PROBLEMA
Troppo tempo dei recruiter finiva nell'admin, non nelle decisioni di assunzione
Il team aveva raggiunto il product-market fit, ma le operations non scalavano. Ogni vacancy generava decine di CV, e i recruiter trasformavano manualmente i profili grezzi in note pronte per gli hiring manager. Anche i record dei candidati venivano arricchiti a mano, creando ritardi, incoerenze e un ritardo di 4 giorni prima che le shortlist arrivassero ai clienti.
✕I recruiter spendevano oltre 340 ore/anno in note di screening ripetitive e aggiornamenti del CRM;
✕Il tempo medio per la shortlist era di 4 giorni, rallentando risposta al cliente e velocità delle offerte;
✕I dati dei candidati erano distribuiti tra export ATS, thread email e campi HubSpot con il 18% di attributi mancanti;
✕Gli hiring manager valutavano male il processo: le sintesi variavano da recruiter a recruiter e mancavano criteri decisionali coerenti.
SOLUZIONE · 8 SETTIMANE
Un unico workflow per sintesi candidati, enrichment e QA recruiter
Abbiamo costruito un layer operativo assistito dall'AI attorno allo stack esistente, non un prodotto separato. L'obiettivo era semplice: trasformare ogni profilo candidato in ingresso in una sintesi strutturata, arricchire automaticamente il CRM e mantenere uno step di approvazione umana solo dove aggiungeva valore.
SETTIMANE 1–2
Mappatura del processo e modello dati
Abbiamo mappato il flusso di screening tra export ATS, intake via email e HubSpot; definito 24 campi candidato obbligatori e regole di approvazione per la revisione recruiter.
SETTIMANE 3–4
Sintesi di screening con LLM
Abbiamo creato catene di prompt che trasformavano CV e risposte alle candidature in sintesi recruiter in 6 parti: fit, rischi, seniority, competenze, segnali salariali e raccomandazione sul passo successivo.
SETTIMANE 5–6
Automazione dell'enrichment CRM
Abbiamo collegato n8n a HubSpot e ai fogli interni per compilare automaticamente i campi mancanti, normalizzare titoli e località, deduplicare i record e inviare alert su Slack.
SETTIMANE 7–8
QA, guardrail e reporting
Abbiamo aggiunto soglie di confidenza, revisione umana per i casi limite, versioning dei prompt e dashboard per tempo di evasione, tasso di completamento e frequenza di override dei recruiter.
RISULTATO · 3 MESI
I recruiter hanno accelerato, gli hiring manager hanno ricevuto shortlist migliori
| METRICA | PRIMA | DOPO | VARIAZIONE |
|---|---|---|---|
| Ore di routine recruiter / anno | 340 | 0 | −340h |
| Tempo per la shortlist | 4 days | 1 day | −75% |
| NPS degli hiring manager | 43 | 64 | +21 |
| Record CRM arricchiti automaticamente | 0% | 92% | NUOVO FLUSSO |
| Tasso di override dei recruiter | 100% | 14% | −86% |
“Prima di Pifagor, i nostri recruiter lavoravano come addetti al data entry con buon intuito. In 8 settimane, abbiamo trasformato tutto questo in un processo di shortlist in 1 giorno di cui i nostri hiring manager si fidano davvero.”