ИИ продукты для рекрутмента от МТС

ИИ продукты для рекрутмента от МТС

#заметки по мотивам выступления Александра Жарикова, CPO HR Tech «найм, онбординги HR-аналитика» МТС на конференции HRTech Forum, 18.06.26 г., часть 2 (часть 1, про проблемы AI-трансформации в HR тут)

Дано: 2,2 млн. обращений в год проходит через найм МТС

Собственная экосиcтема МТС для AI автоматизаций: · Языковые модели – Cotype 2,5 и Аня · Система распознавания лиц – Vision Labs · Система распознавания голоса – Audiogram · Платформа агентов – MWS AI Agent Platform   Внедрение ИИ-агентов в работу с кандидатами

База: Xavier – сервис МТС для автоматической обработки и распределения обращений между операторами 45 минут – среднее время обработки одного обращения оператором в рабочее время

Проблема в том, что люди ищут работу после работы и 40% обращений приходит тогда, когда операторы уже не работают, => теряется конверсия

По статистике МТС: · 29% относятся к ботам позитивно · 71% относятся к ботам негативно

Первая попытка: Линейный бот Запустили линейный чат-бот для обработки обращений по жёсткому сценарию. Результат: · формально закрывает обращения · конверсия в 3 раза ниже, чем у живого диалога · люди «застревают» и не доходят до конца диалога   Новое решение: Несколько простых агентов вместо одного «умного» —  каждый отвечает за свой шаг и свою метрику 

1 диалог – несколько агентов, каждый с фокусом на 1 метрику: 1. Коммуникатор - доводит до конца - метрика конверсия 2. Консьерж - контекст клиента - достоверность  3. Навигатор+ToV - ветки и ответы - качество  4. Суммаризатор - итог и оценка  - точность

Ключевые метрики работы агентов: · Конверсия = Доля закрытых диалогов  · Достоверность = Точность распознавания вопроса  · Качество = Релевантность и корректность ответа  · Точность = Доля пользователей, получивших результат

Связка агентов решает, по какой ветке вести человека. В 65% случаев человек проходит основную ветку и закрывает вопрос без эскалации на оператора. Агент анализирует каждый ответ и решает: продолжаем двигаться в той же ветке или переключаемся на альтернативную Такой подход позволяет на 84% сократить количество токенов на диалог   Канал важнее технологии Идём туда, где уже есть клиент: Avito, hh.ru, Max и Telegram. Не фиксируемся на одном. · экономия до 5 млн. руб. в год · больше доверия со стороны клиентов · выше конверсия в ответ · митигация рисков блокировки канала

Общие рекомендации: 1. Несколько простых агентов вместо одного «умного» — каждый отвечает за свой шаг и свою метрику  2. Каждый агент — со своей метрикой: конверсия, достоверность, качество ответа, точность оценки  3. Контекст важнее RAG — обогащайте диалог данными о клиенте, а не общим ответом из одной базы  4. Считайте TCO.  Часто сотрудники дешевле, чем ИИ

канал в Max