Puntuación de candidatos con IA: ranking por encaje

Revisa cuatro cosas. Criterios: tienes que ver contra qué requisitos y valores se puntúa a cada candidato, y poder cambiarlos. Explicación: cada puntuación tiene que venir con el motivo, para que un recruiter pueda cuestionarla. Consistencia: el mismo perfil contra los mismos criterios tiene que caer en el mismo rango. Resultados: compara las shortlists que aprobaste con cómo salieron esas contrataciones. En Mainder, cada puntuación viene con los puntos fuertes y los riesgos que la explican, y los criterios de scoring se editan en la oferta, así que puedes auditar una puntuación y volver a puntuar después de ajustarlos.

La contratación predictiva usa resultados pasados para estimar la probabilidad de éxito de un candidato en un rol, en lugar de fiarse de la impresión que deja un CV. Mainder puntúa a cada candidato frente a los requisitos del rol, los valores de tu empresa y patrones históricos de éxito, y se vuelve más precisa con cada placement porque aprende de tus decisiones de contratación y del feedback de clientes.

La calidad de contratación solo se confirma a posteriori, según si la persona se queda y rinde, así que el trabajo útil es conectar ese resultado con las señales que lo predijeron. Mainder mantiene unidos el score, los criterios y la decisión de cada candidato, para que compares la shortlist que aprobaste con cómo resultaron esas contrataciones y corrijas los criterios en lugar de debatir desde anécdotas.

Elimina una fuente concreta de sesgo: la inconsistencia de evaluar candidatos de forma distinta según quién los revisa y cuándo. Mainder puntúa cada perfil con los mismos criterios explícitos, los requisitos del rol y los valores de tu empresa, y registra por qué se dio cada score, así el razonamiento queda auditable. El criterio humano y tu propia política de equidad siguen aplicando; el scoring solo hace los criterios visibles para poder cuestionarlos.

Clasificando antes de leer. Mainder devuelve porcentajes de match que muestran a los candidatos más fuertes que ya están en tu base antes de que alguien los revise a mano, lo que reduce el time-to-shortlist unas cuatro veces y evita que perfiles fuertes queden enterrados bajo el volumen.