▪️AI-агент мониторит ATS в режиме реального времени → как только кандидат перемещён на этап "Тестовое" → инициирует индивидуальный сценарий сопровождения кандидата по тестовому заданию.

▪️AI-агент проверяет, есть ли готовое тестовое задание в карточке вакансии → если нет, запрашивает у рекрутера / подтягивает из шаблонов → при наличии переходит к следующему шагу.

▪️Отправляет кандидату персонализированное сообщение в чат-боте: “Вы перешли на следующий этап - выполнение тестового задания. Готовы приступить?” → при подтверждении кандидат выбирает удобное время начала → система бронирует слот.

▪️В выбранное время AI-агент активирует чат-бот и запускает тест → показывает инструкции, таймер, структуру задания, требования и критерии оценки.

▪️Во время прохождения теста AI-агент → отслеживает прогресс выполнения → фиксирует нарушения (например, резкие переключения окон, неактивность более 10 минут) → ведёт лог времени выполнения и этапов.

▪️По завершении теста AI-агент подтверждает получение результатов → анализирует ответы кандидата → если задание требует экспертной оценки → структурирует ответы кандидата → формирует удобный для просмотра отчёт → добавляет к нему краткий комментарий по каждому блоку → запрашивает фидбек у ответственного проверяющего → отслеживает дедлайн по проверке.

▪️После проверки AI-агент → проставляет итоговый балл / статус “пройдено / не пройдено” → сохраняет результаты в карточке кандидата в ATS → добавляет ключевые выводы и комментарии → отправляет рекрутеру уведомление: “Кандидат Иванов И.И. завершил тестовое. Итог: 86/100. Готов двигаться дальше”.

▪️Если кандидат не начал тест в течение 48 часов, AI-агент отправляет напоминание → при повторном игноре уведомляет рекрутера и помечает статус “Не приступил”.

▪️В конце недели AI-агент формирует короткий отчёт по этапу "Тестовое": сколько тестов выслано → сколько начато → сколько завершено → среднее время → доля успешных → проблемные кейсы.

© Сценарий AI-агента от @HRtech

▪️Каждые 30 минут AI-агент запускает проверку откликов на всех интегрированных площадках → извлекает новые отклики → нормализует формат → сравнивает ключевые параметры кандидата с требованиями вакансии (ключевые навыки, опыт, локация, грейд, зарплатные ожидания) → определяет, на какую вакансию отклик относится (по названию, ключевым словам из сопроводительного письма и тд).

▪️Если кандидат подходит под несколько вакансий → формирует рекомендацию рекрутеру «Кандидат может быть релевантен сразу для 2-х позиций: DevOps Engineer и System Administrator» → предлагает выбор.

▪️Создает карточку кандидата в ATS → загружает резюме → фиксирует источник отклика → сохраняет сопроводительное письмо → присваивает тег по источнику → в папке вакансии в ATS распределяет кандидата по статусу «Новый отклик».

▪️Проводит быстрый скоринг (алгоритм на основе ключевых критериев вакансии) → выставляет первичный рейтинг (например, 8/10)→ если рейтинг ниже порога (например, <4/10), отправляет кандидата в нужную папку с комментарием «Недостаточный опыт в требуемой технологии: Python <1 года»→если кандидат подходит (≥7/10),  уведомляет рекрутера: «Новый перспективный кандидат по вакансии Data Analyst».

▪️Каждый день в 19:00 формирует отчет по откликам: «Сегодня получено 56 новых резюме, 12 релевантных, 7 дубликатов, 20 не соответствуют требованиям, 17 требуют уточнения».

▪️В понедельник в 10:00 готовит недельный отчет: по каждой вакансии количество откликов, источники, % релевантных, дубликатов, распределение по статусам.

© Сценарий AI-агента от @HRtech

AI-агент для проведения performance review
▪️Каждый месяц в первый понедельник в 10:00 AI-агент запускает процесс подготовки к performance review.

▪️Подключается к HRIS → извлекает данные по индивидуальным целям сотрудников, их прогрессу и статусам выполнения → сверяет с KPI и ключевыми метриками.

▪️Подключается к системе для 1:1 встреч → собирает заметки менеджеров за весь период → классифицирует их по темам (сильные стороны // зоны роста // инициативы // командное взаимодействие) → анализирует обратную связь от смежных команд → выявляет повторяющиеся сигналы и значимые кейсы → формирует драфт-оценку для каждого сотрудника → структура: достижения // влияние на команду // примеры поведения // рекомендации по развитию.

▪️Встраивает конкретные примеры влияния: «Запустил новый процесс отчетности → сократил время подготовки на 30%» или «Регулярно помогает новым коллегам адаптироваться, ускоряет выход на продуктивность» → выделяет несоответствия между данными (например: цели выполнены на 90%, но фидбек коллег указывает на проблемы в коммуникации) → отмечает как точки для калибрации.

▪️На этапе калибровки подготавливает сравнительные таблицы по отделам → показывает распределение оценок → подсвечивает возможные перекосы (слишком много "выше ожиданий" в одной команде).

▪️Предлагает менеджерам варианты формулировок для финального review → на основе лучших практик и корпоративного стиля → помогает избегать субъективных или некорректных формулировок.

▪️В день калибровочной сессии (например, среда 15:00) формирует краткие карточки по сотрудникам → цели, метрики, сильные стороны, зоны роста ( чтобы ускорить обсуждение) → после завершения калибровки обновляет драфты с учетом принятых решений → готовит финальные версии оценок для менеджеров.

▪️По итогам оценки формирует аналитический отчет для HRD и руководителей → динамика выполнения целей // процент отклонений по метрикам // повторяющиеся зоны развития // риски удержания.

© Сценарий AI-агента от @HRtech

AI-агент для контроля сроков закрытия вакансий
▪️Каждое воскресенье в 20:00 AI-агент автоматически запускает процесс сбора данных по всем вакансиям.

▪️Подключается к ATS → выгружает статусы и даты по активным вакансиям → фиксирует длительность нахождения на каждом этапе → сверяет с установленными метриками (срок закрытия, срок на этапе, время обратной связи от нанимающего менеджера).

▪️Отмечает риски: вакансия дольше планового срока → кандидат застрял на этапе более 7 дней → нет фидбэка более 3 рабочих дней → резкое сужение воронки на ранних этапах → отсутствует достаточный поток кандидатов.

▪️Все отклонения выделяет цветовой маркировкой (красный – критика, желтый – зона риска, зеленый – норма).
▪️Формирует промежуточную сводку и сохраняет её в базе отчетов.

▪️В понедельник в 9:00 AI-агент автоматически рассылает рекрутерам и нанимающим менеджерам уведомления по критическим отклонениям → формулирует запросы в формате «Отклонение >7 дней без движения. Пожалуйста, дайте комментарий до 14:00».

▪️Отслеживает поступление ответов → автоматически классифицирует причины (медленный фидбэк, мало кандидатов, несогласованное ТЗ, высокая конкуренция, неактуальный оффер).

▪️На основе шаблонов прогнозирует вероятность несоблюдения сроков → «Вероятность закрытия вакансии до контрольной даты: низкая/средняя/высокая».

▪️Формирует рекомендации для руководителя подбора: «Рекомендуется обсудить с нанимающим менеджером приоритетность вакансии» → «Необходимо усилить поиск через внешние каналы» → «Назначить встречу для пересмотра требований».

▪️Каждый месяц в последний рабочий день AI-агент собирает агрегированные данные → считает среднее время закрытия по каждой вакансии и по компании в целом → рассчитывает % закрытых в срок → выявляет самые проблемные должности и подразделения.

▪️Создает структурированный ежемесячный отчет: динамика сроков закрытия, топ-3 причины задержек, прогноз по активным вакансиям, рекомендации по улучшению.

▪️В понедельник после 14:00 AI-агент отправляет итоговый отчет Руководителю подбора → прикладывает таблицу, графики и краткое резюме: «В среднем сроки закрытия увеличились на 12%. Основная причина - задержка обратной связи нанимающих менеджеров. Рекомендуется внедрить метрики на предоставление фидбэка».

AI-агент для проверки уровня английского у кандидата
▪️После загрузки кандидата в ATS AI-агент автоматически проверяет требование к уровню английского/другого языка по вакансии → извлекает информацию из профиля вакансии (Junior / Middle / Senior / Executive).

▪️На основе уровня вакансии и требований формирует сценарий проверки:
Junior → быстрый онлайн-тест на базовую грамматику и чтение.
Middle → комбинированный тест (лексика, аудирование, письменная речь).
Senior/Executive → расширенное тестирование (business English, деловая переписка, устный разговор).

▪️AI-агент отправляет кандидату приглашение на тестирование в мессенджер или по email → подбирает удобное время → автоматически генерирует персонализированное сообщение («В рамках отбора на вакансию Project Manager предлагаем пройти короткий тест на английский язык. Это займет не более 20 минут»).

▪️Кандидат переходит по ссылке → AI фиксирует время начала/окончания прохождения → собирает результаты → оценивает по шкале CEFR (A1–C2).

▪️Если кандидат завершил тест менее чем за 50% времени с высокой точностью → AI добавляет пометку «возможен более высокий уровень, чем заявлен» → предлагает дополнительный короткий тест.

▪️Если кандидат прервал тест → AI через 24 часа отправляет автоматическое напоминание («У вас осталось незавершенное задание по языковому тесту. Пожалуйста, завершите его в течение суток»).

▪️AI-агент автоматически сравнивает результаты кандидата с требуемым уровнем вакансии → проставляет статус: «соответствует», «выше требований», «ниже требований».

▪️Результаты теста вместе с аналитикой (оценка уровня, сильные и слабые стороны: грамматика, словарный запас, устная речь) фиксируются в ATS → рекрутеру отправляется уведомление («Кандидат прошел тест. Итог: B2. Требование: C1. Несоответствие по навыкам письма»).

▪️Если кандидат соответствует уровню → AI автоматически планирует следующий этап (интервью с рекрутером или технический этап) → добавляет ссылку для записи.

▪️Если кандидат ниже требований → AI предлагает рекрутеру опцию: «Отказать с комментарием» или «Перевести в резерв / на другую вакансию с требованием B2». Также возможен вариант дополнительной проверки.

▪️Раз в неделю AI формирует отчет для рекрутера: сколько кандидатов протестировано → распределение по уровням → % кандидатов, не соответствующих минимальному языковому требованию → рекомендации («Вакансии уровня Senior отсекают 70% кандидатов на этапе языка. Есть смысл скорректировать ожидания или расширить географию поиска»).

AI-агент для анализа встреч по ретроспективе успешного закрытия вакансии
▪️AI-агент подключается к онлайн-встрече по ретроспективе успешных закрытых вакансий → cлушает обсуждение кейсов успешного закрытия вакансий, распознает речь участников → сегментирует информацию по вакансии, этапу рекрутинга, действиям рекрутера и нанимающего менеджера, отмечает любые упомянутые трудности и решения.

▪️Автоматически извлекает данные из ATS по упомянутым вакансиям → сравнивает фактические сроки, количество этапов и каналов поиска с историческими успешными кейсами → фиксирует отличия и особенности.

▪️Формирует структурированные тезисы по каждой вакансии:
• ключевые действия рекрутера, которые ускорили процесс;
• вовлеченность нанимающего менеджера и эффективность коммуникаций;
• каналы и источники кандидатов, которые принесли успешный результат;
• нестандартные решения или подходы, которые оказались результативными.

▪️Выделяет повторяющиеся паттерны успеха → создает рекомендации для будущих вакансий аналогичного типа:
• оптимизация этапов, ускоряющих закрытие;
• best practices по вовлечению нанимающих менеджеров;
• эффективные каналы поиска кандидатов;
• предупреждение потенциальных узких мест (долгие ответы, провалы на ранних этапах).

▪️Составляет внутреннюю базу знаний успешных кейсов → связывает с профилями вакансий, типами ролей, сложностью поиска, локацией, срочностью закрытия.

▪️Формирует еженедельный отчет для HRD и руководителя рекрутинга:
• краткие ключевые выводы с акцентом на применимые рекомендации;
• визуализация успешных практик (графики этапов, каналы, сроки);
• прогнозы применения успешных паттернов для открытых вакансий.

▪️AI-агент интегрируется с корпоративным календарем → планирует автоматическое напоминание HR-аналитикам о новых рекомендациях и возможности обсудить их на следующей ретроспективе.

▪️При накоплении 5+ успешных кейсов по одной категории вакансий, агент автоматически генерирует «стандартизированный playbook» → доступный для всех рекрутеров и нанимающих менеджеров.

©HR-сценарий из канала @HRtech

AI-агент для поиска резюме на конкретную вакансию на job-сайте
▪️Каждое утро в 7:00 AI-агент подключается к job-сайту → проверяет новые резюме за последние 24 часа по заданной вакансии → автоматически обновляет список критериев поиска (ключевые навыки, опыт, география, индустрия) на основе текущего описания вакансии и последних корректировок от рекрутера.

▪️АI-агент рассчитывает «индекс релевантности» для каждого найденного резюме по шкале 0–100 на основе веса компетенций, опыта и соответствия индустрии → проверяет, нет ли кандидата уже в ATS компании (дубликаты, прошлые отклики, статус общения) → определяет наличие редких или уникальных навыков, повышающих ценность кандидата, и добавляет их в отдельную колонку отчета.

▪️АI-агент формирует список топ-резюме (например, 10-15 кандидатов) с краткими комментариями по каждому (ключевые навыки, достижения, индекс релевантности) → помечает резюме с высоким потенциалом (например, релевантность >85) для приоритетного контакта рекрутером → автоматически создает персонализированные черновики сообщений кандидатам на основе их опыта и достижений.

▪️АI-агент отправляет рекрутеру утренний отчет: список найденных резюме, индексы, прогнозы, черновики писем → если релевантных резюме недостаточно, AI-агент анализирует поисковую стратегию (ключевые слова, регионы) и предлагает рекрутеру расширить критерии → обучается на обратной связи: если рекрутер пометил кандидата как удачного/неудачного, модель корректирует веса индексов.

▪️АI-агент сравнивает эффективность источников (job-сайтов, каналов) за последние недели и дает рекомендации, где искать дальше → еженедельно формирует дашборд с метриками: количество релевантных резюме, динамика откликов, прогноз закрытия вакансии → при критических сигналах (например, неделя без новых релевантных резюме) AI-агент отправляет уведомление с предложением действий (изменить оффер, расширить регион, скорректировать требования).

AI-агент для контроля обратной связи и генерации финального саммари по кандидату
➡️ После завершения каждого собеседования AI-агент проверяет в ATS наличие обратной связи от интервьюера → если фидбэк не заполнен в течение 2 часов → отправляет автоматическое напоминание интервьюеру → если фидбэк не заполнен в течение 24 часов → направляет уведомление рекрутеру и нанимающему менеджеру.

➡️ Фиксирует дату и время получения обратной связи → привязывает её к конкретному этапу в ATS → проводит синтаксический анализ фидбэка → выделяет ключевые тезисы по компетенциям, сильным и слабым сторонам → сопоставляет полученные данные с заранее заданной структурой оценки (технические навыки, софт-скиллы, мотивация, культура).

➡️ Нормализует формат фидбэка: убирает субъективные формулировки, переводит в краткие факты и оценки → выделяет оценки и комментарии, противоречащие друг другу → выделяет «блокирующие» комментарии (например, несоответствие ключевым требованиям) → выносит их в отдельный блок отчета.

➡️ На основе всех этапов формирует краткое summary: ключевые навыки, зоны риска, общая рекомендация → cравнивает данные по кандидату с профилем целевой персоны вакансии → оценивает процент соответствия → при отсутствии фидбэка по какому-либо этапу → ставит тег «неполные данные» и уведомляет рекрутера.

➡️ Формирует готовый блок «Рекомендация к решению» (пригласить / отклонить / резерв / дополнительное интервью) → отправляет уведомление нанимающему менеджеру и рекрутеру о готовности финального summary для утверждения → при необходимости добавляет AI-прогноз: вероятность успешного оффера и прохождения испытательного срока.

➡️ Архивирует все промежуточные версии фидбэков и финальный отчет → сохраняет в ATS для аналитики.

➡️ В конце дня AI-агент проверяет все открытые процессы → напоминает по кандидатам с незавершенным фидбэком → формирует дашборд с количеством кандидатов с полным и неполным фидбэком для рекрутера и HR-менеджера.

AI-агент для создания плана предстоящего интервью с IT-разработчиками
➡️ При появлении нового резюме в папке “Интервью” ATS → AI-агент анализирует стек технологий, уровень (Junior/Middle/Senior/Lead) и ключевые soft-навыки кандидата → сопоставляет профиль с шаблонами компетенций по должности → определяет нужные блоки интервью (технический, продуктовый, поведенческий, культурный fit).
➡️ Определяет необходимое количество этапов интервью → назначает оптимальную длительность для каждого блока → автоматически подбирает пул технических вопросов по стеку кандидата → распределяет их по 3 уровням сложности → генерирует блок поведенческих вопросов по soft-навыкам → адаптирует формулировку под уровень позиции → добавляет уточняющие вопросы для проверки глубины понимания → маркирует их как “резервные”.

➡️ Встраивает контрольные вопросы для оценки критического мышления и системного подхода → создает сценарий открытия интервью (приветствие, краткое представление компании, формат) → формирует подсказки для интервьюера: на что обратить внимание в ответах → выделяет индикаторы компетенций → добавляет подсказки по оценке: «ответ соответствует базовому уровню», «признаки продвинутого уровня», «отсутствует логика решения» → автоматически предлагает структурированную шкалу оценки (0–5) для каждого вопроса.

➡️ Привязывает компетенции к каждому вопросу → сохраняет метаданные для аналитики → добавляет подсказки для интервьюера по таймингу → уведомления, если время на блок превышено → генерирует рекомендации по возможным уточняющим вопросам в реальном времени во время интервью.

➡️ Интегрирует в календарь → автоматически добавляет краткую структуру интервью в приглашение → сохраняет финальную структуру плана интервью в ATS → привязывает к карточке кандидата и вакансии.

➡️ Формирует быстрый бриф для интервьюеров (PDF/внутренний формат): стек, этапы, компетенции, шкала оценки, подсказки → в день интервью отправляет напоминание интервьюерам → краткая сводка ключевых фокусов и подсказок.

➡️ После завершения интервью агент автоматически формирует краткое заключение по ответам → выделяет сильные и слабые стороны → отправляет рекрутеру и нанимающему менеджеру структурированный отчет → готов к использованию в финальной оценке кандидата → сохраняет результаты интервью в базе знаний → обновляет шаблоны и рекомендации для будущих собеседований.

©Victoria Salakh
#HRtech #HRавтоматизация #TechRec #Рекрутинг #AIHR