Ertas para Evaluación de Currículums y RRHH

The Challenge

Los equipos de adquisición de talento en empresas en crecimiento revisan cientos o miles de solicitudes por puesto abierto. La evaluación manual de currículums es lenta, inconsistente y propensa a sesgos inconscientes. Diferentes reclutadores aplican diferentes estándares para el mismo rol, los candidatos calificados son pasados por alto durante períodos de alto volumen, y la presión por avanzar rápidamente lleva a revisiones superficiales que no detectan habilidades transferibles o trayectorias no tradicionales.

Las herramientas de evaluación de IA existentes usan coincidencia de palabras clave que es fácil de manipular y no logra evaluar la calificación real. Un candidato que lista cada palabra clave tecnológica en su currículum puntúa más alto que un ingeniero genuinamente hábil con un currículum conciso. Estas herramientas tampoco pueden adaptarse a requisitos específicos de la organización — tu definición de 'senior' puede diferir del estándar genérico de la industria, y la pila tecnológica específica, la experiencia de dominio y las habilidades blandas que predicen éxito en tu empresa son únicas de tu contexto de contratación. Las herramientas de evaluación estándar optimizan para descripciones de empleo genéricas, no para las necesidades específicas de tu equipo.

The Solution

Ertas permite a los equipos de RRHH ajustar modelos de evaluación con los datos históricos de contratación de su organización — currículums que fueron evaluados por reclutadores experimentados, con resultados rastreados a lo largo del embudo de contratación. El modelo aprende qué calificaciones, patrones de experiencia y combinaciones de habilidades predicen éxito para cada tipo de rol en tu organización específica, yendo mucho más allá de la coincidencia de palabras clave para comprender el significado semántico de las experiencias de los candidatos y cómo se mapean a tus requisitos.

Con Ertas Studio, los equipos de talento entrenan modelos con pares de currículums y evaluaciones estructuradas — calificando cada candidato en ajuste técnico, relevancia de experiencia, alineación de habilidades y otras dimensiones definidas por el equipo de contratación. El modelo ajustado luego procesa nuevas solicitudes y produce evaluaciones estructuradas que coinciden con el formato y los criterios que los reclutadores ya usan. Desplegado a través de Ertas Cloud con controles de acceso estrictos, el modelo sirve como herramienta de evaluación de primera pasada que prioriza el grupo de candidatos, asegurando que cada candidato calificado reciba atención humana mientras reduce el tiempo que los reclutadores pasan en solicitudes claramente no coincidentes. Ertas Vault asegura que todos los datos de candidatos se manejen de acuerdo con las regulaciones de protección de datos.

Key Features

Example Workflow

Una empresa de tecnología que contrata 200 ingenieros anualmente recibe un promedio de 500 solicitudes por rol. El equipo de talento exporta 20,000 solicitudes históricas con evaluaciones de reclutadores (rúbrica de puntuación de 5 dimensiones) y resultados de contratación, las carga en Ertas Vault después de eliminar identificadores demográficos, y ajusta un modelo de evaluación en Ertas Studio. El modelo se despliega como una API conectada a su ATS. Cuando llegan nuevas solicitudes, el modelo produce una evaluación estructurada que coincide con la rúbrica del reclutador, con una puntuación de prioridad y una breve justificación citando elementos específicos del currículum. Los reclutadores aún revisan cada candidato pero comienzan con la lista priorizada por IA. Después de tres meses, el equipo mide resultados: el tiempo de evaluación del reclutador por rol baja un 60%, y el porcentaje de candidatos calificados que reciben entrevistas aumenta un 25% — principalmente porque la IA identifica candidatos con experiencia transferible relevante pero no obvia que los reclutadores previamente pasaban por alto en la evaluación manual de alto volumen.