Почему это важно для бизнеса
Без прозрачной аналитики рекрутинг работает реактивно. AI помогает увидеть узкие места заранее и управлять сроками закрытия вакансий.
Типовые проблемы в текущем процессе
- HR-метрики разбросаны по разным источникам и не сопоставимы.
- Нет прогноза сроков закрытия по каждой вакансии.
- Сложно понять, где теряются кандидаты и почему.
- Решения принимаются поздно, когда срок уже сорван.
Что внедряем
- Единый дашборд HR-воронки по этапам и ролям.
- AI-прогноз срока закрытия вакансии.
- Сигналы риска и алерты по просадке этапов.
- Аналитика качества источников и причин отказов.
Какие KPI фиксируем
- Снижение среднего time-to-hire.
- Рост конверсии ключевых этапов отбора.
- Повышение точности планирования HR-ресурсов.
- Снижение стоимости закрытия вакансии.
План запуска
- Неделя 1: аудит источников и формирование метрик.
- Неделя 2-3: настройка BI и baseline-прогноза.
- Неделя 4: запуск алертов для HR-лидов.
- Неделя 5+: постоянный цикл улучшения на основе данных.
Риски и контроль качества
- Несогласованные определения этапов искажают аналитику.
- Важно учитывать различия по направлениям найма.
- Без SLA аналитика не превращается в действия.
- Нужно отслеживать качество найма вместе со скоростью.
Ожидаемый результат
HR-функция становится прогнозируемой: вы заранее видите риски и системно сокращаете сроки закрытия вакансий.
Для точной оценки под ваш контур запросите план внедрения на консультации EasyByte или используйте калькулятор стоимости.
Следующий шаг
Опишите вашу задачу, и мы вернемся с дорожной картой внедрения ИИ под вашу отрасль и бюджет.