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Antes de AI Data Base
Así era la selección antes de la automatización
lenta, sesgada e ineficiente.
lenta, sesgada e ineficiente.
Filtrado manual de candidatos
Los equipos de RRHH pierden tiempo valioso filtrando manualmente candidatos irrelevantes debido a su baja cualificación.
Screening redundante
Repetición de procesos de evaluación, duplicando esfuerzos que podrían haberse automatizado.
Contacto con candidatos desactualizados
Intentos de contactar perfiles no disponibles, obsoletos o que no responden.
Re-publicación ineficiente de ofertas
No aprovechar el employer branding, aumentando la dependencia de portales de empleo.
Gestión de datos dispersa
Uso de hojas de cálculo, emails y formularios sin integración ni trazabilidad.
Manual Processes Waste Time
HR teams spend valuable time on manual processes where the human factor adds no value. Since over 95% of screened candidates are unqualified, automating this stage increases efficiency by over 85%.
CV Screening Is Obsolete
Resumes don’t reflect candidate’s true skillsets - CV Screening is obsolete.
Assessments Easily Manipulated
Conventional candidate assessments are highly vulnerable to AI manipulation.
Outdated ATS Limitations
Reliance on Traditional ATS Platforms - These tools focused on managing candidate pipelines, not analyzing candidates. Filtering was keyword-based, with not semantic understanding or contextual analysis
Lost Candidate Data
Inefficient Candidate Database - Rejected candidates forgotten in the ATS
Poor Candidate Experience
Iconsistent Candidate Experience - Employer branding suffered due to the perception of inefficiency and disorganization.
