El ATS con IA que hace el matching por ti

Subes los CV, escribes el brief y la IA te devuelve la shortlist ordenada. Siempre tienes disponible la interfaz tradicional para quien prefiere gestionar el ATS de forma manual.

Por qué los ATS clásicos ya no bastan

Los ATS tradicionales se han convertido en bases de datos estáticas de CV: búsqueda por palabras clave, decenas de filtros, cero contexto. El recruiter pierde horas haciendo lo que la IA haría en segundos.

Búsqueda solo por palabras clave: escribes «React» y pierdes los CV con «ReactJS»
CV duplicados y versiones obsoletas que ensucian la base de datos
Ningún matching automático entre brief y candidato
Outreach manual, uno por uno
Reporting al cliente hecho a mano en PowerPoint

Matching de candidatos como una conversación

hice.ai lee cada CV, lo entiende y lo conecta con los briefs en tiempo real. Tú pides un perfil y te propone los 10 mejores matches con su motivación.

«React Senior, 5+ años, experiencia fintech, Madrid» → 12 matches ordenados con el porqué del matching
«Necesito un PM ágil, inglés fluido, sector healthcare» → shortlist con scoring 0-100
«Reconecta con los candidatos que hace 6 meses dijeron que no a Repsol» → la IA te los vuelve a proponer
«Manda outreach personalizado al top 5 de esta shortlist» → borradores listos para revisar

Pruébalo en el chat

Ejemplos que puedes pedir:

Demo estática del chat IA de hice.

Qué obtienes

Parsing de CV multiformato

PDF, Word, imágenes, escaneos: la IA extrae nombre, skills, experiencia y certificaciones.

Matching semántico

Entiende sinónimos, tecnologías equivalentes y la séniority real: no solo keywords.

Scoring 0-100 por brief

Cada candidato tiene un score con explicación: por qué encaja y dónde no.

Deduplicación con IA

Reconoce al mismo candidato aunque el CV sea distinto y evita duplicados.

Memoria del candidato

Histórico de entrevistas, motivos de exclusión y preferencias: todo recuperable en chat.

Outreach personalizado

Borradores adaptados a cada candidato, manteniendo el tono del recruiter.

Pipeline por búsqueda

Fases configurables: screening, entrevista, propuesta, hired.

Shortlists compartibles

Genera enlaces para clientes con shortlists interactivas y feedback inline.

Tagging de skills automático

Taxonomía de skills actualizada, nunca más tags manuales.

Reporting con IA para el cliente

Dashboard de la búsqueda generado y actualizado automáticamente.

Multi-tenant para agencias

Separación de datos por cliente, permisos granulares.

Interfaz tradicional

¿Prefieres el ATS clásico con listas y filtros? Siempre disponible en paralelo al chat con IA.

Qué hace falta para que el emparejamiento funcione

Un sistema de emparejamiento es tan bueno como la estructura de sus datos. Hacen falta tres cosas: competencias con nivel y fecha de última utilización, un vocabulario controlado con equivalencias revisables, y una petición traducida a requisitos separando lo obligatorio de lo deseable.

Cuando falta cualquiera de las tres, el resultado se degrada de forma predecible. Sin fechas, propone experiencia caducada. Sin equivalencias, pierde a candidatos válidos que escribieron la tecnología con otro nombre. Y si cada preferencia se convierte en filtro duro, la búsqueda se queda sin resultados útiles.

Competencias con nivel, evidencia y fecha de verificación
Sinónimos y familias gestionados con revisión humana
Requisitos obligatorios separados de las preferencias
Deduplicación antes de incorporar fuentes nuevas

Una puntuación que se puede explicar al cliente

Un número entre cero y cien solo es útil si se puede abrir. Para cada perfil propuesto debe verse qué requisitos cumple, con qué evidencia y en qué documento, y qué le falta. Esa transparencia sirve para dos cosas: permite al recruiter corregir con criterio y permite defender la terna delante del cliente.

También conviene registrar cuándo una persona se aparta de la recomendación y por qué. Esas correcciones son la mejor fuente de mejora del sistema y, en la práctica, revelan casi siempre un dato mal capturado en el origen que conviene arreglar.

Detalle por requisito con enlace a la evidencia
Huecos señalados de forma explícita en cada perfil
Motivo registrado cuando se descarta una sugerencia
Revisión periódica de las correcciones más frecuentes

Mantener la base viva y conforme

Una base de candidatos envejece rápido. Un perfil sin contacto en dos años no es un activo: ensucia las búsquedas y añade obligaciones de protección de datos sin aportar nada. Mantenerla viva exige poco esfuerzo si está sistematizado.

Lo mínimo razonable es actualizar disponibilidad y expectativa en cada contacto, registrar la fecha de la última validación de cada competencia y aplicar una política de retención escrita con su base legal y su caducidad automática. Es la diferencia entre un archivo grande y una base de la que salen contrataciones.

Origen, base legal y fecha del consentimiento en cada perfil
Caducidad automática con aviso previo
Actualización de disponibilidad en cada conversación
Control de qué datos salen al compartir una terna

Agencia de recruiting, 8 recruiters, 60 mandatos activos

Una agencia con 8 recruiters sobre 60 búsquedas tenía un ATS clásico: 50% del tiempo dedicado a buscar CV y hacer screening. Con hice.ai la IA hace parsing, matching y la primera shortlist. Tiempo medio por shortlist: de 2 días a 2 horas. Capacidad de mandatos gestionados: +60%.

hice.ai vs ATS tradicionales

Característica	hice.ai	ATS clásico
Búsqueda de CV	Semántica con IA	Keyword
Matching automático	Sí	No
Scoring de candidatos	0-100 explicado	Manual
Deduplicación	Con IA	Manual
Outreach personalizado	Con IA por candidato	Plantillas genéricas
Reporting	Automático	PowerPoint
Curva de aprendizaje	Un chat	Semanas de formación