Логотип TalentTech
Разрушаем мифы про ИИ, чат-GPT и ботов в массовом найме на вебинаре 20 ноября 🔮 Регистрируйтесь →
подписаться на рассылку

Как ускорить набор стажеров с помощью искусственного интеллекта

И попутно автоматизировать сбор базы кандидатов для внешнего кадрового резерва

«Свеза» — один из лидеров российского ЛПК и крупнейший производитель березовой фанеры в мире.
Численность — 6 500 человек.
Задача

Объединить все этапы подбора на стажерскую программу в одном окне и сократить рутину рекрутеров за счет автоматизации повторяющихся операций. В качестве решения выбрали систему автоматизации подбора «Поток Рекрутмент» со встроенным искусственным интеллектом (прежнее название — ATS Potok).

Результат
100%кандидатов обрабатывается на входе
в 2 разасократилось время закрытия вакансии
в 4 раза выросла конверсия подбора

Решение 

Для автоматизации отбора на стажерскую программу компания выбрала систему «Поток Рекрутмент» со встроенным искусственным интеллектом, потому что: 

  • таким образом решались вопросы объединения с корпоративными системами компании в режиме одного окна;
  • благодаря ИИ все откликнувшиеся кандидаты будут обработаны, ни один не будет потерян;
  • в ATS полностью автоматизирован предварительный отбор кандидатов с момента публикации вакансии до назначения интервью с руководителем.

«Свеза» занимается массовым набором работников на комбинаты, ищет уникальных специалистов, ежегодно отбирает на практику студентов по стажерской программе, которая реализуется с 2016 года. В 2021 году компания применила искусственный интеллект для ее ускорения работы. 

Предстоял набор стажеров на комбинаты, расположенные в разных городах России. Стажерская программа работает на повышение узнаваемости бренда компании среди вузов и ссузов, а также помогает формировать внешний кадровый резерв. Для «Свезы» важно, что часть студентов переходит после окончания вуза в штат компании.

Какие задачи нужно было решить с помощью автоматизации?

Стажерская программа начинается в период летних каникул и продолжается до начала студенческого учебного года. Ежегодный отбор требует дополнительного рабочего времени рекрутеров. 

До автоматизации компания использовала 4 разных сервиса по найму. Это тормозило работу, так как в каждый приходилось заходить вручную: просматривать анкеты, искать результаты прохождения заданий и копировать их в ATS-систему, перемещать по этапам и отправлять письма студентам с информацией о статусе отбора.

О том, как происходил отбор до автоматизации, рассказывает Ольга Реботунова, менеджер по программам стажировок и бренду работодателя «Свезы» «Мы участвовали в ярмарках вакансий, студенческих мероприятиях, проводили собственные форумы на базе опорных ВУЗов регионов, искали стажеров на работных сайтах. Принимая заявки, отбирали тех, кто соответствовал нашим условиям, например, для достижения максимального эффекта программы предпочтение отдавали студентам 3-го и старше курса, которые обладали теоретическими знаниями по профильным предметам.  Подходящих направляли на видеоинтервью. Затем заходили в кабинет VCV, регистрировали кандидатов на тестирование SHL и мониторили результаты»

Списки студентов, успешно прошедших все этапы, рекрутеры направляли руководителю, собрав результаты прохождения всех этапов в сопроводительном письме. Финальный отбор был после онлайн-встречи.

Как поменялся процесс найма с помощью «Поток Рекрутмента»?

Вместо четырех сервисов рекрутер работает с одной системой «Поток Рекрутмент», которая объединяет все данные о кандидатах, включая результаты прохождения всех этапов отбора. Теперь процесс идет полностью автоматически без участия человека благодаря встроенному в ATS искусственному интеллекту.

  1. Студент откликается на предложение и попадает в единую базу данных кандидатов. ИИ оценивает, насколько студент соответствует формальным критериям отбора. 
  2. Подходящего по позициям студента система двигает дальше и высылает ссылку на прохождение видеоинтервью. 
  3. Студенты, записавшие видеоинтервью, автоматически направляются на тестирование SHL. ИИ подгружает результаты в «Поток Рекрутмент».
  4. Студенты, набравшие проходной балл, переходят на следующий этап — собеседование. Остальным система отправляет отказ или переводит в резерв. В этот момент к кандидатам подключаются HR-специалисты. 
  5. После успешного прохождения собеседования принимается решение об утверждении студента на стажировку.
«Автоматизация сняла с нас груз рутинной работы, — говорит Ольга Реботунова. — Главное удобство заключается в том, что существующие в компании платформы интегрированы, и нам не нужно переключаться с одной на другую. Ручной отбор заменен на ИИ. Процесс полностью автоматизирован, мы подключаемся, только когда кандидаты прошли бОльшую часть этапов».

Итоги автоматизации отбора на стажерскую программу в «Свезе»:

  • все процессы отбора полностью автоматизированы;
  • 100% кандидатов обрабатывается на входе;
  • время на отбор сокращено в 2 раза за счет работы в одном окне;
  • увеличена конверсия в нанятых с 2,5% до 10%.
  • автоматически формируется база внешнего кадрового резерва.
Если вас вдохновил опыт «Свезы» и вы хотите исключить рутинные процессы из своей работы, заполните форму
Наши специалисты свяжутся с вами, и вы узнаете подробности о том, как автоматизировать рекрутмент в вашей компании