← На главную Задача Решение Процесс Результат Рекрутер Метрики Обсудить проект →
AI в рекрутинге NLP & Speech-to-Text

AI-агент анализа
собеседований

Автоматическое формирование характеристики кандидата и оценка эффективности рекрутера на основе записи разговора. Вместо 30 минут ручной работы — 5 минут с AI.

6×
ускорение обработки
каждого интервью
≥ 85%
точность оценок
компетенций
100%
интервью проверяются
по чеклисту
📄 Характеристика кандидата Сформирована за 4 мин
💼
Профессиональные компетенции Хороший
👤
Личностные компетенции Хороший
⚠
Выявлено рисков 3 риска
📊
Соответствие профилю 60%
📋
Чеклист рекрутера 5 из 7
Задача

2 000 рабочих в год —
рекрутеры не успевают

Массовый найм на производство и стройку — это поток собеседований, ручное заполнение характеристик и высокий риск пропуска проблемного кандидата.

⏱

20–30 минут на характеристику

После каждого собеседования рекрутер вручную заполняет характеристику: переслушивает запись, формулирует оценки, ищет подтверждения. При потоке в 8–10 интервью в день это физически невозможно.

🔍

Субъективность оценок

Разные рекрутеры оценивают одни и те же компетенции по-разному. Нет стандарта: кто-то строже, кто-то лояльнее. Качество характеристик зависит от усталости и настроения.

⚠

Пропуск рисков

В потоке массового найма легко пропустить тревожные сигналы: судимости, проблемы с документами, конфликтность. Цена ошибки — инциденты на производстве.

Решение

Что делает AI-агент
и что получает рекрутер

Система оценивает кандидата и рекрутера одновременно: формирует характеристику и отчёт об эффективности интервью.

🔍 Что анализируется

Профессиональные компетенции

  • ● Образование, опыт, профессионализм
  • ● Эффективность и нацеленность на результат
  • ● Безопасность производства (допуски ПБ, ПТМ)
  • ● Коммуникации и готовность к изменениям

Личностные компетенции

  • ● Порядочность, надёжность
  • ● Клиентоориентированность, мотивация

Риски

  • ● Профессиональные, личностные, юридические

✅ Что получает рекрутер

  • ✓ Заполненная «Характеристика по итогу собеседования»
  • ✓ Автоопределение вакансии из контекста разговора
  • ✓ Каждая оценка подкреплена цитатой из разговора
  • ✓ Выявленные риски с обоснованием
  • ✓ Итоговая рекомендация по кандидату
  • ✓ Процент соответствия профилю должности

Анализ рекрутера

  • ✓ Соответствие чеклисту собеседования
  • ✓ Оценка отработки возражений кандидата
  • ✓ Баланс говорит / слушает
  • ✓ Качество задаваемых вопросов
  • ✓ Рекомендации по улучшению
Как мы это сделали

Два этапа: PoC и интеграция

Сначала доказали качество на реальных данных, затем интегрировали в рабочий процесс рекрутеров.

01

Автоматическая транскрибация

Загрузка аудиозаписи интервью (mp3, wav) или готовой транскрипции. Speech-to-text с определением ролей (рекрутер / кандидат).

Speech-to-Text Определение ролей
02

Анализ LLM по профилю должности

Оценка каждой компетенции с подтверждающей цитатой из разговора. Выявление рисков: профессиональных, личностных и юридических.

LLM-анализ Оценка компетенций Выявление рисков
03

Калибровка на реальных данных

Проверка на 20–30 реальных интервью. Сравнение с эталонными характеристиками рекрутеров. Итерационная настройка до целевой точности ≥ 85%.

Калибровка Валидация
04

Интеграция с Битрикс 24

Система автоматически забирает аудиозапись звонка после завершения собеседования, запускает анализ и записывает готовую характеристику в карточку кандидата.

API Битрикс 24 Автозапуск Карточка кандидата
⏲ Итого: 2 месяца от старта до интеграции
Результат анализа

Так выглядит характеристика

Рекрутер видит заполненную характеристику с оценками, рисками и цитатами — готовую к проверке и утверждению.

📄 HR Interview Analyzer
Автоматический анализ собеседования
Соответствие профилю
60%
Вакансия:
Электромонтажник
Кандидат:
Андрей
Опыт:
Не указано
💼 Профессиональные компетенции
Опыт электромонтажных работ Хороший
Безопасность производства Средний
Коммуникабельность и организованность Хороший
👤 Личностные компетенции
Мотивация и готовность к работе Отлично
Порядочность Средний
Надёжность Хороший
⚠ Выявленные риски
Критический Склонность к физическому насилию
Кандидат признался к применению физического насилия и халатности на объекте. Это содержит риск конфликтов, травм и юридических проблем на объекте.
«Был момент, когда кто-то из коллег начал хамить — Как поступил? — Сказал ему, было за это»
Рекомендация: провести дополнительное интервью с фокусом на управление конфликтами.
Средний Отсутствие оригинала допуска электромонтажника
Отсутствие допуска может создать проблемы при допуске к работе и проверках контролирующих организаций.
Рекомендация: запросить информацию о возможности переподготовки.
Низкий Использование специфичных терминов
Специфичное понимание термина «дисциплина» может указывать на расхождение в ожиданиях.
Анализ рекрутера

Эффективность интервью —
объективная оценка

Система анализирует не только кандидата, но и самого рекрутера: соответствие чеклисту, качество вопросов, работу с возражениями.

📋 Что проверяется

  • ● Соответствие чеклисту: все ли обязательные блоки пройдены
  • ● Отработка возражений кандидата
  • ● Баланс «говорит / слушает»
  • ● Открытые vs закрытые вопросы
  • ● Углубление в ответы кандидата (follow-up)
  • ● Презентация вакансии и компании
  • ● Соблюдение структуры интервью

🎯 Зачем это нужно

  • ✓ Единый стандарт проведения собеседований
  • ✓ Обнаружение пропущенных блоков — до утверждения кандидата
  • ✓ Обучение новых рекрутеров на реальных примерах
  • ✓ Повышение конверсии «интервью → выход на работу»
  • ✓ Аналитика по команде: кто сильнее в каких аспектах
  • ✓ Объективная обратная связь вместо субъективных оценок
📊 Анализ эффективности рекрутера
Собеседование: Электромонтажник — Андрей · Рекрутер: Иванова М.А.
Оценка интервью
74%
☑ Чеклист собеседования
✓
Приветствие и представление
Рекрутер представился, объяснил формат
✓
Проверка опыта работы
Задано 3 вопроса про опыт, получены конкретные ответы
✓
Безопасность и допуски
Уточнены ПБ, ПТМ, электробезопасность
●
Мотивация и ожидания
Спросил про зарплату, но не уточнил причину смены работы
✗
Проверка документов
Не уточнил наличие паспорта, СНИЛС, ИНН, военного билета
✗
Презентация условий работы
Не рассказал про график, проживание, транспорт до объекта
✓
Следующие шаги
Объяснил дальнейший процесс и сроки обратной связи
Пройдено блоков: 5 из 7 (71%)
📈 Навыки рекрутера
Качество вопросов
78%
Отработка возражений
55%
Углубление (follow-up)
62%
Презентация вакансии
35%
Структура интервью
82%
Баланс диалога
62%
38%
Рекрутер говорит Кандидат говорит
⚠ Рекомендация: Рекрутер говорит 62% времени. Оптимальное соотношение для рекрутинга: 30–40% рекрутер / 60–70% кандидат. Стоит задавать больше открытых вопросов.
💬 Отработка возражений
«Далеко ездить на объект» Отработано
Кандидат: «Это далеко от дома, ездить каждый день не хочу» → Рекрутер: «Мы предоставляем корпоративный транспорт, до объекта 25 минут от точки сбора»
«Низкая зарплата» Частично
Кандидат: «На прошлом месте платили больше» → Рекрутер упомянул премию, но не раскрыл систему бонусов и переработок
«Не хочу вахту» Не отработано
Кандидат: «Вахтой работать не хочу, хочу простой график» → Рекрутер перешёл к следующему вопросу без ответа
💡 Итог: Из 3 возражений отработано 1 полностью, 1 частично, 1 пропущено. Рекомендуется обучение по модулю «Работа с возражениями кандидатов при массовом найме».
Результаты

Измеримый эффект

≥ 85%
Точность оценок
компетенций
≥ 90%
Полнота заполнения
характеристики
5 мин
Время формирования
vs 20–30 мин вручную
4–6×
Ускорение обработки
каждого интервью
Сравнение

Было / Стало

AI не заменяет рекрутера, а берёт на себя рутину: транскрибацию, оценку по шкалам и подбор цитат. Рекрутер проверяет и утверждает.

Параметр Было (вручную) Стало (с AI-агентом)
Время на характеристику 20–30 минут долго 5 минут (включая проверку) 4–6×
Подтверждение цитатами Редко — рекрутер не успевает искать точные фразы Каждая оценка подкреплена цитатой из разговора
Выявление рисков Зависит от опыта и внимательности рекрутера Системный анализ: профессиональные, личностные, юридические
Единообразие оценок Разные рекрутеры — разные стандарты Единый стандарт оценки по профилю должности
Масштабируемость 8–10 интервью в день — потолок Любой объём: система обрабатывает параллельно
Контроль качества интервью Выборочное прослушивание (1–2%) 100% интервью — автопроверка по чеклисту
Обратная связь рекрутеру Субъективная, раз в квартал Объективная после каждого интервью
Хронология проекта

2 месяца от старта до продакшена

Результат PoC был виден уже после 3–4 недель. Интеграция с Битрикс 24 завершена на втором месяце.

1

Подготовка данных

Получение записей, профилей должностей, эталонных характеристик. Калибровка.

1–2 нед.
2

Разработка PoC

Транскрибация, анализ LLM, веб-интерфейс. Проверка на реальных данных.

3–4 нед.
3

Интеграция

Подключение к Битрикс 24. Автополучение записей, запись в карточку кандидата.

2–3 нед.
4

Валидация и сдача

Тестирование с рекрутерами, калибровка точности, финальная демонстрация.

1–2 нед.

Длительность

2 месяца

Команда

ML (sen) 70% + Backend 50% + PM 25%

Интеграция

Битрикс 24

Калибровка

20–30 записей собеседований

Хотите так же?

Обсудим, как AI-агент может ускорить найм в вашей компании — покажем на реальном примере.

Обсудить проект →