Как на 90% сократить время анализа документов (на примере рекрутинга)
Нашел классный AI-инструмент по ускорению работы с большим количеством документов без додумывания фактов.
На днях мне довелось заниматься двумя интересными задачами:
• Marketing Research – анализ >10 отраслевых исследований (30+ страниц каждое);
• Помощь друзьям из кадрового агентства – ускорение процесса анализа объемов поступающих резюме.
По привычке решил отрабатывать обе задачи через ChatGPT, но быстро столкнулся с массой проблем:
• ChatGPT и другие LLM не переваривают более 4-5 документов за раз;
• LLM часто ограничены по объёму загружаемых документов;
• Фантазируют – искажают факты и цифры.
NotebookLM от Google суперски справился со всеми проблемами.
Как работает NotebookLM на примере рекрутинговой задачи.
Интересный факт: Среднее кадровое агентство в РФ за год обрабатывает более 97 000 резюме.
Последовательность действий в NotebookLM (Не забываем включить VPN):
- Загружаем массив резюме (PDF, DOCX, TXT) в блок «Источники»;
- Добавляем требования к кандидату в формате текста в чате либо в блок «Источники» в формате документа;
Запрашиваем анализ в чате:
Проанализируй все резюме на соответствие вакансии по ключевым критериям (опыт, навыки, образование, зарплатные ожидания). Раздели кандидатов на три группы: • Зелёная зона (80-100%) – высокая релевантность. • Жёлтая зона (50-80%) – частичное соответствие. • Красная зона (<50%) – низкое соответствие. Подготовь итоговую таблицу с процентным рейтингом кандидатов и выявленными несоответствиями.
Результаты:
- Время анализа резюме под одну вакансию сокращено на 90%;
- Экономический эффект для среднего кадрового агентства +231 000₽ в год.
NotebookLM отлично показал себя в задачах, требующих быстрого анализа большого объёма текстовой информации, где важно точное извлечение данных без искажений.
Обязательно попробуйте NotebookLM и поделитесь опытом в комментариях!
Кейсы применения ИИ в работе.
Цифры, эффекты, визуализация.
Для тех, кто считает результат.