Bitget, ведущая криптовалютная биржа и компания в сфере Web3, опубликовала отчёт, в котором раскрывается трансформирующее влияние искусственного интеллекта на процесс найма. Согласно данным, использование ИИ позволило сократить сроки подбора персонала на 38%, упростить привлечение талантов и повысить соответствие кандидатов требованиям вакансий, что значительно увеличило эффективность работы команды.
Ключевые выводы:
- Внедрение ИИ в процесс подбора персонала сократило среднее время найма на 38%.
- Автоматизированный отбор резюме уменьшил объём ручной обработки на 76%, позволив HR-специалистам сосредоточиться на высокоприоритетных кандидатах.
- Затраты на рекрутинг снизились на 25% благодаря автоматизации рабочих процессов.
- Уровень удержания сотрудников увеличился на 15% благодаря более точному подбору кандидатов и снижению текучести кадров в первый год работы.
- ИИ-системы ранжирования кандидатов и сопоставления навыков с требованиями вакансий повысили точность найма и снизили влияние субъективных факторов на 38%.
До внедрения ИИ Bitget использовала ручной отбор кандидатов и услуги внешних рекрутинговых агентств, что делало процесс найма дорогостоящим и трудоёмким. Средний цикл найма составлял 48 дней, а для технических позиций он мог достигать 50 дней. Внешние агентства обеспечивали до 40% всех наймов, что значительно увеличивало расходы, в то время как внутренние команды HR обрабатывали до 500 резюме в месяц, сталкиваясь с операционными неэффективностями.
Для решения этих задач Bitget внедрила систему на основе ИИ, которая автоматизирует отбор резюме, оптимизирует сопоставление кандидатов с вакансиями и улучшает процесс принятия решений. Модель ИИ была обучена на исторических данных о найме и анализировала ключевые показатели, такие как совместимость навыков, предыдущие результаты работы и культурное соответствие. Интеграция системы с существующими HR-платформами позволила быстро ранжировать и отбирать кандидатов, снижая влияние субъективных факторов.
Результаты оказались впечатляющими. Среднее время найма сократилось на 38%, снизившись с 48 до 30 дней. Эффективность отбора резюме увеличилась на 76%, позволив HR-специалистам сосредоточиться на наиболее перспективных кандидатах. Затраты на рекрутинг снизились на 25% за счёт сокращения зависимости от внешних агентств и автоматизации административных процессов. Уровень удержания сотрудников вырос на 15%, так как более точное соответствие кандидатов требованиям вакансий уменьшило текучесть кадров в первый год работы. Кроме того, автоматизированная оценка кандидатов помогла снизить влияние бессознательных предвзятостей на 38%, повысив точность и объективность найма.
«Благодаря ИИ мы не просто нанимаем быстрее — мы нанимаем умнее», — отметила Грейси Чен, генеральный директор Bitget. — «Эта технология помогает нам более эффективно привлекать лучших специалистов, одновременно оптимизируя расходы и повышая уровень удержания сотрудников».
Полный отчёт о применении ИИ в процессе найма в Bitget доступен по ссылке.
