Cómo Incentiva redujo más de 1.265 horas mensuales de búsqueda manual en su proceso de selección.
Un agente de IA que centraliza información dispersa y devuelve los mejores candidatos en segundos.
1.265 horas al mes perdidas en tareas que no agregaban valor al proceso.
Incentiva opera con veintitrés selectores. Cada uno dedicaba entre dos y tres horas diarias a revisar CVs, notas y documentos dispersos en distintos sistemas. El resultado: un proceso lento, repetitivo y difícil de escalar.
El problema no era encontrar candidatos. Era acceder a la información correcta en el momento correcto.
Los CVs, las notas internas y los datos de búsquedas previas vivían en sistemas distintos que no se hablaban entre sí. Cada vez que un selector iniciaba una nueva búsqueda, tenía que reconstruir contexto manualmente. Abrir carpetas, leer notas, cruzar información, recordar entrevistas pasadas. Una tarea que se repetía decenas de veces al día, multiplicada por veintitrés personas.
¿Puede el selector interactuar con el sistema como si fuera un compañero de trabajo que conoce a todos los candidatos de la base?
La respuesta ideal era escribir algo así: "Necesito candidatos con más de 5 años en marketing y menos de 35 años, con experiencia en consumo masivo." Y recibir la lista. Sin formularios. Sin filtros. Sin procesos intermedios.
Un agente de IA integrado al proceso real de selección.
Construimos un agente que centraliza CVs, notas y datos dispersos en un único sistema de búsqueda conversacional. El selector escribe en lenguaje natural y recibe candidatos relevantes en segundos, ya estructurados y con el contexto histórico cargado.
- Una sola interfaz conversacional, sin formularios.
- Toda la información centralizada y disponible al instante.
- Resultados ordenados con el contexto ya armado para la entrevista.
De concepto a producción en pocas semanas.
Trabajamos sobre lo que Incentiva ya tenía. Sin reemplazar sistemas. Sin migrar bases. Sin pedirle al equipo que cambie de herramientas. Parte clave del trabajo fue estructurar los datos antes de automatizar la búsqueda. El sistema funciona porque los datos abajo están limpios.
80 a 90%
de reducción estimada en tiempo operativo de búsqueda.
El impacto es directo en la velocidad del proceso de selección, reduciendo fricción en las etapas tempranas del pipeline, donde antes se perdía la mayoría del tiempo del equipo.
El impacto completo se está midiendo en ciclos reales de uso y se actualizará en los próximos meses.
¿Tu equipo tiene un proceso similar?
Podemos analizar tu caso y ver si este enfoque aplica a tu operación. Sin compromiso. Sin promesas adelantadas. Sin ruido innecesario.