> ATS con matching por IA: parsing de CV, búsqueda semántica, scoring de candidatos y shortlists generadas por la IA en español. También interfaz manual tradicional.

Source: https://hice.ai/es/ats-ia-matching
# 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

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 |

## Preguntas frecuentes sobre ATS IA matching

### ¿Puedo importar mi base de datos de CV existente?

Sí, importación masiva desde cualquier ATS. Parsing e indexación en batch.

### ¿La IA respeta el RGPD con los datos del candidato?

Sí, con consentimientos registrados y borrado selectivo. Datos alojados en la UE y cifrados.

### ¿Puedo usarlo solo con la interfaz clásica sin IA?

Sí, la interfaz tradicional con listas y filtros siempre está disponible.

### ¿Funciona para recruiting de volumen o executive?

Ambos. Configurable para búsquedas de volumen o búsquedas cualitativas senior.

### ¿Se integra con LinkedIn?

Sí, importación de perfiles y tracking de outreach. Sin bots, eso sí: respetamos los ToS.

### ¿Costes?

Precio por recruiter activo, transparente en la página de precios.

### ¿Tiempos de puesta en marcha?

1 semana: importación de datos, configuración y onboarding.

### ¿Soporte?

Onboarding incluido, soporte en español por chat y teléfono.

## Haz matching en segundos, no en días

Demo de 30 minutos o acceso gratuito inmediato.

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