Recepción y agenda de candidaturas
Cada candidatura entra en un embudo justo y dirigido por personas: la evidencia se estructura, la atención se prioriza y las conversaciones comienzan antes.
Nota del caso
La implementación se trató como un sistema operativo pequeño: primero visibilidad, después ownership y solo entonces automatización.
Caso de uso
Recepción y agenda de candidaturas
Cada candidatura entra en un embudo justo y dirigido por personas: la evidencia se estructura, la atención se prioriza y las conversaciones comienzan antes. Un equipo de selección con vacantes recurrentes invertía demasiado tiempo en abrir CV, reescribir experiencias y crear tareas de entrevista. La primera revisión administrativa retrasaba la respuesta al candidato y hacía menos consistentes los criterios del puesto.
Resultado: El equipo comienza con una vista estructurada y ligada a la evidencia, y dedica su criterio al encaje, los matices y la conversación. Los candidatos prometedores avanzan antes hacia la entrevista, mientras toda decisión sigue siendo humana.
Mapa del flujo
Workflow de candidatura a tarea de entrevista
El workflow mejora el intake sin tomar decisiones de contratacion automaticamente.
Base de datos principal: Supabase
Todo el workflow usa Supabase como fuente de verdad: guarda cada registro, su estado y los eventos clave para ver que paso, reintentar fallos y depurar sin buscar en cada herramienta.
Iconos de herramientas
Racional del sistema
La automatización prepara la revisión, no sustituye el criterio
El flujo acelera la recepción al estructurar las candidaturas, pero mantiene las decisiones en el equipo y hace explícitos los criterios del puesto.
Los resúmenes reducen administración
El equipo ve experiencia, habilidades y carencias antes de abrir cada CV.
Los criterios deben verse
El sistema aplica criterios explícitos para que quien revisa entienda por qué se sugieren las etiquetas.
Sin rechazo automático
Los casos ambiguos o sensibles permanecen en revisión humana, protegiendo la calidad y la equidad.
Add-ons que encajan encima
El punto de partida
Un equipo de selección con vacantes recurrentes invertía demasiado tiempo en abrir CV, reescribir experiencias y crear tareas de entrevista. La primera revisión administrativa retrasaba la respuesta al candidato y hacía menos consistentes los criterios del puesto.
El diagnostico se hizo sobre volumen real, herramientas conectadas, puntos de decision y excepciones. La pregunta no era solo que automatizar, sino que prueba demostraria que el proceso habia terminado bien. La prueba operativa importo tanto como la automatizacion.
La implementación
Ductio conecto aplicaciones a un tracker, guardo archivos originales, resumio CVs contra criterios explicitos de rol, aplico etiquetas de revision y creo tareas de scheduling para candidatos aprobados por recruiter.
La implementacion separo reglas, contexto libre, decisiones humanas y efectos externos. Asi el sistema podia mejorar el trabajo diario sin convertir cada excepcion en una caja negra. IA como apoyo dentro del proceso, no como piloto automático.
Qué se usó
La selección de herramientas se hizo desde el proceso, no desde una preferencia técnica previa. El criterio fue que cada pieza tuviera un owner claro, integración estable y una forma sencilla de revisar errores.
En la práctica se combinó Application form, Google Drive, Supabase, OpenRouter, ATS/Calendar, Resend. Las herramientas visibles para el equipo quedaron cerca de su trabajo diario, mientras la lógica de integración quedó documentada y separada de decisiones comerciales sensibles.
La mejora se vio en el trabajo diario.
En lugar de presentar el resultado como un dashboard, el equipo lo notó en tres escenas concretas: menos preparación manual, menos búsqueda de contexto y menos dudas sobre quién tenía que actuar.
Admin: Intake manual de candidatos pasó de Alto a Reducido.
Resumen: Aplicaciones con resumen pasó de Manual a Auto.
Scheduling: Candidatos en cola pasó de Lento a Consistente.
Prueba antes/después
Qué cambió en la operación
Antes
Después
Artefactos visibles
- Resumen candidato
- Etiquetas screening
- Criterios rol
- Tarea scheduling
- Status semanal hiring
- Log no-auto-reject
Controles
- Decision de contratacion humana
- Sin rechazo automatico sin revision
- Criterios de rol explicitos
- Revision sensibilidad/fairness
- CV raw retenido
Qué cambió después
El equipo comienza con una vista estructurada y ligada a la evidencia, y dedica su criterio al encaje, los matices y la conversación. Los candidatos prometedores avanzan antes hacia la entrevista, mientras toda decisión sigue siendo humana.
El resultado no fue solo ahorrar minutos. El equipo gano una secuencia comun para revisar entradas, entender contexto, decidir, actuar y comprobar que el workflow habia quedado registrado. 60% menos administración
El workflow en una línea
Cómo se construyó
Aplicaciones y adjuntos se guardan en Supabase/Drive, OpenRouter crea resumen role-fit, Python/FastAPI aplica labels y routing, ATS/calendar prepara tareas para revision y Resend gestiona notificaciones cuando se aprueban.
El stack fue pragmático: Application form, Google Drive, Supabase, OpenRouter, ATS/Calendar, Resend. No se eligieron herramientas para impresionar, sino por ownership, integración y mantenimiento. El resultado es un sistema que el equipo puede entender y operar.
Lo que quedó entregado
- Application intake
- Retencion CV
- Resumen role-fit
- Screening labels
- Cola recruiter
- Scheduling task
- Status semanal hiring
- Los recruiters revisan un resumen estructurado antes de abrir cada archivo.
- El scheduling de entrevistas es mas consistente para candidatos cualificados.
- El estado semanal de hiring queda disponible sin limpiar hojas.
- Ningun candidato se rechaza automaticamente por el workflow.
- Los criterios de rol quedan explicitos en vez de vivir en memoria del recruiter.
- Perfiles sensibles o ambiguos permanecen en revision humana.
- Los candidatos reciben una primera experiencia más ágil y coherente sin automatizar el rechazo.
