x100 рассмотренных кандидатов (20 000 против 200)
Команда из 13 человек могла рассмотреть только кандидатов из экспертной сети - около 200 в год
AI-скрининг кандидатов на стипендиальные программы фонда
x100 рассмотренных кандидатов (20 000 против 200); x3 количество независимых оценок на кандидата; более справедливый отбор
Сравнение с процессом предыдущего года
Сроки: Годовой цикл отбора
Цифры взяты из публикации компании (кейс) и не проверялись независимо. Оценивайте достоверность по описанию методики выше. Первоисточник
Как проектировать такие внедрения - от первого автономного цикла до команд ИИ-агентов - разбираем в бесплатном флагманском курсе.
Курс Graph EngineeringОперационные отчёты менее чем за 30 минут вместо полного рабочего дня (с бенчмаркингом, анализом трендов и...
прототип отсеял 90% из 3000 совпадений, оставив ~75
-50% времени на отчёт по визиту (с 3-4 часов до менее 2 часов, у части до -75%)
