Desafío
Automatizar nuestro propio reclutamiento y que nuestros reclutadores realmente lo usen.
Acompañamos a nuestros clientes en la adopción de sus productos de datos e IA. Queríamos primero demostrarlo en casa, en un proceso que importa: nuestro reclutamiento.
El desafío no era técnico. Se resumía en tres exigencias.
- Cubrir todo el proceso. Del sourcing de candidatos al primer contacto, sin interrupciones.
- Cumplir el RGPD. Tratar datos personales de candidatos exige un marco de cumplimiento claro desde el diseño.
- Lograr un uso real. Una herramienta que los reclutadores evitan no vale nada, por eficaz que sea.
La necesidad: un reclutamiento automatizado de principio a fin, que los reclutadores y los business managers usen a diario.
Solución
Partir del trabajo real de los reclutadores y medir la adopción antes de construir.
Tratamos la herramienta como un producto, con sus usuarios y sus indicadores. Tres principios estructuran el enfoque.
- Primero, el flujo de trabajo real. La herramienta reproduce la forma en que los reclutadores trabajan realmente, no un proceso teórico.
- Indicadores de adopción fijados antes del desarrollo. El éxito se mide por el uso, y esa medición se define desde el inicio.
- Reducir los riesgos en orden. El POC asegura el scoring y el cumplimiento, el MVP demuestra el uso diario y la industrialización viene después.
Dispositivo
Un POC para asegurar, un MVP para demostrar, una base para perdurar.
- Definición del producto. Análisis del flujo de trabajo real de los reclutadores y definición de los indicadores de adopción antes de escribir una sola línea de código.
- POC. Validación del scoring de candidatos y del marco de cumplimiento del RGPD.
- MVP. Sourcing, scoring y primer contacto automatizados, en manos de los reclutadores para demostrar el uso diario.
- Industrialización. Integración de la herramienta en la base técnica interna de Diametral.
Un equipo de cinco personas: un product owner, un tech lead y tres desarrolladores, con el apoyo del CTO en la base técnica. Diez meses de proyecto, desde la definición en febrero de 2026 hasta la apertura a todos los reclutadores, prevista para diciembre de 2026.
Entorno técnico: Python, front end en JavaScript, despliegue en contenedores; llamadas a los modelos de lenguaje centralizadas en un gateway LLM interno, con el proveedor seleccionado por configuración y cada llamada registrada con su versión de prompt, sus tokens y su costo por funcionalidad; datalake de perfiles; integración con el ATS Boond.
Resultados
Un reclutamiento asistido por IA, donde cada decisión se apoya en una evidencia.
Una campaña se lanza en una conversación. El asistente lee la ficha de necesidad, propone los campos faltantes citando su fuente, y el reclutador acepta con un clic. El filtro es determinista y explica cada exclusión, criterio por criterio. El scoring califica los perfiles de alto potencial con las evidencias encontradas en el perfil, y nunca excluye a un candidato. La decisión de contactar y de seleccionar a un candidato siempre corresponde al reclutador.
El objetivo se fija antes de la puesta en servicio: 20 entrevistas calificadas por semana y por reclutador, frente a entre 6 y 10 antes, liberando el tiempo de sourcing y de tareas administrativas. La apertura a todos los reclutadores y business managers está prevista para diciembre de 2026.
Sobre todo, aplicamos en nuestra propia casa el método que proponemos a nuestros clientes: indicadores de adopción definidos antes de construir y riesgos reducidos etapa por etapa.
Expertises mobilisées
Savoir-faire
- Product management
- Adopción
- Scoring
- Cumplimiento del RGPD
- IA explicable
Technologies
- Python
- JavaScript
- Gateway LLM
- Contenedores
- ATS Boond
Sello
Cuatro mecanismos que marcan la diferencia.
- Un método probado en casa. Lo que recomendamos a nuestros clientes, lo aplicamos primero a nuestra propia actividad.
- La adopción como criterio de éxito. Los indicadores de uso se fijan antes del desarrollo, no después.
- El cumplimiento desde el POC. El marco del RGPD se valida antes de escalar.
- Una IA que muestra sus evidencias. Cada campo propuesto cita su fuente, cada exclusión se explica y el scoring no descarta a ningún candidato.
Para usted
Un producto de datos adoptado por quienes lo usan.
Este enfoque responde a cuatro situaciones.
- Usted quiere automatizar un proceso de negocio de principio a fin, no solo una tarea aislada.
- Sus herramientas internas existen, pero sus equipos no las usan.
- Sus datos personales exigen un marco sólido de cumplimiento del RGPD.
- Usted quiere pasar de un POC a un producto industrializado, con indicadores de uso.
Partimos del trabajo real de sus equipos y fijamos con usted los indicadores de adopción antes de construir. Los expertos que diseñan el producto también lo ponen en producción y siguen su uso.
