Освободите время для стратегии! Или как наш HR-ассистент на базе ИИ поменял правила игры в подборе персонала
Как мы помогли строительной компании находить мастеров с золотыми руками: история внедрения HR-ассистента
Привет, друзья! Роман Сашин с вами. Я с командой занимаюсь внедрением ИИ и хочу поделиться одной из наших недавних побед — историей о том, как мы помогли компании, которая занимается малоэтажным строительством и годами мучилась с подбором квалифицированных рабочих.
Представьте: у них постоянно были проблемы с поиском толковых мастеров — каменщиков, отделочников, кровельщиков.
Владелец компании лично проводил десятки собеседований в неделю, тратил на это уйму времени, а результат был плачевным — из десяти нанятых рабочих через месяц оставались только двое-трое, остальные не выдерживали испытательного срока или просто не имели нужной квалификации.
Мы предложили попробовать нашего HR-ассистента, и результат превзошел все ожидания. Теперь система сама проводит первичный отбор кандидатов — анализирует резюме, оценивает опыт работы (особенно важно для строителей!), проверяет отзывы с предыдущих мест работы.
Но самое интересное — ассистент научился проводить диалоговые собеседования, задавая специфические вопросы именно по строительной тематике.
Например, он может спросить у кандидата: «Какой раствор вы используете для кладки кирпича в зимнее время?» или «Какие особенности монтажа мягкой кровли вы знаете?».
Это позволяет сразу отсеивать тех, кто не разбирается в практических деталях профессии, а только делает вид. Все данные автоматически заносятся в CRM — директор теперь видит полную историю взаимодействия с каждым кандидатом, все этапы отбора, комментарии системы.
Больше не нужно тратить часы на рутинную работу — можно сосредоточиться на самом важном: личном общении с лучшими кандидатами. Особенно горжусь тем, как мы настроили систему под специфику строительной отрасли.
Мы добавили в базу знаний все основные строительные специальности, типичные требования к работникам, особенности работы в разных сезонах. Теперь ассистент не просто отбирает кандидатов — он понимает контекст строительной отрасли.
Самое приятное — видеть, как технологии меняют бизнес к лучшему. Директор теперь не тратит время на бесконечные собеседования, а сосредоточен на управлении проектами и развитии компании.
А его бригады укомплектованы настоящими профессионалами своего дела.
Как это устроено: немного о технологиях, которые сделали это возможным.
Хочу немного приоткрыть техническую сторону нашего решения — ведь именно здесь скрывается настоящая магия! Когда мы начинали этот проект, мы понимали: обычные подходы к анализу данных здесь не сработают. Нужно было научить систему понимать не просто слова, а смыслы, контекст и даже профессиональные нюансы строительной отрасли.
Векторная база знаний — это наш секретный ингредиент. В отличие от традиционных систем, которые ищут по ключевым словам, наша система понимает смысл. Когда мы говорим о "опыте работы с кирпичной кладкой", система понимает, что это может быть описано разными словами: "каменщик", "кладка стен", "работа с кирпичом" и даже сленговые выражения, которые используют сами строители.
Мы с командой потратили несколько недель на обучение системы — загружали техническую литературу, строительные нормативы, даже форумы профессиональных строителей. Теперь система понимает разницу между "штукатуром-маляром" и "мастером отделочных работ" — а для непосвященного человека это звучит как одно и то же.
Архитектура хранения данных была для нас принципиальным вопросом. Все обработка происходит на серверах в Европе — это дает доступ к самым современным нейросетевым моделям. Но все данные клиентов хранятся исключительно в России — с полным соблюдением 152-ФЗ.
Мы можем с гордостью сказать: мы не просто автоматизируем процессы — мы делаем это с заботой о безопасности наших клиентов.
Интерфейс обновления знаний — это отдельная гордость нашей команды. Мы специально разрабатывали его так, чтобы любой HR-специалист или даже сам Алексей мог легко добавлять новые критерии отбора. Например, если появляется новый материал или технология в строительстве — достаточно просто добавить несколько примеров в систему, и она уже начинает учитывать это при отборе кандидатов.
Самое удивительное — как система продолжает учиться. С каждым новым кандидатом, с каждым принятым (или не принятым) решением она становится точнее. Она замечает закономерности, которые человек может упустить: например, что кандидаты с опытом работы в определенных компаниях чаще оказываются успешными, или что определенные формулировки в резюме часто соответствуют реальным навыкам.
Мы не просто создали инструмент — мы создали систему, которая становится умнее с каждым днем, которая понимает специфику именно вашего бизнеса и которая действительно освобождает время для стратегических задач. И видя, как это работает у наших клиентов, я с уверенностью могу сказать: будущее автоматизации уже здесь, и оно прекрасно!
Если вам интересно узнавать больше о том, как мы помогаем бизнесу с автоматизацией — подписывайтесь на мой блог! Впереди много интересных кейсов и историй.
А как у вас обстоят дела с подбором персонала? Сталкивались с подобными проблемами? Пишите в комментариях!
Telegram: sashin_net
Instagram: sashin_net