45 днів на пошук одного водія — як рутина в рекрутингу вбиває логістику та нерви HR-менеджера

Минулого місяця нам потрібно було терміново закрити десять вакансій водіїв категорії СЕ через розширення флоту. Я вручну переглядала сотні відгуків на Work.ua та Robota.ua, витрачаючи на це по шість годин щодня. Для обліку кандидатів ми використовуємо звичайні Google Sheets, де я фіксую кожен етап відбору та коментарі водіїв. На платне просування оголошень компанія витратила близько 45 000 гривень за місяць. Окрім цього, я намагалася використовувати ChatGPT для генерації описів вакансій, щоб хоч трохи пришвидшити процес підготовки публікацій.

Найбільше виснажує нескінченний потік нерелевантних дзвінків та повідомлень у неробочий час. Я відчуваю справжню фрустрацію, коли після витрачених годин на обдзвін виявляється, що в кандидата немає потрібного досвіду або документів. Це призводить до того, що машини стоять у гаражі, а компанія втрачає прибуток через простій техніки. Я постійно втомлена, бо замість стратегічних завдань працюю як живий фільтр для спаму. Це створює величезну напругу в стосунках з керівництвом, яке вимагає швидких результатів.

Системна проблема полягає у відсутності автоматизованої воронки відсіву кандидатів на початковому етапі. Наша база в таблицях застаріла, і ми часто телефонуємо людям, які вже працюють у конкурентів. Процеси в логістиці дуже динамічні, а мої інструменти залишилися на рівні 2015 року. У нас немає CRM-системи для рекрутингу, яка б сама нагадувала про кандидатів або робила первинне опитування. Весь процес тримається виключно на моїй пам'яті та ручній роботі, що фізично обмежує темпи росту компанії.

Ми намагалися залучити зовнішню рекрутингову агенцію для допомоги з масовим наймом. За їхні послуги ми заплатили близько 60 000 гривень за три тижні роботи. Також я взяла помічника на фрілансі за 15 000 гривень на місяць, щоб він просто переносив дані з сайтів у наші таблиці Notion та Sheets. Це трохи звільнило мій час, але якість комунікації з кандидатами впала. Фактично, ми просто закидали проблему грошима, не змінюючи саму суть нашого застарілого підходу.

Це рішення виявилося занадто дорогим та зовсім не масштабованим для нашого бюджету. Кошти, витрачені на агентів, не створили внутрішньої бази знань або системи, яку ми могли б використовувати надалі. Як тільки ми перестали платити фрілансеру, робота знову зупинилася, і я повернулася до ручного копіювання даних. Це було тимчасове «пластирне» рішення, яке не вирішило проблему операційної ефективності. Ми продовжуємо втрачати час на рутину, замість того щоб впровадити один раз якісний AI-інструмент.