OriginR: Gépi gyorsaság, emberi döntés – A toborzás új evolúciója

A jelöltekért folyó verseny gyorsul, a recruitment még mindig kiszámíthatatlan miközben az AI már képes azonnal reagálni.
Hogyan lehet gyorsabb és költséghatékonyabb a keresés, miközben a személyes kapcsolat, az emberi érték megmarad? Így született hibrid megoldásunk: az AI nem kiváltja, hanem erősíti a toborzást. Sourcol, értékel, összegez időkorlát nélkül, míg a HR-es valódi értéket teremt: kiválaszt és segíti az emberi kapcsolatokat. Eredményeink: a toborzás gyorsabb, a költségek csökkentek, a jelöltek hamarabb, jobb élménnyel kerültek kapcsolatba általunk.Ez nem csak egy új eszköz, hanem egy új gondolkodásmód. Egy fenntarthatóbb jövő a recruitmentben – ahol az algoritmus és az ember együtt dolgozik.

Digitálisan érett vállalati környezetben szocializálódva indítottuk el saját fejlesztésű AI-recruitment platformunkat azzal a céllal, hogy hatékonyabbá, gyorsabbá, olcsóbbá és skálázhatóvá tegyük partnereink toborzási folyamatait.
Szeretnénk a megoldással minél több céget megismertetni, de tisztában vagyunk azzal is, hogy az AI alapú megoldás bevezetése piaci edukációt is igényel.
Elvárásaink között szerepelt a toborzási idő 30%-os csökkentése és a jelöltek előszűrésének automatizálása 70%-os pontossággal.

Az AI-alapú recruitment platform fejlesztése az ügyfél oldali piaci igények és az AI minden fronton való térhódításának felismeréséből indult. Azt láttuk, hogy az általunk is támogatott toborzási folyamatok időigényesek és drágák, a hirdetési és LinkedIn költségek jelentős többletköltséget jelentenek, miközben mindig is fontos volt a minőségi szűrés biztosítása is. A megvalósítási stratégia alapgondolata az volt, hogy a technológia és mesterséges intelligencia segítségével automatizáljuk a toborzási folyamat kulcslépéseit, ugyanakkor megtartsuk az emberi tényezőt ott, ahol az valódi hozzáadott értéket képvisel.

A stratégia célja a toborzási idő 30%-os csökkentése, az előszűrési folyamat hatékonyságának növelése és költséghatékonyabbá tétele volt. Ezt egy saját fejlesztésű platform segítségével kívántuk elérni, amely mesterséges intelligencián alapuló előszűrési és kommunikációs funkciókat kínál. Felismertük, hogy a job boardokkal való kapcsolódás nélkül a rendszer nem lehet hatékony, így az első stratégiai lépések között szerepelt a LinkedIN-hez való API kapcsolat biztosíthatósága. Szintén elengedhetetlennek láttuk a rendszer partnercégek ATS rendszereibe való integrálhatóságát.

A megvalósítás az alábbi főbb lépésekben történt:

Szükségletfelmérés, stakeholder-egyeztetés – Interjúk és workshopok keretében feltártuk a HR, az IT és az üzleti oldal elvárásait.

Platformtervezés és UX-kutatás – A felhasználói élmény és gyakorlati igények mentén alakítottuk ki a platform struktúráját.

Technikai fejlesztés és AI-modell tréning – Sokrétű adataink alapján tanítottuk be az előszűrő algoritmusokat.

Pilot szakasz – Kiválasztott pozíciók esetében teszteltük az eszközt, majd visszajelzések alapján finomítottuk és finomhangoljuk a mai napig.
Teljes bevezetés és oktatás – Leendő partnereink és vezetőik számára demokat tartunk a hatékony használatról.

Mérés és finomhangolás – A bevezetés után KPI-okat mértünk: toborzási idő, jelölt-elégedettség, előszűrési pontosság.

A fejlesztés során folyamatosan figyeltük a visszajelzéseket és a felhasználói adatokat, így egy rugalmas, tanuló rendszer alakult ki, amelyet továbbra is fejlesztünk.

Az AI-megoldásunk bevezetése óta mérhető, üzletileg is igazolt előrelépést értünk el a toborzás szinte minden kulcsterületén. Startupként partnereinknél bevezetett megoldásról beszélhetünk. A megoldás hibrid működése – a mesterséges intelligencia és a toborzók együttműködése – gyorsította a kiválasztási folyamatot, csökkentette a költségeket, és közben növelte a jelöltélményt is.
⏱️ Gyorsaság
A time-to-hire az induláskori 23 napról 10,4 napra csökkent.
Ez 55%-os gyorsulás, mellyel versenyképesebbé váltunk a legjobb jelöltek megszerzésében.
Az AI rendszer azonosítás után <1 órán belül kapcsolatba lép a potenciális jelöltekkel, akár éjszaka is.
💰 Költséghatékonyság
A piaci átlaghoz (3000 EUR / hire) képest 70%-kal olcsóbb a rendszerünk: átlagosan 900–1200 EUR/hire.
Automatizált hirdetésfeladásnak és job board-optimalizációnak köszönhetően a fizetett hirdetési költségeink 60%-kal csökkentek.
Az AI révén egy toborzó +40%-kal több pozíciót képes kezelni, miközben kevesebb időt tölt adminisztrációval.
🎯 Minőség
Az AI által javasolt jelöltek közül 38% jut el interjúra, és minden 4. jelöltből 1-et felveszünk.
A jelöltek 84%-a „jó” vagy „kiváló” illeszkedést mutatott a pozícióhoz és a vállalati kultúrához HR-visszajelzés alapján.
🤝 Élmény és hatás
A jelöltek 60–65%-a válaszol az AI első megkeresésére 48 órán belül.
A HR-esek NPS pontszáma +42 – kiemelik, hogy az AI levette róluk a terhet, így ők az emberi kapcsolatra koncentrálhatnak.
A vállalat employer brandingje is erősödött: a következetes és személyre szabott megjelenésnek köszönhetően.
🌍 Skálázhatóság
A megoldás ma már 5 országban működik sikeresen, külön lokalizációs igény nélkül.
Az AI heti szinten tanul új szabályokat és viselkedésmintákat, így egyre pontosabbá válik a sourcing során.

🧠 Összegzés
Ez a megoldás nem csupán egy technológiai újítás, hanem egy új recruitment filozófia, amely:
erőforrást spórol, időt nyer, és közben értékesebb emberi interakciókra ad teret.

Az AI-alapú toborzás alkalmazása túlmutat a HR-folyamatok optimalizálásán: stratégiai szinten hat a vállalat üzletmenetére. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi, hogy a szervezetek gyorsabban, pontosabban és alacsonyabb költséggel találják meg a megfelelő munkaerőt. Ez különösen fontos napjaink gyorsan változó piaci környezetében, ahol az időben történő pozícióbetöltés üzleti kritériummá vált.

Az AI segítségével a time-to-hire akár 50–70%-kal is csökkenhet, ami közvetlenül hozzájárul a termelékenység fenntartásához, a projektcsúszások elkerüléséhez és a szervezeti rugalmasság növeléséhez. Emellett az algoritmusok képesek az ideális jelöltek gyors előszűrésére, a pozícióhoz való illeszkedés prediktív becslésére, így javul a kiválasztás minősége, csökken a fluktuáció és erősödik a megtartás.

Az AI-alapú rendszerek nemcsak a toborzók munkáját könnyítik meg, hanem 24/7 elérhetőek, így éjjel-nappal képesek sourcingot és kapcsolatfelvételt végezni, ami jelentős versenyelőnyt jelent a tehetségekért folytatott küzdelemben. A technológia skálázható: tömeges toborzási igény vagy nemzetközi bővülés esetén is biztosítani tudja a gyors és következetes folyamatokat.
További előny, hogy a rendszerből származó adatokat a vállalat toborzási stratégiák és munkaerő-tervezés optimalizálására is fel tudja használni. Ezáltal nemcsak operatív, hanem üzleti szintű döntéstámogatási eszközzé válik.
Összességében az AI-alapú recruitment nem csupán automatizál, hanem új szintre emeli a toborzás hatékonyságát és üzleti értékét, ezáltal kulcsszerepet játszik a versenyképes és agilis szervezeti működésben.

A projekt legnagyobb kihívása az volt, hogy olyan AI-alapú toborzási rendszert hozzunk létre, amely valódi hatékonyságot nyújt az emberi munkához képest. Technikai oldalról a job board platformokhoz való API-kapcsolatok kiépítése bizonyult összetettnek, mivel sok esetben hiányos vagy nem szabványos interfészekkel dolgoztunk. Stratégiai szinten a legnagyobb kihívást az jelentette, hogy olyan folyamatot alakítsunk ki, amely gyorsabb, pontosabb és jobban skálázható a hagyományos toborzásnál. Ha újrakezdenénk, korábban vonnánk be pilot ügyfeleket, célzottabban fókuszálnánk azokra a pozíciókra, ahol az AI a legnagyobb hozzáadott értéket nyújtja. A legfontosabb tanulság: az AI nem kiváltja, hanem erősíti a humán toborzást – új szintre emelve a gyorsaságot, a minőséget és az élményt.

A projekt igazi sikerének megkülönböztető jegye az volt, hogy valódi hibrid modellt valósított meg a toborzásban – nem kiváltotta, hanem megerősítette az emberi HR szerepet.
🔍 A kulcstényező, ami megkülönböztette más AI-alapú HR projektektől:
Az AI és a humán toborzó nem egymás alternatívái voltak, hanem szövetségesei.
Ez azt jelentette, hogy:
* Az AI vette át a monoton, időigényes sourcing-feladatokat (napi 200–300 jelölt értékelése, rangsorolása, első kapcsolatfelvétel),
* miközben a toborzók a valódi értékteremtésre fókuszálhattak: személyes interjúk, bizalomépítés, ajánlattétel.
Ez a szimbiózis hozta meg azokat a valóban mérhető eredményeket, mint:
* 55%-kal gyorsabb toborzás,
* 60–70%-os költségcsökkentés,
* +40%-os recruiter kapacitásnövekedés,
* és 73%-os válaszarány AI-kezdeményezésű megkeresésekre.
Továbbá, ami még kiemelte a projektet:
* Etikus, transzparens AI-használat: a döntés mindig emberi kézben maradt.
* Nyelvfüggetlen, skálázható technológia: már 5 országban működik.
* Nem csak technológia, hanem szemléletváltás is: új gondolkodás a toborzásról.
Ez tette a projektet nemcsak sikeressé, hanem példaértékűvé is a HR digitalizáció területén.

A projekt sikeres megvalósítása egy elhivatott és sokoldalu szakértői csapat együttműködésének eredménye. A kulcsszereplők a következők voltak:

Philippe Boucher – a koncepció megálmodója, a projekt alapító ötletgazdája;
Philippe Petesch – a mesterséges intelligencia alapú termékfejlesztés vezetője;
Madalin Serbanescu – az üzleti modell és stratégia kialakításáért felelős szakember;
Sorin Chiru – a toborzási folyamatok szakértője, a recruitment logika és működés felelőse;
Csory Orsolya– az ügyféltapasztalatok feldolgozása alapján az implementációért és a termékfejlesztési irányok meghatározásáért felelős;
Ana Marie Lofinda – a projekt marketingkommunikációjának vezetője;
Balla Krisztina – a megoldás valós idejű tesztelését, ügyféloldali bemutatását és bevezetését irányította.
Ez a csapat együttesen biztosította, hogy az AI-alapú Talent Attraction megoldás gyorsan, hatékonyan és az ügyféligényekhez igazodva valósuljon meg