← Вернуться на сайт

Ops · HR · Automation

Автоматизация HR: как обрабатывать резюме и вести учёт времени скриптами

Как использовать LLM и Google Scripts, чтобы автоматизировать HR-рутину без навыков программирования

Почему это работает

Google Workspace уже давно — скрытый «корпоративный автоматизатор». Sheets, Drive, Forms, Gmail, Calendar — всё это соединено в одну экосистему через Google Apps Script.

Проблема раньше была одна: скрипты нужно писать вручную. HR, рекрутер или операционный менеджер обычно на это не идут.

Теперь LLM (Gemini, ChatGPT, Claude) снимают этот барьер:

  • объясняешь задачу простыми словами;
  • модель генерирует рабочий скрипт;
  • ты вставляешь его в Google Scripts;
  • запускается автоматизация, которая раньше казалась «только для программистов».

Фактически LLM превращают Apps Script в “автоматизацию по голосовой команде”.

Где HR тратит больше всего времени

  1. Скачивание и сортировка резюме.
  2. Внесение данных в таблицы.
  3. Ручной triage кандидатов.
  4. Напоминания, письма, follow-up’ы.
  5. Учёт времени сотрудников.

Все эти задачи — повторяемые. А повторяемое = автоматизируемое.

Как работают автоматизации «15 минут»

Механика проста:

  1. Описываешь задачу LLM в стиле: → «Когда в папку на Google Drive падает резюме с hh.ru, нужно: — определить вакансию; — положить файл в соответствующую папку; — извлечь ключевые данные; — записать строку в Google Sheets».
  2. Модель генерирует скрипт.
  3. Ты вставляешь его в Apps Script.
  4. Скрипт работает регулярно (по времени или по событию).
  5. HR получает готовые данные, а не PDF-файлы.

Критически важный момент: HR не пишет код. Он описывает процесс. Модель делает остальное.

Пример 1: автоматическая сортировка резюме

Сценарий

Стандартные резюме с hh.ru имеют похожую структуру: ФИО → позиция → опыт → контакты.

Что делает автоматизация

  • папка «Incoming resumes» становится входом;
  • LLM-подсказка генерирует скрипт, который:
    • определяет вакансию по ключевым словам;
    • перекидывает резюме в нужную папку → “Designer”, “PM”, “Marketing”;
    • фиксирует факт в таблице: имя, email, опыт, дата получения.

Что получает HR

Не десять PDF в почте, а: — структура по вакансиям; — таблица с кандидатами; — сигнал, что есть новые резюме.

Пример 2: автоматический triage кандидатов

Triage — это логическая проверка:

  • есть ли нужные навыки;
  • подходит ли опыт;
  • на какую стадию отправить.

Как помогает LLM

Ты описываешь правила: → «Если указаны Java, Spring, Kubernetes — Senior. Если HTML/CSS, год опыта — Junior. Если ничего не совпадает — Reject».

LLM превращает это в скрипт, который:

  • читает таблицу;
  • расставляет статусы;
  • отмечает «подходит», «сомнительно», «отклонён».

HR делает только одно

Смотрит на готовую таблицу и пишет подходящим.

Пример 3: уведомления в Slack или Gmail

Когда появляется новый кандидат (или обновляется статус), HR нужно знать об этом «сейчас», а не через полдня.

LLM генерирует скрипт, который:

  • отслеживает новые строки;
  • отправляет короткое уведомление HR в Slack или email;
  • прикладывает имя, вакансию и ссылку на файл.

Принцип один: «меньше ручного скролла — больше решений».

Пример 4: простой time-tracking через Forms + Sheets

Проблема

Учёт времени часто превращается в хаос: Excel-файлы, мессенджеры, голосовые сообщения.

Решение

  1. Google Form: «что делал», «сколько часов», «проект».
  2. Ответы автоматически падают в таблицу.
  3. LLM создаёт скрипт, который:
    • подсчитывает часы за неделю;
    • агрегирует по проектам;
    • делает сводку на отдельном листе;
    • присылает HR отчёт каждый понедельник.

Это заменяет дорогие системы учёта.

Пример 5: автоматические письма кандидатам

Самая утомительная часть — follow-up:

  • пригласить;
  • отказать;
  • уточнить;
  • отправить тестовое задание.

LLM генерирует скрипт, который:

  • берёт email из таблицы;
  • подставляет шаблон письма;
  • отправляет письмо по триггеру (например, при статусе «Interview»).

Ты пишешь письмо один раз → дальше работает скрипт.

Почему LLM снимают барьер входа в автоматизацию

1. Не нужно знать JavaScript

Ты описываешь бизнес-логику — модель пишет код.

2. Легко объяснять изменения

«Добавь фильтр по навыку Python» — модель перепишет нужный кусок.

3. Скрипты становятся живыми

Их можно допиливать так же, как разговариваешь с человеком.

4. Быстрые итерации

Любая правка → пару минут.

5. HR перестаёт быть “ручным процессором”

И начинает заниматься людьми, а не переносом данных.

Типовые процессы, которые можно автоматизировать за день

  • сортировка резюме;
  • флаги навыков (Python, Figma, English);
  • чек-лист этапов кандидатов;
  • отправка тестового задания;
  • отчёты по статусам;
  • reminders для интервьюеров;
  • сводка времени сотрудников;
  • уведомления о новых откликах;
  • автозаполнение карточек кандидатов;
  • очистка дубликатов.

Если процесс повторяется — его можно автоматизировать.

Вывод

Google Workspace + LLM превращают HR-рутины в набор кнопок:

  • описать процесс →
  • получить скрипт →
  • запустить автоматизацию.

Без навыков программирования. Без IT-отдела. За 15 минут.

Главная ценность: HR возвращает своё время в работу с людьми, а не с файлами.