AI-асистенти у рекрутингу як інструмент підвищення економічної ефективності підбору персоналу

Анотація

Анотація. Мета дослідження – проаналізувати як інтеграція AI-асистентів у рекрутингові процеси впливає на результативність підбору персоналу та як формується екосистема таких інструментів у сучасних умовах. Порівняльний аналіз виявив, що впровадження AI-технологій скорочує тривалість процесу закриття вакансії в середньому на 37 %, знижує витрати на підбір персоналу на 26 % та збільшує частку кандидатів, які відповідають вимогам роботодавця, на 19 %. Найвищий ефект спостерігається при комбінації кількох рішень: чат-ботів для попередньої комунікації, автоматизованого скринінгу резюме і систем відеоаналізу інтерв’ю. У статті автором було висвітлено існуючі асистенти штучного інтелекту, що використовуються в рекрутингу, зокрема: Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), а також нейронні мережі. Окремо наведено приклади інтеграції цих асистентів у сучасні AI-рекрутингові платформи та описано їхню функціональну роль на різних етапах підбору персоналу – від автоматичного сортування резюме до прогнозування відповідності кандидата корпоративній культурі.