O AI ATS que combina com você

Faça upload de currículos, escreva um resumo, a IA retorna uma lista classificada. A tradicional interface manual está sempre disponível para quem preferir.

Por que os ATS clássicos não são mais suficientes

Os ATSs tradicionais tornaram-se bancos de dados estáticos de currículos: pesquisa por palavra-chave, dezenas de filtros, zero contexto. Os recrutadores passam horas fazendo o que a IA faria em segundos.

Pesquisa apenas por palavra-chave: digite «React» e perca currículos «ReactJS»
CVs duplicados e versões desatualizadas poluindo o banco de dados
Nenhuma correspondência automática entre briefing e candidato
Atendimento manual um por um
Relatórios de clientes criados manualmente no PowerPoint

Correspondência de candidatos como uma conversa

hice.ai lê cada currículo, entende-o e conecta-o aos briefings em tempo real. Você pede um perfil, ele propõe o top 10 com raciocínio.

«React Senior, 5+ anos, fintech, Milão» → 12 partidas classificadas com raciocínio de jogo
«Precisa de um PM ágil, inglês fluente, saúde» → lista restrita com pontuação de 0 a 100
«Reconectar candidatos que disseram não à Generali há 6 meses» → AI os propõe novamente
«Enviar divulgação personalizada para os 5 primeiros desta lista» → rascunhos prontos para revisão

Experimente no chat

Exemplos do que pode pedir:

Demonstração estática do chat de IA da hice.

O que recebe

Análise de CV multiformato

PDF, Word, imagens, digitalizações: IA extrai nome, habilidades, experiência, certificações.

Correspondência semântica

Compreende sinônimos, pilhas equivalentes, antiguidade real: não apenas palavras-chave.

Pontuação de 0 a 100 por briefing

Cada candidato tem uma pontuação com explicação: por que combina, onde não.

Desduplicação de IA

Reconhece o mesmo candidato mesmo que o currículo seja diferente, sem duplicatas.

Memória do candidato

Histórico de entrevistas, motivos de rejeição, preferências: tudo recuperável no chat.

Alcance personalizado

Rascunhos adaptados a cada candidato, mantendo o tom do recrutador.

Pipeline por pesquisa

Etapas configuráveis: triagem, entrevista, oferta, contratação.

Listas compartilháveis

Links de clientes com listas interativas e feedback in-line.

Marcação automática de habilidades

Taxonomia de habilidades atualizada, sem mais marcação manual.

Relatórios de clientes de IA

Painel de pesquisa gerado e atualizado automaticamente.

Multilocatário para agências

Isolamento de dados por cliente, permissões granulares.

Interface tradicional

Prefere o ATS clássico com listas e filtros? Sempre disponível junto com o bate-papo AI.

O que um motor de matching compara realmente

O matching automático tem má fama porque a primeira geração comparava palavras-chave literais: um CV que dizia «Kubernetes» pontuava, um que dizia «orquestração de contentores em K8s» não. A comparação semântica corrige essa falha concreta, e vale a pena saber que é essa a parte que resolve, e não todo o resto.

O que não resolve sozinho é a qualidade do requisito. Uma vaga escrita como uma lista de desejos com vinte requisitos obrigatórios produz uma shortlist vazia, ou uma shortlist ordenada por quem melhor inflacionou o CV. O matching melhora na exata proporção em que a função separa com honestidade o que é obrigatório do que é desejável.

Comparação semântica de competências, não de palavras-chave literais
Separação entre obrigatório, desejável e treinável
Disponibilidade e localização ponderadas a par das competências
Uma explicação de por que cada candidato está naquela posição

Viés, explicabilidade e o que documentar

Qualquer ordenação automática de candidatos tem de ser auditável, e isso é uma exigência prática antes de ser legal: se um recrutador não consegue explicar ao responsável pela contratação por que um perfil está à frente de outro, a shortlist será ignorada e todos voltam a procurar à mão.

A abordagem viável é manter o modelo fora da decisão e dentro da ordenação. Ele propõe uma lista ordenada com o motivo de cada posição; uma pessoa decide quem avança. Registar quem reviu, o que alterou e porquê cria o rasto de auditoria que importa quando uma decisão é questionada meses depois.

Motivo visível para cada posição da ordenação
Decisão humana registada em cada avanço ou rejeição
Campos excluídos da pontuação, documentados como tal
Revisão periódica dos resultados por função e senioridade

Evitar que a base de candidatos se degrade

Um motor de matching vale apenas o que vale a base onde procura, e uma base degrada-se depressa: as competências crescem, a disponibilidade muda, as expectativas salariais alteram-se e quem disse não em março pode dizer sim em outubro. Uma base que ninguém atualiza devolve respostas confiantes sobre um mundo que já não existe.

A manutenção mais barata é associar uma data de atualização aos campos voláteis e deixar que o motor penalize o que está desatualizado em vez de o esconder. Um candidato contactado pela última vez há dezoito meses continua a pertencer aos resultados, assinalado como necessitando de verificação, e essa marca poupa ao recrutador a chamada que começa com informação antiga.

Data de atualização na disponibilidade e nas expectativas
Perfis desatualizados penalizados, não escondidos em silêncio
Avisos de recontacto para bons perfis que ficaram em silêncio
Resultado de cada processo devolvido ao perfil

Agência de recrutamento, 8 recrutadores, 60 mandatos ativos

Uma agência com 8 recrutadores em 60 pesquisas usou um ATS clássico: 50% do tempo na pesquisa e triagem de currículos. Com hice.ai, a IA lida com análise, correspondência e primeira lista. Tempo médio da lista: de 2 dias a 2 horas. Capacidade de mandato: +60%.

hice.ai vs ATSs tradicionais

Funcionalidade	hice.ai	ATS clássico
Pesquisa de currículo	Semântica de IA	Palavras-chave
Correspondência automática	Sim	Não
Pontuação do candidato	0-100 explicado	Manuais
Desduplicação	IA	Manuais
Alcance personalizado	IA por candidato	Modelos genéricos
Relatórios	Automático	PowerPoint
Curva de aprendizado	Um bate-papo	Semanas de treinamento