El staffing de consultores, en 10 segundos

    La IA lee la petición del cliente, busca en la base de datos y te propone los 3 mejores candidatos ordenados por match. Tú confirmas, la IA prepara la propuesta.

    El staffing manual es el cuello de botella

    Cada RFP de cliente exige horas de trabajo: leer la JD, filtrar la base de datos, contactar a los candidatos, verificar disponibilidad, preparar la propuesta. Tiempo que se traduce en oportunidades perdidas frente a competidores más rápidos.

    • RFP que se quedan en cola durante días
    • Bases de datos con miles de CV difíciles de consultar
    • Disponibilidad de los consultores siempre por verificar a mano
    • Propuestas comerciales redactadas en Word desde cero cada vez
    • Banquillo sin monitorizar: consultores parados mientras llegan peticiones compatibles

    Staffing con IA, de principio a fin

    hice.ai automatiza todo el flujo: de la lectura de la JD a la propuesta firmada. El manager mantiene el control, pero el trabajo repetitivo lo hace la IA.

    • «El cliente Iberdrola pide 2 Cloud Architect AWS senior, 12 meses, Madrid»
    • «Avisa a Ana y Luca de que han sido propuestos para el proyecto BBVA»
    • «Genera la propuesta comercial para Mapfre con el equipo de data engineering»
    • «Actualiza la disponibilidad de Marco a partir del 1 de febrero»
    Pruébalo en el chat

    Ejemplos que puedes pedir:

    Demo estática del chat IA de hice.

    Qué obtienes

    Parsing de JD y CV con IA

    Extracción automática de skills, seniority, ubicación, duración y tarifa.

    Match scoring

    Puntuación de compatibilidad candidato-proyecto con su justificación.

    Integración con calendario

    Disponibilidad real de los consultores según las asignaciones existentes.

    Generador de propuestas

    Documentos comerciales en PDF generados con un comando.

    Radar de banquillo

    Alertas automáticas cuando llegan JD compatibles con consultores en banquillo.

    Pipeline visual

    Estado de cada propuesta: enviada, en valoración, ganada, perdida.

    Los datos sin los que ninguna recomendación de staffing es fiable

    Ninguna capa de inteligencia compensa un inventario incompleto. Para que una propuesta de asignación sea útil hacen falta cinco conjuntos de datos: perfiles con competencias fechadas, calendario real de disponibilidad con ausencias y jornada, asignaciones vigentes con su porcentaje de dedicación, demanda con roles y ventanas temporales, y condiciones económicas por rol.

    Si falta alguno, el sistema se degrada de forma predecible. Sin ausencias, propone a gente que estará de vacaciones. Sin porcentaje de dedicación, confunde a alguien asignado parcialmente con alguien libre. Sin fechas en las competencias, propone experiencia caducada. Merece la pena arreglar los datos antes que ampliar funciones.

    • Competencias con nivel, evidencia y fecha de verificación
    • Disponibilidad con ausencias, jornada y compromisos internos
    • Asignaciones con porcentaje de dedicación y fecha de fin
    • Tarifa de venta y coste por rol con permisos diferenciados

    Escenarios en lugar de una única recomendación

    Una lista ordenada esconde las alternativas. En la práctica, una buena respuesta a una petición de staffing tiene cuatro formas: la opción ideal que probablemente no está libre, la opción disponible con un hueco identificado y un plan para cubrirlo, la que retrasa el inicio dos semanas para liberar al perfil adecuado, y la mixta que combina un senior a tiempo parcial con alguien en desarrollo.

    Presentadas así, la conversación con el cliente cambia de naturaleza. En lugar de negociar sobre una propuesta única, se negocia sobre una compensación explícita entre fecha, perfil y precio, que es una posición mucho más sólida y suele terminar mejor para ambas partes.

    • Varias alternativas con impacto en margen, riesgo y fecha
    • Huecos de competencia señalados con su plan de cobertura
    • Opciones de secuenciación cuando el perfil ideal está ocupado
    • Efecto de cada escenario sobre el desarrollo del equipo

    Vigilar el banquillo antes de que aparezca

    El banquillo casi nunca es una sorpresa: es una asignación que termina en una fecha conocida sin nada detrás. Lo que falla es que nadie mira esa fecha con antelación suficiente para actuar comercialmente.

    Una rutina semanal de quince minutos centrada solo en excepciones resuelve la mayor parte. Debe mostrar quién termina asignación en las próximas seis semanas, qué reservas tentativas han caducado, qué demanda probable podría absorber esa capacidad y qué competencias están quedando sin uso. Cada línea necesita un responsable y una fecha, no solo una observación.

    • Fin de asignación visible con semanas de antelación
    • Reservas tentativas con fecha de confirmación o liberación
    • Cruce entre capacidad que se libera y demanda probable
    • Acciones con responsable y fecha, no solo alertas

    Empresa de body rental, 150 consultores

    El staff manager procesaba 25 RFP a la semana, 20 minutos cada una = 8+ horas. Con hice.ai: 25 RFP × 2 minutos = menos de una hora. 7 horas a la semana liberadas para actividades comerciales de mayor valor: atención al cliente, prospección, negociación.

    hice.ai vs staffing manual o ATS clásico

    Característicahice.aiATS clásico
    Tiempo para procesar una RFP2 minutos20-30 minutos
    Match con IANativoFiltros manuales
    Disponibilidad en tiempo realPor verificar a mano
    Propuesta comercial automáticaWord manual
    Alertas sobre el banquilloNo
    Coste de licenciaIncluida en el PSAHerramienta aparte

    FAQ

    ¿Qué significa staffing en consultoría?+

    El proceso de asignar consultores a los proyectos de los clientes: matching de skills, verificación de disponibilidad, propuesta comercial y contratación.

    ¿Cuántos CV puedo cargar?+

    Sin límites prácticos. Base de datos escalable para firmas con miles de candidatos.

    ¿La IA lee también CV en inglés o francés?+

    Sí, parsing multilingüe. La IA normaliza skills y roles para hacerlos buscables.

    ¿Puedo integrar LinkedIn?+

    Importación de CV manual o vía extensión de Chrome. Integración directa con la API de LinkedIn en el roadmap.

    ¿Cómo funciona el match scoring?+

    La IA valora skills requeridas vs presentes, seniority, ubicación, disponibilidad y experiencia previa con el cliente. Resultado: puntuación + explicación.

    ¿Puedo personalizar las propuestas comerciales?+

    Sí. Plantillas corporativas, branding, secciones personalizables. La IA rellena los datos del proyecto.

    ¿Se integra con Salesforce para el pipeline?+

    Sí, API REST. Pero muchas firmas sustituyen Salesforce por hice.ai para el pipeline de consultoría.

    ¿Funciona también para recruiting puro (no staffing)?+

    Sí. El módulo ATS es completo: pipeline de candidatos, entrevistas, ofertas.

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