איך Anecdotes גייסה איש מכירות בארה"ב בעזרת סוכני AI. מורית מראיינת את יערה פתאל ויותם צוקר
*אם מעניין אותך לשמוע על קורס גיוס אסטרטגי למנהלות ומנהלי גיוס ומשאבי אנוש, שייפתח ב 1/12/2025, כל הפרטים נמצאים כאן בקישור
הוובינר התקיים ב 23/11/2025, יום ה-779 למלחמה. 3 חטופים חללים עדיין בעזה 🎗️
(תמלול ע"י אפליקציית TimeOS וסיכום ע"י ChatGPT)
הצגה עצמית של המשתתפים
יערה פתאל (VP HR, Anecdotes): החלה ב-Talent Acquisition (כולל סקייל בסימילר ווב), עברה לתפקידי HR רחבים. כיום מנהלת HR, גיוס ומשרד בחברת Anecdotes (~100 עובדים גלובלית) בתחום GRC (Governance, Risk & Compliance). רואה בגיוס את “כאב הליבה” של הביזנס ולכן שמה עליו דגש.
יותם צוקר (מייסדTeamme.io): יזם, מגיע ממשפחת צוקר שהקימו את חברת ההשמה להייטק “נישה”. הקים את Teamme.io – סטודיו תוכן + פלטפורמה טכנולוגית לחוויית מועמד Career site, אימיילים, לינקדאין), וכחצי שנה מוביל פעילות Agents מבוססי-AI לסינון ושיחות ראשוניות עם מועמדים.
מה היה האתגר העסקי-גיוסי?
תפקיד BDR/SDR בארה״ב במודל אזורי (הגיוס הספציפי בריג׳ן טקסס).פרופיל כניסה עם מעט דרישות סף → זרם מועמדים גדול ורועש.60 ימים של משרה פתוחה: שעות רבות על סינון קו״ח ושיחות טלפון עם ארה״ב; ירידה באיכות/כמות לאורך הזמן.לכל יום של “חור” ב-BDR יש עלות עסקית (פחות Pipeline ⇒ פחות מכירות).מהו תפקיד ה-BDR/SDR ולמה הוא “טריקי” לגיוס?
נקודת המגע הראשונה עם לקוחות פוטנציאליים (Outbound/Inbound), לרוב תפקיד כניסה שמהווה “צינור” לצמיחה ל-Sales/CSM.קשה לסנן לפי קו״ח: ההתאמה תלויה ביכולות ורקע משיק (לא תמיד “תיק-דבוקס” של שנות ניסיון).יותר דומה לעולם הגיוס עצמו (שיווק+מכירות), ולכן הקריטריונים “רכים” יחסית.למה לבחור ב-AI עכשיו?
חיסכון בזמן בטופ-אוף-דה-פאנל בלי לוותר על איכות: לתת למערכת לעשות סינון ראשוני ושיחת סקרינינג.Always-Hiring Mindset: לא “פותחים-סוגרים” לפי גל ראשון של קו״ח; המשרה יכולה להמשיך לקבל מועמדים והמערכת מדרגת בזמן אמת.התנסות וחדשנות: העולם הולך לשם; ב-2026 הטלפון הראשוני ידני צפוי להיעלם במשרות מסה.איך נראה התהליך עם Teamme.io (Agent)?
פרסום והגעה למועמדים:ב-Case הזה Teamme.io גם פרסמו בג׳וב-בורדים והביאו יותר קו״ח ואיכותיים יותר לעומת חיבורי ATS רגילים.סינון קו״ח “מבוסס הקשר” (Context-based):שילוב: Job Description + היכרות עם החברה + Recruiting Notes מהקיק-אוף.המערכת מדרגת: Strong fit / Maybe / Not fit, לא רק לפי מילות מפתח אלא לפי הקשר מקצועי.מעבר משלב מסה לשלב ממוקד:לדוגמה: מ-~500 קו״ח ל-~50 רלוונטיים (המספרים תלויי משרה).מועמדי Strong-fit שמקבלים מייל לשלב הבא.שיחת סקרינינג עם האייג׳נט (אודיו):המועמד מקבל מייל “עברת לשלב הבא, כנס לשיחה עם ה-Agent”.השיחה היא קולית, ללא וידאו (בשלב זה), באנגלית; בעברית – טקסט OK, קול בעברית טרם בשל.השאלות פרסונליות לפי הקו״ח (“איך רקע ב-Capital Raising מכשיר לתפקיד B2B SaaS BD?”).הפלט ל-HR: קו״ח + נקודות חוזקה/חולשה + Red Flags + תמליל.ניהול חריגים והשלמות:Strong-fit שלא הקליקו על הלינק → יערה פנתה אליהם ידנית.אינטגרציה מלאה ל-ATS (כמו Comeet) – בבנייה; בפועל עבדו במערכת נפרדת והעבירו דאטה/דוחות ל-ATS.מה יצא בפועל (תוצאות)?
גיוס ב-~שבועיים של מועמד בטקסס (“ג׳וש”), לאחר חודשים של נסיונות ידניים.המועמד שנבחר הציג רמפה מהירה ביותר והפך ל-BDR המוביל.ל-HR נחסכו עשרות שעות של סינון ושיחות ראשוניות; ה-HR התפנה לחלקים האנושיים-עסקיים של הגיוס.במשרות מסה נוספות (למשל פרודקט/Graduates):כשהוגשו ~800 קו״ח בתוך ימים – המערכת אפשרה להמשיך לקבל/לדרג בלי “לסגור את המשרה” מחשש לעומס.נצפה שיפור בדייברסיטי ברשימות ה-Top בהשוואה לסינון ידני.איך הייתה חוויית המועמד?
ברוב המקרים – חיובית ואף מתלהבת )"מגניב שחברה משתמשת ב-AI )"שקיפות: המייל מסביר שמדובר בשיחה עם Agent דיגיטלי; אין “התחזות”.יתרון: תגובה מהירה ומסודרת (כולל “תודה, לא” אוטומטי), בניגוד למצב שבו לא חוזרים כלל.התאמה תרבותית למשרות מסוימות: מועמד שלא מוכן להתנסות טכנולוגית – אולי פחות מתאים פרטנית למשל בGo-To-Market –האם זה מתאים לכל תפקיד?
כן: משרות מסה/ג׳וניור, תפקידי Go-To-Market, תפקידי תוכנה ג׳וניור, תפקידים עם הרבה מועמדים/קריטריונים ניתנים לבדיקה.בזהירות/פחות: בכירים מאוד (VP וכד’); שם יערה לא הייתה נותנת לאג׳נט לנהל את שיחת הסקרינינג.בישראל כרגע: להשתמש ב-סינון קו״ח בעברית; שיחת קול בעברית – עדיין לא בשלה.סוגיות רגולציה, פרטיות והטיות
רגולציה (ארה״ב): משתנה בין מדינות; להיוועץ משפטית לפי ריג׳ן. לדוגמה, קליפורניה – להיזהר/לבדוק לעומק.פרטיות והסכמה: המועמד מאשר תנאי שימוש ו-Privacy Policy לפני השיחה.הטיות (Bias):האג׳נט לא “רואה” מגדר/גיל/אתניות; עובד מטקסט וקו״ח.בפועל נצפה Mix מגוון יותר לעומת סינון ידני.לשים לב: אם “מאמנים” על כמה פרופילים פנימיים – להיזהר מהטיות נסתרות.שפת גוף/ווידאו: לא מנותח; השיחה כיום קולית בלבד.דיפ-פייק/התחזות מועמדים: זה קיים בשוק; יש כלים וטריקים לזיהוי. עדיין מומלץ Reference Checks/Background בשלבים מתקדמים.מה אמרו המנהלים המגייסים?
תמיכה חזקה: “לא מובן איך עדיין מסננים ידנית”; בפרט מנהלים שמובילים AI בדומיין (למשל ב-BDR).התהליך אחרי ה-Agent זז מהר: HR העבירו ישירות למנהל, שקבע ראיון מתקדם.דוגמיות מספריות מהקייסים
מ-~500 קו״ח ל-~50 מועמדים רלוונטיים.“גלים” של ~800 קו״ח (פרודקט/Graduates) – המערכת אפשרה המשך קליטה ומיון בלי “לסגור משרה”.ייצור רשימת מועמדים ממוקדת בתוך ~4–5 שעות מרגע ההגדרה.Time-to-Hire ~ שבועיים ל-BDR בטקסס, אחרי ~60 יום של פתיחה ידנית.עקרונות עבודה ומסקנות פעולה
קיק-אוף חד ומדויק עם HR/מנהל: JD + “הערות גיוס” → פרומפט חכם.השיטה הדו-שלבית: סינון קו״ח הקשרי → שיחת Agent קולית פרסונלית.Always-Hiring במשרות מסה: לא לסגור בגלל עומס; לתת למערכת לדרג רציף.תיאום ציפיות עם מועמדים: שקיפות מלאה שזה Agent; חוויה קצרה וממוקדת.צד משפטי/רגולטורי: בדיקת מדינות בארה״ב וקבלת הסכמה מודעת.שמירת המגע האנושי במקום הנכון: HR ו-Hiring Manager מתמקדים בשלבים האיכותיים; ה-AI עושה את הסיזיפי.מעקב אחרי Strong-fit שלא הקליקו: פנייה יזומה משלימה.בדיקת דייברסיטי והטיות: לנטר את הפלט ולהבטיח גיוון.אינטגרציה ל-ATS: ideaal – חיבור מלא; עד אז – עבודה במקביל וייבוא נתונים.מה השתנה בפועל?
טופ-אוף-דה-פאנל עבר אוטומציה חכמה (סינון+שיחה).מהירות: ימים/שבועות הפכו לשעות/שבועיים.איכות: שאלות מותאמות לקו״ח, איתור מועמדים “לא קלאסיים” אבל מתאימים, ושיפור דייברסיטי.חוויית מועמד: זריזה ושקופה.תפקיד ה-HR: פחות סיזיפי, יותר אסטרטגי-אנושי.ליצירת קשר עם יותם צוקר ויערה פתאל
0547332004
https://www.linkedin.com/in/yotamtzuker/
או ישירות ללינק לקביעת זמן לשיחה:
https://cal.com/teamme/30min
ליצירת קשר עם יערה דרך הלינקדין:
https://www.linkedin.com/in/yaara-fatael-85165b122/