Доклад 1. Артем Садыков (RConf AI), вступление и введение в тему
- Формат: вступление, кейс, интерактив, вопросы и ответы. Мастер-класс записывается, по нему будет конспект. Это не обзор ИИ-инструментов и не обучение промптам, а разбор принципов применения ИИ на примере платформы RConf. Продаж не будет, только бесплатный пилот.
- Вопрос аудитории: как проверить, что знания после обучения применяются? Типичные ответы: аттестации и performance review (запаздывающая метрика, не всегда объективны), прослушивание звонков, присутствие на встречах.
- RConf проводит встречи (в том числе собеседования) и через несколько минут выдаёт ИИ-отчёты: компетенции, ценности, профнавыки, красные флаги. Идея кейса: направить ИИ на интервьюера и давать ему мгновенную развивающую обратную связь по критериям компании.
Доклад 2. Оксана Ковыльникова (начальник Центра по привлечению талантов, ОТП Банк): кейс AI-ассистента в подборе
- Предпосылки: банк (32 года в России, топ-20 по активам, более 2 млн клиентов) обновляет офисы и ввёл новый профиль из 9 компетенций. Три ключевые для интервью: оперативность и клиентский сервис, клиентоориентированность, создание комфортной среды.
- Обучение управляющих интервью по компетенциям и технике STAR мало помогло: на выборочных проверках технику почти не применяли. Рекрутеры не могли присутствовать на каждом массовом интервью, а их обратная связь субъективна.
- Решение: после пилота с 2026 года все собеседования филиальной сети идут через RConf (без установки и регистрации). Совместно написан промпт с индикаторами и вопросами. ИИ даёт рекомендации по кандидату, а также дашборды: сравнение кандидатов, разбор интервью, оценка интервьюеров и динамика команды. Возможна и текстовая обратная связь.
- Вызовы: (1) сопротивление управляющих (якобы забывали включить запись); помогли руководители-амбассадоры, которые сами проходили интервью с ИИ; (2) интервью выросли с 30 минут до часа, затем вернулись к 30–40 минутам; (3) сложность выявления компетенций, для чего рекрутеры составили дополнительный список вопросов по индикаторам.
- Интервью оценивается по 6 критериям. Просаживались диагностика компетенций и техника STAR (перегруженная презентация вакансии, иногда интервью по 8 минут). ИИ выступил ежедневным тренажёром; показатель по STAR вырос в 2 раза.
- Результаты: самоотказы −12%, доля дополнительных этапов согласования (повторные интервью, стажировки) −30%, доля отклонений выросла, конверсия найма +1%, закрепляемость на испытательном сроке +10%, растёт eNPS/CSI руководителя на интервью.
- Планы: масштабирование на другие вакансии, пилот оценки компетенций до интервью (самотестирование), обучение через тренажёр.
Доклад 3. Артем Садыков: итоги и демонстрация
- Выводы: ИИ-оценку можно применять к продажам, закупкам, руководителям; измеряется не только потенциал, но и применение знаний на практике; подход неинвазивен и даёт непрерывную оценку и обратную связь после каждой встречи.
- Предложение: встреча с экспертами и бесплатный пилот с выделенным менеджером, настройкой под методологию заказчика. Показан 97-страничный отчёт пилота (10 рекрутеров, около 100 встреч, с рекомендациями и ИПР).
- Демо: вымышленный банк, менеджер Елена (аттестация 4,8) и клиент Максим (задержка валютного контроля). Аудитория оценила по 3 компетенциям (доверительный контакт ~2,5, скорость и качество сервиса 1–2, клиентоориентированность ~2). ИИ: средняя 2,5 (контакт 2,7, сервис 3, клиентоориентированность 1,7). Ошибки: предложение депозита при заблокированных деньгах, догадка вместо выяснения причины, отсутствие эскалации. ИИ оценивает по индикаторам банка и хвалит за сильные стороны.
- ИИ-ассистент по базе из 40 встреч: клиентоориентированность команды в среднем ниже нормы (2,4 при норме 3), приемлемо лишь у 1 из 8; паттерны: нет эскалации, догадки, продажа при нерешённой проблеме (около четверти звонков). Отчёты можно получать автоматически (например, по понедельникам).
Вопросы и ответы
Нужно ли обсуждать запись интервью с кандидатом? — Артем
Закон требует предупреждать о записи, и это делается при входе в комнату. Дополнительно стоит проговаривать это вслух: зачем нужна запись и что решение принимает человек, а не ИИ. Тогда согласие обычно высокое.
Есть ли данные по бизнес-результатам?
Показаны HR-метрики: самоотказы, конверсия, закрепляемость. У них есть денежное выражение, которое крупные организации умеют считать. Часть данных может быть закрыта по compliance и NDA.
Какие сложности были при внедрении? — Оксана
Главная — сопротивление нанимающих менеджеров, полностью его пока снять не удалось. Остальные вопросы решаются по мере поступления с поддержкой RConf. Промпты не работают с первого раза: их тестируют и дорабатывают.
Как проверяется галлюцинирование ИИ? — Артем
- Нужна экспертиза заказчика: чёткие критерии и индикаторы, на которых строится промпт.
- Затем калибровка: заказчик проверяет результаты, вплоть до прослушивания встреч. Обычно хватает 2–3 итераций.
- По оценкам заказчиков, совпадение с экспертной оценкой — 90–95%.
Какие инструменты оценки потенциала и ценностей работают?
Оксана: проверен инструмент развивающей обратной связи, сейчас идёт пилот селф-тестирования — оценки компетенций до интервью.
Артем: платформа поддерживает входные интервью, автоматизацию ассессмент-центров и интервью по компетенциям. Селф-тестирование проходит голосом, оценка — по критериям заказчика.
Как внедряли систему в банке? — Оксана
- месячный пилот с амбассадорами;
- показ метрик вышестоящему руководству;
- общая встреча со всеми нанимающими менеджерами: ИИ помогает, но не заменяет, решение остаётся за ними;
- за месяц охвачена вся филиальная сеть;
- ежемесячные встречи со статистикой для руководства.
Как обстоит дело с персональными данными (152-ФЗ)? — Артем
- закон не запрещает использовать ИИ;
- кандидат даёт согласие на сбор и хранение данных, ведётся реестр кандидатов;
- согласие можно отозвать с удалением данных;
- трансграничной передачи нет, обработка идёт на моделях внутри контура;
- по договору RConf — обработчик данных по поручению заказчика;
- подход одобрили юристы крупных компаний.
Какова научная база, обучаются ли модели, проверяется ли качество? — Артем
- в основе — проверенная методика STAR и чёткие критерии заказчика;
- задача ИИ — не генерация, а классификация: разложить поведение по критериям;
- модели не дообучаются, используются предобученные; настройка идёт через промпты, бывают по 40 страниц;
- всё тестируется и калибруется до запуска.
Записаться на консультацию с экспертами RConf можно на странице итогов эфира.
Конспект собран ИИ-аналитикой RConf, 7 октября 2026.