Talent Mind – ИИ-платформа для скоринга софт-скилов

Проблема

Идея Talent Mind родилась из собственного опыта. Как и многие компании, мы сталкивались с ситуацией, когда новый сотрудник изначально нам подходил по техническим навыкам, но через несколько месяцев становилось очевидно: человек не вписался в команду, не справляется с задачами или теряет мотивацию.

Цель

создать технологичный инструмент, который позволит компаниям любого масштаба объективно оценивать софт-скилы кандидатов по записям интервью.

Ключевые бизнес-задачи продукта:

- дополнить экспертизу рекрутеров данными и снизить процент ошибочного найма;

- стандартизировать процесс оценки;

- сделать HR-аналитику доступной.

Talent Mind анализирует аудио и видеозаписи интервью HR-специалиста с кандидатом. Так субъективные оценки интервью превращаются в объективные данные, на основании которых бизнес принимает взвешенные решения и формирует сильные команды.

Система распознает речь и транскрибирует ее в текст, проводит семантический и лингвистический анализ, выделяет кейсы, о которых рассказывает кандидат (опыт, достижения, участие в проектах). TalentMind объективно и беспристрастно оцениваем десять базовых софт-скилов:

Управленческие навыки

Лидерство

Коммуникация

Планирование и организация процессов

Адаптивность

Стрессоустойчивость

Командная работа

Эмпатия

Решение проблем

Критическое мышление

Наша ИИ-платформа позволяет увидеть за словами кандидата реальные поведенческие индикаторы, помогая рекрутеру дополнить свое профессиональное суждение объективными данными.

Команда продукта провела серию глубинных интервью с 20 руководителями и HR-директорами крупных компаний. Результаты подтвердили нашу гипотезу: оценка софт-скилов — это сложная экспертная задача. Большинство решений основывается на профессиональном опыте и суждении рекрутера, но эту экспертизу сложно оцифровать. У бизнеса нет инструмента, который помог бы сравнивать нескольких сильных кандидатов между собой по объективным параметрам или быстро обосновать выбор для нанимающего менеджера. 

Мы взяли за основу классические методологии STAR и анализ поведенческих индикаторов, написали под них систему промтов для ИИ-модели. Для проверки гипотезы проанализировали 300 реальных интервью с кандидатами. Результаты, полученные при помощи TalentMind, оказались на 87% ближе к эталонным оценкам, чем при стандартном интервью.

Наша аналитическая модель объединила в себе три типа данных:

1. данные интервью с кандидатами,

2. результаты ревью 360,

3. результаты психометрических тестов.

На этой базе мы построили классификатор из 10 ключевых навыков, применимый к любым вакансиям.

После загрузки записи интервью TalentMind автоматически формирует понятный отчет и визуализирует сильные стороны и риски кандидата.

Корпоративные клиенты смогут интегрировать продукт с HR-системами и CRM по API, чтобы результаты автоматически попадали в профиль кандидата и персональные данные не передавались вовне. Это делает TalentMind безопасным и легко масштабируемым.

Чтобы продемонстрировать эффект использования TalentMind в измеряемых значениях, мы разработали калькулятор стоимости кадровой ошибки.Он позволяет рассчитать реальные потери при найме неподходящего сотрудника и помогает увидеть ROI от внедрения TalentMind.

Первую пилотную версию мы протестировали внутри своего агентства. Полученные результаты подтвердили точность анализа и пользу продукта для ускорения найма.

х9 сокращение времени анализа интервью

87% совпадение с экспертной оценкой

на 80% ускорение принятия решений

Talent Mind – это инструмент, который меняет парадигму оценки кандидатов. Он превращает субъективные интервью в источник данных, помогает бизнесу принимать решения осознанно и формировать сильные команды.