Agente de Evaluacion de Perfiles
Configura un agente de IA que analiza perfiles y sugiere evaluaciones automaticamente.
Objetivo
Al terminar esta guia tendras:
- Agente que analiza CVs y perfiles
- Scoring automatico basado en requisitos
- Sugerencias de fit para vacantes
- Pre-evaluacion antes de revision humana
- Ahorro significativo de tiempo en screening
Modulos Involucrados
- Automatizacion - agentes de IA
- Vacantes - requisitos
- Pool de Talento - perfiles
- Matrices de Evaluacion - criterios
- Procesos - decisiones
Que Hace el Agente
ANALIZA:
- CV/Resume del candidato
- Perfil y experiencia
- Habilidades declaradas
- Historial laboral
- Educacion y certificaciones
COMPARA:
- Requisitos de la vacante
- Skills requeridas vs declaradas
- Experiencia minima
- Ubicacion y disponibilidad
- Expectativa salarial vs rango
GENERA:
- Score de compatibilidad (0-100)
- Fortalezas detectadas
- Brechas identificadas
- Recomendacion (apto/revisar/no apto)
- Preguntas sugeridas para entrevista
Paso 1: Crear Agente de Evaluacion
Ve a Menu: Automatizacion → Agentes → [+ Nuevo Agente]
Configuracion:
| Campo | Valor |
|---|---|
| Nombre | Evaluador de Candidatos |
| Tipo | Evaluacion de Perfiles |
| Objetivo | Analizar perfiles de candidatos comparandolos con los requisitos de la vacante y generar una evaluacion preliminar con score y recomendaciones |
Paso 2: Configurar Criterios
El agente necesita saber que evaluar:
EXPERIENCIA (Peso: 30%):
- Años en rol similar
- Industria relevante
- Tamaño de empresas previas
- Progresion de carrera
HABILIDADES TECNICAS (Peso: 35%):
- Match con skills requeridas
- Nivel declarado vs requerido
- Certificaciones relevantes
- Proyectos relacionados
EDUCACION (Peso: 15%):
- Nivel educativo
- Area de estudio
- Instituciones
FIT GENERAL (Peso: 20%):
- Ubicacion compatible
- Disponibilidad
- Expectativa salarial en rango
- Modalidad de trabajo
Paso 3: Definir Umbrales
Cuando actuar segun el score:
SCORE 80-100: ALTAMENTE RECOMENDADO
- Mover automaticamente a siguiente etapa
- Prioridad alta para revision
- Tag: "top-candidate"
SCORE 60-79: RECOMENDADO CON REVISION
- Mantener en etapa para revision humana
- Prioridad media
- Tag: "revisar"
SCORE 40-59: REVISION NECESARIA
- Revisar brechas identificadas
- Prioridad baja
- Tag: "brechas-detectadas"
SCORE 0-39: NO RECOMENDADO
- Opcion: Rechazar automaticamente
- Opcion: Mantener para revision
- Tag: "no-match"
Paso 4: Trigger de Evaluacion
¿Cuando debe evaluar el agente?
OPCION 1: Al aplicar
| Campo | Valor |
|---|---|
| Trigger | Nueva aplicacion recibida |
| Accion | Evaluar inmediatamente |
| Resultado | Score disponible antes de revision humana |
OPCION 2: En etapa especifica
| Campo | Valor |
|---|---|
| Trigger | Candidato llega a "Screening" |
| Accion | Evaluacion profunda |
| Resultado | Informe detallado para reclutador |
OPCION 3: Manual
| Campo | Valor |
|---|---|
| Trigger | Reclutador solicita evaluacion |
| Accion | Analisis bajo demanda |
| Resultado | Evaluacion cuando se necesite |
Paso 5: Formato del Informe
El agente genera un informe estructurado:
ENCABEZADO:
- Candidato: [Nombre]
- Vacante: [Titulo]
- Fecha: [DD/MM/AAAA]
SCORE GENERAL: 78/100 RECOMENDACION: REVISAR CON PRIORIDAD MEDIA
DESGLOSE:
| Criterio | Score | Observaciones |
|---|---|---|
| Experiencia | 85/100 | 5 años en rol similar (req: 3+) ✓, Industria tech relevante ✓, Progresion clara ✓ |
| Habilidades | 70/100 | React: Avanzado ✓, Node.js: Intermedio ⚠ (req: Avanzado), AWS: Basico ⚠ |
| Educacion | 90/100 | Ingenieria en Sistemas ✓, Certificacion AWS ✓ |
| Fit General | 75/100 | Ubicacion compatible ✓, Salario en rango ✓, Prefiere remoto (vacante hibrida) ⚠ |
FORTALEZAS DETECTADAS:
- Experiencia solida en desarrollo frontend
- Progresion de carrera consistente
- Certificacion cloud relevante
- Disponibilidad inmediata
BRECHAS A EXPLORAR:
- Nivel de Node.js (intermedio vs avanzado)
- Experiencia en AWS (basico vs intermedio)
- Preferencia de modalidad (remoto vs hibrido)
PREGUNTAS SUGERIDAS PARA ENTREVISTA:
- "¿Que proyectos has liderado con Node.js?"
- "Describe tu experiencia con servicios AWS."
- "¿Estarias abierto a esquema hibrido?"
Ejemplo de Flujo
- CANDIDATO APLICA → Agente recibe perfil y vacante
- ANALISIS → Evalua CV, experiencia, skills, educacion
- COMPARACION → Contrasta con requisitos de la vacante
- SCORE → Genera puntuacion (ej: 78/100)
- INFORME → Crea reporte con fortalezas, brechas, preguntas
- ACCION → Aplica tag y/o mueve segun umbral
- REVISION → Reclutador revisa con toda la info
Acciones Automaticas
Basado en el score, el agente puede:
SCORE ALTO (80+):
- Agregar tag "top-candidate"
- Mover a siguiente etapa
- Notificar al reclutador
- Priorizar en cola
SCORE MEDIO (60-79):
- Agregar tag "revisar"
- Mantener para revision
- Incluir informe en perfil
SCORE BAJO (40-59):
- Agregar tag "brechas"
- Crear tarea de revision
- Sugerir otras vacantes (si aplica)
SCORE MUY BAJO (<40):
- Agregar tag "no-match"
- Opcional: Enviar rechazo
- Opcional: Agregar a pool general
Monitoreo
Ve a Dashboard → Agentes → Evaluador
Estadisticas:
- Perfiles evaluados: 156
- Score promedio: 62
- Top candidates: 23 (15%)
- Rechazos automaticos: 18 (12%)
- Precision (confirmado por humano): 87%
Distribucion de Scores:
| Rango | Porcentaje |
|---|---|
| 80-100 | 15% |
| 60-79 | 35% |
| 40-59 | 38% |
| 0-39 | 12% |
Tips
Configuracion:
- Ajusta pesos segun prioridades reales
- Define criterios knockout claros
- Revisa umbrales periodicamente
- Calibra con feedback de contrataciones
- Diferentes configs por tipo de vacante
Uso:
- Usa como pre-filtro, no decision final
- Revisa siempre los "top candidates"
- Investiga discrepancias con tu criterio
- Las sugerencias de preguntas son utiles
- Combina con entrevistas humanas
Mejora:
- Analiza falsos positivos/negativos
- Ajusta cuando el score no refleja realidad
- Agrega criterios que faltan
- Refina descripciones de niveles
- Feedback loop con decisiones finales
Guias Relacionadas
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- Bot de Screening - Preguntas de filtro