🤖 AI в подборе не заберет работу у рекрутера.

По крайней мере, не в том смысле, в котором многие себе это представляют.

Сегодня AI уже умеет:

🔘 находить кандидатов по заданным критериям;
🔘 оценивать отклики и объяснять свою оценку;
🔘 уточнять недостающие данные;
🔘 отвечать на типовые вопросы кандидатов;
🔘 записывать на интервью 24/7.

Но решение о найме всё ещё принимает человек.

Получается интересный сдвиг роли: рекрутер всё меньше времени тратит на поиск и сортировку информации и всё больше — на оценку кандидатов, работу с заказчиком и принятие решений.

👨‍💻 А вы уже используете AI в подборе? Если да, то на каких этапах?

📊 Почему одни рекрутеры закрывают вакансии быстрее других?

Дело не всегда в опыте, количестве вакансий или объёме работы.

⌨️ У рекрутера  может быть больше контактов, больше собеседований и при этом результат хуже коллеги. Причину всякий раз нужно искать в конкретных метриках. 

Что стоит смотреть на самом деле:
✔️ реальную загрузку рекрутера, а не количество вакансий;
✔️ конверсии с учетом навыков рекрутера;
✔️ причины отказов;
✔️ потери после оффера,которые могут не зависеть от рекрутера;
✔️ отклонения от плана.

Разобрали реальные примеры, цифры и метрики FriendWork, которые помогают увидеть проблему до того, как она превращается в потерянные деньги.

📊 Почему вакансии не закрываются, хотя отклики есть?

Часто проблема оказывается совсем не там, где её ищут.

📁 Откликов может быть много. Рекрутеры работают, интервью проходят, но без аналитики сложно ответить на несколько простых вопросов:

☑️ какие источники действительно приводят к найму;
☑️ где кандидаты чаще всего сходят с дистанции;
☑️ почему растут отказы;
☑️ сколько на самом деле стоит закрытие вакансии.

«Не работая с цифрами и анализом, мы попадаем пальцем в небо».

В материале собрали ключевые метрики, которые помогают увидеть этот путь и принимать решения на основе данных, а не предположений.

👉 Узнайте, что скрывают ваши метрики