PROBLEEM
Te veel recruiter-tijd ging naar administratie, niet naar hiring-beslissingen
Het team had product-market fit, maar de operatie schaalde niet mee. Elke vacature leverde tientallen cv’s op, en recruiters maakten handmatig van ruwe profielen notities die klaar waren voor hiring managers. Kandidaatrecords werden ook handmatig verrijkt, wat zorgde voor vertraging, inconsistentie en een achterstand van 4 dagen voordat shortlists bij klanten terechtkwamen.
✕Recruiters besteedden 340+ uur/jaar aan repetitieve screeningsnotities en CRM-updates;
✕De tijd tot shortlist bedroeg gemiddeld 4 dagen, wat klantreactie en offersnelheid vertraagde;
✕Kandidaatdata stond verspreid over ATS-exports, e-mailthreads en HubSpot-velden, met 18% ontbrekende attributen;
✕Hiring managers beoordeelden het proces negatief: samenvattingen verschilden per recruiter en misten consistente besliscriteria.
OPLOSSING · 8 WEKEN
Eén workflow voor kandidaatsamenvattingen, verrijking en recruiter-QA
We bouwden een AI-ondersteunde operationslaag rond de bestaande stack, niet als apart product. Het doel was eenvoudig: elk binnenkomend kandidaatprofiel omzetten in een gestructureerde samenvatting, het CRM automatisch verrijken en alleen een menselijke goedkeuringsstap behouden waar die echt waarde toevoegde.
WEEK 1–2
Procesmapping en datamodel
De screeningflow in kaart gebracht over ATS-exports, e-mailinvoer en HubSpot; 24 verplichte kandidaatvelden en goedkeuringsregels voor recruiter-review gedefinieerd.
WEEK 3–4
LLM-screeningsamenvattingen
Promptketens gebouwd die cv’s en sollicitatieantwoorden omzetten in recruitersamenvattingen in 6 delen: match, risico’s, senioriteit, vaardigheden, salarissignalen en aanbeveling voor de volgende stap.
WEEK 5–6
Automatisering van CRM-verrijking
n8n gekoppeld aan HubSpot en interne spreadsheets om ontbrekende velden automatisch in te vullen, functietitels en locaties te normaliseren, records te dedupliceren en alerts naar Slack te sturen.
WEEK 7–8
QA, guardrails en rapportage
Confidence-drempels toegevoegd, menselijke review voor edge cases, promptversionering en dashboards voor doorlooptijd, completion rate en frequentie van recruiter-overrides.
RESULTAAT · 3 MAANDEN
Recruiters werkten sneller, hiring managers kregen betere shortlists
| METRIC | BEFORE | AFTER | CHANGE |
|---|---|---|---|
| Uren recruiter-routine / jaar | 340 | 0 | −340h |
| Tijd tot shortlist | 4 days | 1 day | −75% |
| NPS van hiring managers | 43 | 64 | +21 |
| Automatisch verrijkte CRM-records | 0% | 92% | NIEUWE FLOW |
| Percentage recruiter-overrides | 100% | 14% | −86% |
“Voor Pifagor werkten onze recruiters als data-entrymedewerkers met goede intuïtie. In 8 weken maakten we daarvan een shortlistproces van 1 dag dat onze hiring managers echt vertrouwen.”