Problema
Agenția plasa ingineri mid-senior — DevOps, staff backend, lead frontend, ML — în companii de produs din România și în birourile din Cluj ale outsourcerilor străini. În 2024 puteau închide 14 roluri pe trimestru cu cinci recrutori și se simțeau bine. La sfârșitul lui 2025 aceiași cinci recrutori închideau nouă, iar fondatoarea scria personal DM-uri introductive vinerea, la 1 noaptea, pentru că nimeni altcineva nu mai avea timp.
Cifrele spuneau aceeași poveste din orice unghi. Timpul mediu până la shortlist crescuse de la 9 zile la 19. Rata de răspuns la outreach-ul rece pe LinkedIn se prăbușise de la 31% la 16% — orice altă agenție din oraș spama aceiași 600 de devi seniori cu același template „oportunitate interesantă". Screen-urile vocale se programau prin trei runde de email-uri per candidat, iar 38% din apelurile efectiv programate erau no-show pentru că recrutorul trecuse deja la următorul rol.
Hiring managerii pierdeau răbdarea. NPS-ul cu clienții scăzuse de la 71 la 43 într-un an — nu pentru că erau candidați mai slabi, ci pentru că shortlist-ul venea în două săptămâni în loc de trei zile. Doi clienți de lungă durată au pornit discret o funcție internă de direct sourcing. Fondatoarea știa că, dacă 2026 va arăta ca 2025, agenția va fi într-un an departamentul de recrutare al doi dintre propriii săi clienți.
Ce am construit
În T1 2026 piesele de care o agenție de recrutare avea efectiv nevoie au aterizat în aceeași săptămână. Modelele realtime mai mici de la OpenAI puteau ține o conversație structurată de 12 minute în română, engleză și puțină maghiară fără să-l facă pe un inginer senior să dea ochii peste cap. Runtime-urile de agent în browser puteau conduce o sesiune LinkedIn Recruiter logată în siguranță, în numele recrutorului, în profilul propriu, fără scraping suspect. Iar furnizorii de ATS deschiseseră în sfârșit webhook-urile bidirecționale care permiteau unui agent extern să trateze ATS-ul ca pe o bază de date, nu ca pe o cutie neagră.
Am împachetat tot ce înseamnă mai sus în jurul unui singur agent AI per rol. Agenția a păstrat Greenhouse ca sistem de evidență, a păstrat LinkedIn Recruiter ca suprafață de sourcing și a păstrat consultanții umani ca oameni care dețin relația cu clientul. Am înlocuit doar tastatul — partea pentru care nimeni nu intră în recrutare.
- Apelul de intake cu hiring managerul este înregistrat; agentul AI generează ICP-ul, must-have-urile, nice-to-have-urile, deal-breakerele și un ghid de tone-of-voice pentru outreach — revizuit și aprobat de recrutor în 5 minute în loc de 45
- Sourcing din mai multe surse: agentul rulează căutări scoped în LinkedIn Recruiter (în sesiunea recrutorului), istoric de commit-uri pe GitHub, profiluri Stack Overflow, talk-uri publice de la conferințe și paginile meetup-urilor IT din România — scoate candidați pe care căutarea standard LinkedIn nu i-ar ranca niciodată
- Mesaj DM personalizat de prim contact în română sau engleză, care face referire la ceva concret pe care candidatul l-a livrat — un talk recent, un repo popular, o migrare de stack menționată pe profil — niciodată cuvântul „oportunitate"
- Screen vocal AI: apel structurat de 12 minute în limba preferată a candidatului, care acoperă motivația, pachetul actual, perioada de preaviz, preferința remote vs hibrid și trei întrebări tehnice de ancoră specifice rolului; transcrierea și scorecard-ul structurat ajung automat în Greenhouse
- Coordonare inteligentă de calendar: agentul preia tot du-te-vino-ul între calendarele candidatului, recrutorului și hiring managerului — inclusiv pe diferențe de fus orar pentru clienți din Berlin, München și Eindhoven — și gestionează reprogramările fără ca un om să deschidă o aplicație de calendar
- Brief de candidat generat automat pentru hiring manager: 1-pager cu puncte tari, riscuri, așteptări de pachet, preaviz, sumar de motivație în două rânduri și un highlight vocal AI de 90 de secunde din screen — astfel încât hiring managerul să audă candidatul, nu doar să citească despre el
- Fir de candidate care: actualizări de status la fiecare etapă din funnel pe WhatsApp, în limba preferată a candidatului — gata cu mesajele „nu am mai auzit nimic, mai sunt în proces?" în ziua 11
- Dashboard pentru fondator: heat map per rol (sourced / contactați / au răspuns / screen-uiți / shortlist / ofertă), productivitate per recrutor, rată de răspuns per sursă, time-to-fill per client — actualizat la fiecare 15 minute
Rezultatele în T1 2026
Agenția a închis 47 de roluri IT senior în trimestru, față de un plan intern de 22 și o medie pe cinci ani de 16 per trimestru. Roluri închise per recrutor au urcat de la 1,8 la 7,5 — un plus de 312%. Timpul până la shortlist s-a prăbușit de la 19 zile la puțin peste 4. Rata de răspuns la outreach-ul de prim contact s-a mai mult decât dublat, de la 16% la 37%, pentru că mesajele făceau în sfârșit referire la ceva real despre candidat.
Screen-urile vocale au trecut de la blocaj la non-eveniment. Agentul a rulat 412 screen-uri vocale în T1 — niciunul programat, condus sau scris de un recrutor. Rata de prezență la screen-urile programate de AI a fost 71%, aproape dublă față de 38% pe care agenția o atingea cu screen-uri coordonate prin email. Hiring managerii primesc acum un brief și un highlight vocal de 90 de secunde; șase din primii zece clienți ai agenției au încetat explicit să mai ceară un al doilea call introductiv înainte de interviul tehnic.
Surpriza pozitivă a fost retenția — a recrutorilor. Doi consultanți seniori care își dăduseră demisia în noiembrie au retras-o după prima lună pe noul workflow. I-au spus fondatoarei același lucru cu cuvinte diferite: redeveniseră consultanți. Agenția a promovat pe amândoi în roluri de client lead, a angajat un analist care să rezolve cazurile-margine ale agentului și a oprit anunțul de recrutor de pe propria pagină de cariere.
Ce am face diferit
Prima versiune a agentului respingea automat orice candidat cu scor de potrivire sub 70. În două săptămâni eliminase, în tăcere, un principal engineer strălucit cu „Cobol" lângă „Rust" în CV (background bancar legacy, contributor weekend pe Rust), iar modelul de scoring nu putea împăca cele două. Am schimbat regula: agentul nu mai respinge niciodată, doar clasează. Tot ce e sub prag intră într-un bucket „revizuire manuală" pe care recrutorul îl parcurge o dată pe zi. Orele pierdute pe bucket sunt neglijabile; candidatul pe care era să-l ratăm e plasat acum la cel mai mare client al agenției.
Am păstrat și debrief-ul cu hiring managerul condus de om. Agentul ascultă, ia notițe și redactează email-ul de follow-up, dar consultantul conduce conversația. Hiring managerii spun pe debrief lucruri pe care nu le-ar pune niciodată în scris — politică internă, anxietate de buget, candidați interni — iar un recrutor care aude asta voce-cu-voce ține relația într-un fel în care un sumar AI nu o va face niciodată. Economia de timp pe redactarea email-ului rămâne 80%; ascultatul l-am lăsat omului.
"Recrutorii noștri erau niște tastatori glorificați de LinkedIn. Au redevenit consultanți — își petrec ziua cu hiring managerii, nu fugărind devi seniori care nu răspund niciodată."
— Partener fondator, agenție de recrutare
