QSOFT: ИИ в найме, адаптации и базе знаний — эффект 36,4 млн руб. в год

QSOFT — ИТ-компания примерно на 250 человек, которая много нанимает разработчиков, в том числе студентов через свою школу и академию. Типовая воронка на вакансию разработчика выглядела так: 180 откликов, 104 резюме после первичного отбора, 42 кандидата у руководителя, 19 интервью и 3 оффера. Рекрутер тратил около 4 минут на одно резюме, около 20% новичков не проходили испытательный срок, стандартный онбординг занимал около трёх месяцев. Обучение часто проводят руководители, а записи вебинаров в базе знаний почти никто не смотрит: искать нужный момент в часовой записи неудобно.

Компания применила ИИ в нескольких HR-процессах. В найме ИИ-агент получает отклики и требования конкретного руководителя, анализирует резюме, выделяет релевантные навыки, подсвечивает проблемные моменты и ранжирует кандидатов по релевантности; тот же подход используется для пересмотра кадрового резерва. Для адаптации внедрён поиск по корпоративной базе знаний на основе ИИ: сотрудник задаёт вопрос ИИ-агенту и сразу получает ответ, не отвлекая коллег. При создании курсов ИИ транскрибирует записи, строит структуру курса, генерирует тесты и готовит материалы; человек проверяет результат.

Об итогах рассказал директор по развитию QSOFT Олег Демченко; публикация вышла 4 июня 2026 года. На одной вакансии время рекрутера на анализ 180 откликов сократилось с 12 до 2 часов; число интервью у руководителя — с 19 до 12, а его время на интервью — примерно с 19 до 9,5 часа. Компания оценила сэкономленное время по ставке 1000 рублей в час для рекрутера и 2000 рублей для руководителя: при 110 закрытых позициях за год это около 4,8 млн рублей. Неудачных наймов стало 14 вместо 22 — ещё 2,4 млн рублей. Срок адаптации сократился в среднем на 16 рабочих дней — около 13,1 млн рублей на 83 разработчика. Курс теперь готовится за 4 часа вместо 40, поиск по базе знаний оценён примерно в 15 млн рублей в год.