Что мешало до старта
Сотни откликов на вакансию отсматриваются вручную, на это уходят дни
Первичные вопросы (опыт, зарплата, город) задаются в переписке по одному
Кандидаты остывают, пока ждут ответа рекрутёра
Воронка найма ведётся в таблицах, статусы теряются
Собранная конфигурация ассистента
Как ведётся внедрение
Проектный менеджер и аналитик разбирают, где на самом деле теряется время команды: по чатам, переписке, ручным операциям у конкретного отдела.
Ассистента разворачивают на одной вакансии или потоке найма, чтобы проверить гипотезу на живых откликах, а не на бумаге.
Проджект-менеджер собирает обратную связь от рекрутёров и нанимающих менеджеров, донастраивает знания и правила ассистента под реальные формулировки и задачи.
Тиражирование на остальные отделы или сотрудников с обучением команды и контрольными точками по метрикам.
Что делает ассистент
Эффект для команды
Рекрутёр говорит с релевантными кандидатами, а не отсматривает всех подряд
Кандидат получает ответ сразу, а не через неделю тишины
Первичные данные собраны до разговора, а не в переписке по одному вопросу
Воронка найма прозрачна, статусы не теряются
Что моделирует этот кейс
Кейс описывает рекрутинг с потоком откликов, первичным скринингом и воронкой найма.
Мы показываем, как эти процессы собираются в одну систему на платформе PivotPoint. Реального клиента за кейсом нет. Это демонстрация логики, которую переносим под конкретный бизнес.
Откуда цифры
Показатели в кейсе не замеры конкретного клиента, а иллюстративная оценка. Мы отталкивались от типовых процессов ниши и опыта внедрений: сравнивали, сколько времени и обращений теряется на ручных шагах до автоматизации и после. Цифры показывают порядок эффекта и логику, а не гарантию. На вашем проекте мы фиксируем базовые метрики до старта и считаем результат от них.
Кому подойдёт этот сценарий
Сотни откликов на вакансию отсматриваются вручную
Первичные вопросы задаются в переписке по одному
Кандидаты остывают, пока ждут ответа
На чём это работает
LLM-агенты, RAG по вашим данным, память диалога и правила поведения.
UNI.CRM, документы, календарь, база знаний, выписки, всё под контролем доступа.
СБИС, банки, телефония, Telegram и MAX, почта, календари.
Чат и голос в мессенджере, веб-виджет, внутренняя панель.
Логи ответов, ссылки на первоисточник, ручное подтверждение решений.
Что спрашивают, где ассистент помог, а где нужен человек.
Что ещё делаем в этом направлении
FAQ по кейсу
Это реальный клиент?
Нет, это модельный кейс: ниша и сценарий показывают логику платформы, а показатели дают иллюстративную оценку. Реальный прод-кейс в серии: «ERP самого агентства PivotPoint».
Сколько времени занимает внедрение?
Пилот на одном участке или направлении обычно занимает несколько недель: аудит процессов, разворачивание ключевых модулей, донастройка. Раскатка на всю команду идёт по итогам пилота.
Что с нашими текущими системами и данными?
Решение интегрируется с вашими системами: CRM, 1С, банки, СБИС, мессенджеры. Оно переносит справочники и историю, а не заставляет начинать с нуля.
Не отсеет ли ИИ сильных кандидатов?
ИИ только ранжирует и собирает первичные ответы по заданным вами критериям; финальное решение по кандидату остаётся за рекрутёром.
Соберём AI-ассистента под ваши задачи
Обсудим, что из сценария переносится один в один, а что стоит собрать под ваши процессы.
Ниша описана как демонстрация возможностей платформы PivotPoint. Хотите такого AI-ассистента у себя: обсудим, что переносится один в один, а что нужно собрать под вас.
Ещё кейсы в категории «AI»
Обсудить проект
Оставьте контакты. Перезвоним в течение 15 минут, обсудим задачу и предложим решение. Без обязательств.
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных.