Jätkame praktiliste AI kogemuslugudega ning seekord intervjueerisin CyberCube’i juhtivvärbajat Irina Filippovat, kes jagas oma kogemust sellest, kuidas ta ehitas Claude’i abil oma esimese Skilli, et automatiseerida värbamisprotsessi hetkeseisu ülevaate koostamist ja jagamist.

Vajadus: kuidas saada värbamise hetkeseisust kiirelt ülevaade?

Suvel tegi CyberCube suure muudatuse ja ettevõttes mindi ChatGPT kasutamiselt üle Claude’i keskkonda. Sellega kaasnesid abimaterjalid ja koolitussari, millest üks kohtumine oli pühendatud spetsiaalselt Skillide loomisele.

Esialgu jäi Irina aga lihtsalt mõtlema, milline võiks olla tema esimene Skill.

„Nagu tihti koolitusega juhtub, ükskõik kui kasulik ja vägev see ei ole, tulin vaimustusega ja ei midagi muud. Pigem algas Claudi vahtimine ja enda käest küsimine „Milline oleks see esimene Skill?“ Tunne oli, et kõik ehitavad, oskavad ja mina pean ka, aga olen nii saamatu, et isegi ei mõtle välja, milline see Skill võiks olla.“

Üsna kiiresti sai Irina aru, et ainult ekraani vaatamisest ei piisa. Ta pöördus abi saamiseks kolleegide poole.

„Arutlesin nendega, milliseid Skille nad kasutavad, kuidas nad selleni jõudsid. See aga viis selleni, et sain aru, et ega esimese Skilli ehitamine ei olnud ainult mulle raske, aga see on seda väärt.“

Vajalik tõuge tuli sügisel, kui värbamismahud suurenesid. ”Ühel hommikul tuli minu juurde meie arendusdirektor ja küsis, kas ta saaks ühe rolli kohta mingeid kokkuvõtteid, kas või üks kord nädalas, et hoida kätt pulsil ja teada, kuidas me konkursiga liigume. Vaikselt vihjas ka, et Claude kindlasti saaks sellega aidata.“

Arendusdirektor näitas talle ka, kuidas tema ise Claude projektide edenemise jälgimiseks kasutab. „Nii sain aru, et rohkem ettekäändeid ei ole ja tuleb tegutseda.“

Probleem oli seega väga konkreetne. Värbamisprotsessi hetkeseisu jaoks tuli minna värbamistarkvarasse, vaadata üle kandidaatide arv ja nende etapid ning koostada selle põhjal kokkuvõte. Kui sama infot on vaja regulaarselt jagada, muutub see kiiresti korduvaks käsitööks.

Lahendus: Claude Skill, mis on ühendatud Ashby ja Slack’iga

Esimese sammuna tuli Claude ühendada tööriistadega, kus vajalik info juba olemas oli. Ashby on värbamistarkvara, mida CyberCube kasutab kandidaatide ja värbamisprotsessi haldamiseks ning Slack ettevõtte sisekommunikatsiooni ja koostöö platvorm.

Irina sõnul käis Claude’i ühendamine Ashby ja Slackiga üsna lihtsalt: Claude → Settings (scrollid alla) → Connectors → vali Ashby või Slack → Connect

Oluline on siinjuures üks organisatsiooniline nüanss. Connectorid peavad olema ettevõtte poolt lubatud. Kui organisatsioon on näiteks Slacki Connectori keelanud, ei ole kasutajal võimalik Slacki Claude’iga ühendada.

Pärast Ashby ühendamist kirjutas Irina Claude’ile esimese juhise: „So i want to build a skill that runs Ashby every Friday and send me update how many people are in pipeline and which stage they are in“.

Seejärel arutas Irina Claude’iga, kuhu kokkuvõte saata ning valikuks sai Slack. Ta lõi konkreetse rolli jaoks eraldi Slacki kanali ning lisas sinna inimesed, kes selle rolliga seotud olid.

„Ning 10 iteratsiooni pärast sai esimene Skill ehitatud, mis koosnes 163 reast ja 8 detailsest sammust.“

Seejärel laadis Irina Skilli üles ja lisas selle oma Skillide sekka. Viimase sammuna seadistas ta Claude’i Scheduled Tasks funktsiooni, et kokkuvõte jõuaks regulaarselt Slacki. „Skilli saab tegelikult esile kutsuda igal sulle sobival hetkel, ajastama otseselt ei pea, aga minu jaoks oli ajastamine lihtsam.“

Milline on Skilli väljund?

Claude võtab Ashbyst värbamisprotsessi hetkeseisu ning koostab selle põhjal kokkuvõtte, kus on näha kandidaatide arv ja nende paiknemine värbamisprotsessi eri etappides ning väljund näeb välja selline:

Sellise ülevaate saab saata automaatselt Slacki või käivitada Skilli vajadusel ka käsitsi.

Mõju: vähem käsitööd

Irina töökorralduses tähendab Skill eelkõige seda, et üks korduv ülesanne on automatiseeritud. Kuna HR tiimis ei ole tema sõnul eraldi meeskonda, puudutab mõju otseselt tema enda tööd.

„Meil pole meeskonda, värbamistiim olengi ainult mina. Mulle see on suureks abiks, sest ma ei pea esiteks meeles pidama, et seda kokkuvõtet on vaja saata ja teiseks on kõik automatiseeritud ja töötab isegi siis, kui mind pole arvutis või olen haiguslehel. Ehk suurim eelis ongi see, et juhid saavad ülevaate ka siis kui mind ei ole kohal.“

Kasutajate tagasiside on olnud positiivne. „Meeskonnad olid väga tänulikud, et neil koguaeg ülevaade nüüd olemas on.“

Skilli saab kasutada ka täiesti jooksvalt, mitte ainult üks kord reedeti nagu Skilli on juhendatud. „Kui juht tuleb mu laua juurde ja küsib, mis staatus meil konkursiga on, siis vajutan konkreetse Skilli valimist „Run“ ja ülevaade on kohe olemas.“

Täpset ajasäästu ei ole Irina mõõtnud, kuid ta hindab, et ühe Skilli abil võib ühe rolli kohta kokku hoida vähemalt tunni jagu tööd.

Esimesest Skillist sai kolm

Esimese Skilli loomine võttis aega ja nõudis kannatlikkust. „Selle Skilli ehitamine võttis mul ikka päris mitu tundi aega, kannatusest me ei räägi. Aga see oli seda väärt.“

Pärast esimese Skilli loomist läks järgmiste ehitamine juba lihtsamalt. „Väga tihti, kui mingi muutus on juba toimunud, hakkame veel ja veel neid asju tegema, ja tänaseks on mul juba 3 erinevat Skilli.“

See on ka üks Irina olulisemaid õppetunde. Esimese lahenduse loomine võib võtta aega, kuid selle käigus tekib oskus ja arusaam, mida saab järgmiste probleemide lahendamisel juba uuesti kasutada.

„Kui Claude saab uuenduse, tuleb mõnikord Skill uuesti seadistada, ehk iga kord, kui see juhtub, peab kontrollima, kas Skill ikka töötab.“

Irina kogemus näitab, et esimese AI automatiseerimise tegemiseks ei pea alustuseks ette teadma kõiki tehnilisi lahendusi. Piisab ühest konkreetsest probleemist, mille lahendamist tahaks lihtsamaks teha. Esimene Skill võib võtta mitu tundi, kuid pärast seda on järgmiste loomine juba märksa lihtsam.