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Antes de AI Talent Sourcing
Así era el sourcing de talento antes de la IA semántica.
lento, fragmentado e ineficiente.
lento, fragmentado e ineficiente.
Filtrado manual de candidatos
Los recruiters navegan manualmente por portales y plataformas, dedicando horas a buscar perfiles que muchas veces no encajan con el puesto.
Sourcing plataforma por plataforma
Los equipos repiten las mismas búsquedas en LinkedIn, Indeed, InfoJobs y decenas de portales más, duplicando esfuerzo y obteniendo resultados inconsistentes.
Matching basado en palabras clave
Los filtros tradicionales dependen de keywords rígidas y pierden candidatos cualificados que no coinciden exactamente en los términos, aunque tengan la experiencia adecuada.
Visibilidad limitada del talento
El sourcing se limita a unas pocas plataformas, dejando talento valioso sin descubrir en miles de portales y bases de datos.
Resultados lentos y desactualizados
Cuando se identifican candidatos, muchos perfiles ya están obsoletos, no disponibles o comprometidos con otros procesos.
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CV Screening Is Obsolete
Resumes don’t reflect candidate’s true skillsets - CV Screening is obsolete.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Outdated ATS Limitations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.
