TalentMind — ИИ-платформа для скоринга софт-скилов
Разработали ИИ-платформу, которая анализирует аудио — и видеозаписи интервью HR-специалиста с кандидатом и оценивает 10 базовых софт-скилов. TalentMind в 9 раз сокращает время анализа интервью и на 80% ускоряет принятие решений. Его выводы на 87% совпадают с экспертной оценкой.
Отрасль
HR
Услуги
ИИ-разработка
Сроки
июль 2025 по настоящее время
TalentMind
talentmind.ru
Лучший проект
для digital-индустрии (2025)
для digital-индустрии (2025)
Лучший продукт года
среди агентств (2025)
среди агентств (2025)
Лучший сервис агентств
для новых условий (2025)
для новых условий (2025)
Цель
создать технологичный инструмент, который позволит компаниям любого масштаба объективно оценивать софт-скилы кандидатов по записям интервью.
Контекст и вызов рынка
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. А «мягкие» навыки рекрутеры все ещё 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.
Проблема
Идея TalentMind родилась из собственного опыта. Как и многие компании, мы сталкивались с ситуацией, когда новый сотрудник изначально нам подходил по техническим навыкам, но через несколько месяцев становилось очевидно: человек не вписался в команду, не справляется с задачами или теряет мотивацию.
Ключевые бизнес-задачи продукта:
Дополнить экспертизу рекрутеров данными
Снизить процент ошибочного найма
Стандартизировать процесс оценки
Сделать HR-аналитику доступной
Решение
TalentMind — это ИИ-платформа, которая анализирует аудио и видеозаписи интервью HR-специалиста с кандидатом. Так субъективные оценки интервью превращаются в объективные данные, на основании которых бизнес принимает взвешенные решения и формирует сильные команды.
Система распознает речь и транскрибирует её в текст, проводит семантический и лингвистический анализ, выделяет кейсы, о которых рассказывает кандидат (опыт, достижения, участие в проектах). TalentMind объективно и беспристрастно оцениваем десять базовых софт-скилов:
Управленческие навыки
Лидерство
Коммуникация
Планирование и организация процессов
Стрессоустойчивость
Командная работа
Эмпатия
Решение проблем
Критическое мышление
Как работает TalentMind
Процесс
Исследование и кастдев
Команда продукта провела серию глубинных интервью с 20 руководителями и HR-директорами крупных компаний. Результаты подтвердили гипотезу: системного подхода к оценке софт-скилов на рынке практически нет. Большинство решений строится на глубоком профессиональном опыте и суждении рекрутера. Компании подтвердили, что без технологической поддержки эту экспертизу сложно оцифровать — объективно сравнить нескольких сильных кандидатов между собой или быстро обосновать выбор для нанимающего менеджера.
Самая сложная часть — не найти кандидата, а «продать» его нанимающему менеджеру. Руководители отделов мыслят цифрами, а у меня на руках — только мои заметки и профессиональный опыт. Мне нужен «мост» между моей экспертизой и их языком данных. Я должен показать, почему этот кандидат сильный, а не просто сказать, что я так «чувствую
Тимур СкачковHR-директор, IT-компания
Мои рекрутеры — опытные специалисты, а не роботы. Но когда у нас в финале три сильных кандидата, начинается «магия». Один «берет» харизмой, другой — системностью. Нам не хватает данных, чтобы положить их «на весы» и объективно сравнить именно те софт-скилы, которые нужны для этой роли. В итоге мы тратим часы на споры, которые все равно основаны на «экспертном мнении», а не на данных
Ринат АльферовРуководитель отдела подбора, банк
После пятого интервью в день все кандидаты сливаются в одно пятно. Я знаю, что в этих часовых диалогах были маркеры и «красные флаги», но я физически не могу их все удержать в голове и перенести в CRM. Мне нужен не контролер, который скажет, что я неправа, а помощник, который проанализирует рутину и подсветит мне ключевые моменты из беседы, чтобы я могла принять взвешенное решение
Алевтина ВасильеваHR Business Partner, Ритейл
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.
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 отчёт 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.
Сложности и вызовы
Оценка софтов — 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 «слышать» больше, чем просто текст.
Результаты и ценность
Первую пилотную версию мы протестировали внутри своего агентства. Полученные результаты подтвердили точность анализа и пользу продукта для ускорения найма.
х9
сокращение времени анализа интервью
87%
совпадение с экспертной оценкой
на 80%
ускорение принятия решений
Ключевые преимущества:
Ускорение найма — сокращение времени на оценку кандидата до 80%
Точность выше классических оценок, обучение на реальных интервью
Снижение ошибок найма и уменьшение оттока сотрудников
Развёртывание внутри периметра клиента (персональные данные не покидают компанию)
Анализ эмоций кандидата на основе видео (скоро появится)
Дозагрузка данных после нескольких итераций интервью (скоро появится)
Сравнение кандидатов (скоро появится)
Развитие продукта
Следующий этап развития Talent Mind — интеграция функции анализа эмоций и невербальных сигналов, а также возможность сравнения нескольких кандидатов на одну вакансию. Также появится возможность обогащения профиля кандидата по мере прохождения этапов собеседования.
Talent Mind — это инструмент, который меняет парадигму оценки кандидатов.Он превращает субъективные интервью в источник данных, помогает бизнесу принимать решения осознанно и формировать сильные команды.
Команда
Александр Букуров
Сооснователь продукта
Иван Поддубный
Сооснователь продукта
Никита Лантух
Менеджер продукта
Павел Воробьёв
Тимлид фронтенд-направления
Алина Нагабедян
HR-консультант
Дизайнер
2 бэкенд-разработчика