Cómo convertimos el flujo manual de una consultora de selección en un motor de talento con IA en producción.
Motor de talento con IA en producción para una consultora de selección: extrae, puntúa y anonimiza candidatos en segundos.
El proyecto
Sobit Technologies es una consultora de selección española. Su día a día vivía en LinkedIn, en CVs anonimizados a mano y en candidatos enviados por email, sin una base consultable. Construimos una plataforma web unificada —CRM interno, portal de cliente y portal de recursos— con una capa de inteligencia artificial en el núcleo que se encarga del trabajo mecánico para que los recruiters se centren en las personas.
El reto
Cada candidato pasaba por el mismo embudo manual: buscar en LinkedIn, descargar el CV, anonimizarlo a mano (10-15 minutos por documento, borrando nombres, empresas y fechas) y enviarlo al cliente por correo. El matching contra cada oferta era subjetivo y dependía de la memoria del recruiter.
Mover CVs con datos personales de un lado a otro era además un riesgo de cumplimiento GDPR. Y, sin un pool de candidatos central y consultable, cada nueva búsqueda empezaba de cero.
Nuestro enfoque
Diseñamos y construimos una plataforma multi-área sobre Supabase y React, y le metimos una capa de IA en producción —no una demo— que automatiza exactamente el trabajo que frenaba al equipo.
- Extracción de CV: más de 20 campos estructurados (formación, experiencia, tecnologías, seniority, expectativa salarial, visado…) desde cualquier PDF en ~1 segundo.
- Scoring explicable de candidato frente a oferta, con la razón del match.
- Pseudonimización automática del CV (redacción del PDF) con previsualización y control manual.
- Búsqueda semántica sobre todo el pool de candidatos mediante embeddings vectoriales.
- Deduplicación inteligente de candidatos repetidos en la base.
- Generación de queries Boolean para LinkedIn y plantillas de contacto a partir de la oferta.
- Portal de cliente con perfiles anonimizados, solicitud de entrevistas y notas privadas.
- GDPR de serie: flujo de borrado de candidato y residencia de datos en la UE en cada llamada de IA.
El producto
Cómo lo construimos
Todas las llamadas de IA pasan por Vercel AI Gateway con residencia de datos en la UE y dos proveedores: Claude Haiku 4.5 para las tareas pesadas (extracción, scoring, deduplicación) y Gemini 2.5 Flash para las ligeras (queries y plantillas). La búsqueda semántica corre sobre pg_vector con índices HNSW dentro del mismo Postgres.
Lo tratamos como software de producción, no como un experimento: cadenas de fallback entre proveedores, circuit breaker ante caídas, versionado de prompts con auditoría, observabilidad de coste por llamada y RLS multi-rol. Resultado: una capa de IA fiable que cuesta del orden de 20 €/mes a la escala proyectada.
Resultados
Sobit pasó de un proceso manual y disperso a una plataforma única en producción, desplegándose por fases. El trabajo mecánico que se comía las tardes del equipo ahora ocurre en segundos y de forma trazable.
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