TalentMind — ИИ-платформа для скоринга софт-скилов

Главное о кейсе

TalentMind — технологический прорыв в оценке софт-скилов. Это ИИ-платформа, которая анализирует аудио- и видеозаписи интервью HR-специалиста с кандидатом и оценивает 10 базовых софт-скилов.

Система распознает речь и транскрибирует ее в текст, проводит семантический и лингвистический анализ, выделяет кейсы, о которых рассказывает кандидат — опыт, достижения, участие в проектах и др.

TalentMind слышит больше, чем просто слова. Он понимает контекст, оценивает потенциал и распознает реальные компетенции кандидата за его фразами и интонациями.
Так субъективные оценки интервью превращаются в объективные данные, на основании которых бизнес принимает взвешенные решения и формирует сильные команды.

✔️ Сервис TalentMind в 9 раз сокращает время анализа интервью и на 80% ускоряет принятие решений. Его выводы на 87% совпадают с экспертной оценкой.

Как проект изменил жизнь пользователей

Неудачный найм дорого обходится бизнесу: на поиске, онбординге и обучении теряется от 200 до 400 тыс рублей плюс время и ресурсы других сотрудников. Существующие HR-инструменты в основном заточены под оценку хард-скилов.

«Мягкие» навыки рекрутеры все еще оценивают по собственному впечатлению от беседы. Это большой риск, ведь спустя месяц может оказаться, что сотрудник не вписался в команду, не справился с темпом работы или потерял мотивацию.

С TalentMind мы 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

Точность сервиса выше классических оценок, так как ИИ-модель обучается и работает на реальных интервью.
Сервис формирует наглядный отчет по каждому кандидату, визуально отражает его сильные и слабые стороны. Так становится проще выбирать между несколькими одинаково сильными в хард-скилах претендентами.

TalentMind определяет реальные поведенческие индикаторы и помогает рекрутеру дополнить профессиональное суждение объективными данными. Это позволяет создать в компании единый подход к оценке кандидатов. Он особенно актуален, если наймом занимаются разные рекрутеры и подразделения.

TalentMind снижает кадровые ошибки и отток сотрудников, экономит бюджет, предотвращая неудачные наймы.

Бизнес-задача и ее решение

Идея TalentMind родилась из собственного опыта и финансовых потерь агентства от ошибочных наймов. Но с этой проблемой сталкиваются многие компании. Поэтому мы решили создать инструмент, который позволит бизнесу любого масштаба объективно оценивать софт-скилы кандидатов по записям интервью и принимать HR-решения на основе данных, а не интуиции.

Ключевые бизнес-задачи продукта:
1. Дополнить экспертизу рекрутеров данными и снизить процент ошибочного найма.
2. Стандартизировать процесс оценки.
3. Сделать HR-аналитику доступной.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

1. Исследование и кастдев
Команда продукта провела серию глубинных интервью с 20 руководителями и HR-директорами крупных компаний. Вывод был однозначен: системного подхода к оценке софт-скилов на рынке нет. 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.

2. Проверка гипотезы
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.

3. Разработка MVP
Наша аналитическая модель объединила в себе три типа данных:
данные интервью с кандидатами,
результаты ревью 360,
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.

Калькулятор стоимости найма
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.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

Сложности и вызовы
Оценка софт-скилов — самая сложная и субъективная часть интервью. Команде предстояло научить систему понимать не только слова, но и контекст, эмоциональную окраску, структуру речи, смысл кейсов в разговоре кандидата. Благодаря применению передовых NLP-моделей и собственной системы промтов, TalentMind научился не просто «слышать» текст, а понимать смысл.

Первую пилотную версию мы протестировали внутри своего агентства. Полученные результаты подтвердили точность анализа и пользу продукта для ускорения найма:
✅ в 9 раз сократилось время анализа интервью (с 45 до 5 минут)
✅ 87% совпадение результатов с экспертной оценкой
✅ на 80 % выросла скорость принятия решений

Прочая информация о кейсе

Мы продолжаем развивать продукт и в наших ближайших планах — добавить анализ эмоций и невербальных сигналов по видеозаписи, а также возможность автоматически сравнивать нескольких кандидатов на одну вакансию.Также появится возможность обогащения профиля кандидата по мере прохождения этапов собеседования.

Текущая доступность работы

https://talentmind.ru/

Скриншоты