50%”.

Автоматизація також не зачіпає кандидатів, які вже перебувають на етапах офера, найму або відмови. А всі автоматичні дії фіксуються в історії вакансії та активності кандидата.

Тобто рекрутер один раз задає логіку скринінгу, а HURMA застосовує її до нових відгуків без ручного сортування.

Як налаштувати AI Screening у HURMA

Сценарій можна налаштувати напряму у вакансії.

Крок 1. Увімкнути AI на рівні компанії

У загальних налаштуваннях потрібно активувати AI-можливості та окремо увімкнути AI Screening Assistant.

Крок 2. Увімкнути AI Screening Assistant на вакансії

У профілі вакансії потрібно перейти у вкладку AI Screening і активувати асистента. AI розпарсить опис вакансії та запропонує критерії оцінки. Рекрутер може перевірити їх, відредагувати або додати власні.

Крок 3. Створити правила автоматичних дій

У секції “Автоматичні дії відповідно до AI-оцінки” рекрутер створює правила. 

Важливо: порядок правил має значення, бо система застосовує перше правило, умова якого виконалась.

Наприклад:

  1. Правило 1: найкращі кандидати. Якщо AI-оцінка ≥ 75% — перемістити кандидата на етап “Інтерв’ю з рекрутером”. На цьому етапі може бути налаштований лист із посиланням на самостійне бронювання зустрічі в Google Calendar.
  2. Правило 2: сіра зона. Якщо AI-оцінка ≥ 50% — перемістити кандидата на етап “Уточнюючі питання”. На цьому етапі може бути налаштований лист із додатковими скринінговими питаннями.
  3. Правило 3: зона відмови. Якщо AI-оцінка < 50% — відмовити кандидату з типом “Відмова компанії” та причиною “Не відповідає ключовим вимогам”.

Після цього система працює сама: оцінює нових кандидатів, перевіряє правила й сортує їх у воронці.

Кому AI Screening дає найбільше цінності

AI-скринінг найкраще працює там, де на вакансію приходить багато відгуків, а в резюме достатньо даних для первинної оцінки: досвід, навички, локація, графік, стек, мова, тип попередніх ролей або інші ключові критерії.

Ритейл і мережі

Вакансії продавців, адміністраторів, касирів або менеджерів із продажу можуть швидко збирати сотні відгуків. А під час сезонного найму цей потік множиться на кількість магазинів, локацій і однотипних позицій.

У такому сценарії AI Screening допомагає не тримати всіх кандидатів на етапі “Новий”. Система одразу просуває релевантних далі, відправляє частину кандидатів на уточнення, а нерелевантних — у відмову за заданою логікою.

Фармацевтика

Фармацевтичний ринок гостро відчуває дефіцит кадрів: за даними «Економічної правди», кількість вакансій у медико-фармацевтичному секторі зросла приблизно на 117% від довоєнного рівня.

У таких умовах кожен релевантний кандидат важливий. Якщо сильний профіль кілька днів лежить без відповіді, його може швидше забрати інша компанія. AI Screening допомагає швидше побачити топ-метчі, не втратити кандидатів із “сірої зони” й підтримувати послідовну комунікацію навіть у великому потоці відгуків.

IT та digital-ролі

На позиції Project Manager, Support Specialist, QA, Frontend Developer, Designer та інші ролі з чітко описаними hard skills часто приходить багато відгуків. При цьому резюме зазвичай містять достатньо структурованої інформації для первинної оцінки: досвід, стек, англійську, домен, типи проєктів, інструменти.

AI Screening допомагає швидше відокремити кандидатів, які відповідають базовим вимогам, від тих, хто потребує уточнення або не підходить за ключовими критеріями. Рекрутер не витрачає однаковий час на весь потік і швидше переходить до релевантних профілів.

Про бізнес-ефект

Порахуймо на прикладі 1000 відгуків на місяць:

  1. Приблизно 33 години чистого часу рекрутера щомісяця лише на первинний перегляд кандидатів. І це без урахування додаткової рутини: переміщення, проставляння причин відмов і ручної комунікації.
  2. З AI Screening Assistant ці години звільняються для роботи, яка напряму впливає на найм: дзвінків із релевантними кандидатами, хантингу пасивних талантів і синхронізації з наймаючими менеджерами.
  3. За внутрішніми розрахунками HURMA, AI-оцінка кандидатів може давати до 6× повернення на вкладений долар, а автоматичні переміщення по воронці додають ще близько 8 годин економії на місяць на одного рекрутера.

Зрештою, кандидат отримує відповідь не за тиждень, а значно швидше — наприклад, протягом години після відгуку. Це зменшує ризик втратити сильних людей просто тому, що інша компанія відповіла першою.

AI Screening — це не магія, і саме тому він корисний

Найкращі AI-функції в HR — не ті, які звучать найгучніше. А ті, які зрозуміло вбудовуються в реальний процес рекрутера.

AI Screening у HURMA не обіцяє “найняти ідеального кандидата в один клік”. Він допомагає рекрутеру розв'язати реальну задачу — швидше розібрати потік кандидатів за правилами, які задає сама команда.

Саме така автоматизація має сенс у рекрутингу: не замінити людину, а прибрати з її дня повторювану роботу, яка сповільнює найм.

Хочете побачити, як AI Screening працюватиме у вашій воронці найму? Замовте демо HURMA — покажемо, як налаштувати AI-асистента, створити правила автоматичних дій і швидше обробляти кандидатів без хаосу у воронці.

    Ветерани в команді: як адаптувати HR-процеси під найм і реінтеграцію + чекліст
    Повернення ветеранів і ветеранок до цивільної роботи — це не один день між завершенням служби та виходом в офіс. Це перехід, під час якого людина може переосмислювати професійну роль, відновлювати ...
    Критично важливе підприємство: що це означає для HR і які процеси треба закрити
    Статус критично важливого підприємства часто сприймають як рішення, яке потрібно один раз отримати, покласти в папку й використати для бронювання працівників. На практиці після його оформлення робота тільки починається. Матеріал ...

    Повідомити про помилку

    Текст, який буде надіслано нашим редакторам: