З чим прийшли
Команда вже пробувала користуватися AI, але хаотично: різні люди — різні промпти, нестабільна якість і жодних правил щодо персональних даних. Хотіли системності, а не ще однієї загальної лекції про можливості AI.
Що зробили
- Провели AI-аудит процесів і визначили, які повторювані задачі забирають найбільше часу.
- Обрали сценарії з реальною користю й контрольованим ризиком, а не «усе одразу».
- Створили бібліотеку промптів і стандарти якості для intake, вакансій і candidate communication.
- Налаштували асистента для підготовки структур інтерв’ю та підсумків.
- Прописали правила безпечної роботи з даними й перевірки результату людиною.
Чому це спрацювало
Інструменти будувалися навколо реальних задач команди, а не абстрактних можливостей. Кожен сценарій мав чіткий момент, де рішення й фінальну перевірку робить людина.
Важлива межа
AI не приймав рішень про найм чи оцінювання кандидатів. Він скорочував підготовчу роботу — фінальна відповідальність залишалася за рекрутером.
Що отримав клієнт
Конкретні AI-інструменти, промпти й правила під реальні задачі команди, які скоротили повторювану роботу й вирівняли якість — без ризиків для персональних даних і без делегування рішень машині.