Proyecto liderado por Víctor Muñoz, hoy socio de Akaen.
Una consultora global de arquitectura recibía CVs de forma continua y acumulaba un histórico valioso de candidatos, pero la explotación real de esa base documental era limitada. El equipo de RRHH seguía dependiendo de búsquedas manuales, lectura individual de currículums y conocimiento tácito de quién recordaba haber visto un perfil parecido meses atrás.
Impacto (Resumen Ejecutivo)
Sobre el cliente
Consultora multinacional del sector de arquitectura con procesos recurrentes de captación y evaluación de perfiles técnicos y especializados. Su necesidad no era solo almacenar CVs, sino poder reutilizar ese conocimiento con agilidad cuando aparecía una nueva vacante.
El Desafío: histórico valioso, pero poco explotable
El gran problema no era recibir currículums, sino convertirlos en una base de talento realmente consultable. Cada CV contenía información útil sobre estudios, idiomas, puestos anteriores, tecnologías, años de experiencia, localización, disponibilidad y permisos de trabajo, pero esa información vivía atrapada dentro de documentos no estructurados.
El resultado era un coste operativo claro para RRHH: lectura manual inicial de muchos documentos, dificultad para rescatar candidatos antiguos y tiempos más largos para construir una shortlist útil.
La Solución: CVs digitalizados y consultables desde Teams
Se diseñó un flujo que transforma cada CV depositado en SharePoint en datos estructurados listos para buscar y filtrar. A partir del texto extraído del documento, un modelo LLM generaba una salida JSON con metadatos de reclutamiento relevantes, que después alimentaban tanto la base de datos del cliente como un índice vectorial para búsqueda semántica.
Sobre esa capa se desplegó un asistente en Microsoft Teams para que RRHH pudiera consultar en lenguaje natural qué perfiles cumplían ciertos criterios y recibir una selección inicial con resumen y enlace directo al CV original en SharePoint.
Arquitecto con 9 años en estudios internacionales. Especializado en BIM, coordinación de proyectos de gran escala y liderazgo de equipos. Permiso de trabajo ES · UE · UK.
Encontré 3 perfiles que encajan:
BIM Manager · 9 años · Inglés C1 · 1 mes de preaviso
Ver CV en SharePointArquitecta BIM · 6 años · Inglés B2 · 2 sem de preaviso
Ver CV en SharePointBIM Coordinator · 7 años · Inglés C1 · Inmediata
Ver CV en SharePointProcesos Automatizados (4 flujos clave)
1. Ingesta centralizada de CVs en SharePoint
El Problema: los currículums estaban almacenados, pero no operativizados para búsqueda avanzada ni reutilización eficiente.
La Transformación: cada nuevo CV incorporado en la carpeta corporativa se convertía en una entrada procesable dentro del flujo de digitalización.
2. Extracción estructurada con IA
El Problema: los datos clave para selección estaban enterrados en formatos distintos y requerían lectura humana documento a documento.
La Transformación: el contenido textual del CV se procesaba con LLM para devolver un JSON estructurado con campos como estudios, idiomas, tecnologías, años de experiencia, puestos previos, ubicación, disponibilidad y permisos de trabajo.
3. Doble persistencia para explotación operativa
El Problema: no bastaba con guardar el documento; hacía falta poder filtrarlo y recuperarlo de forma inteligente.
La Transformación: los datos estructurados se guardaban en la base de datos del cliente y el contenido se indexaba semánticamente en Azure AI Search con metadatos listos para aplicar filtros.
4. Búsqueda conversacional desde Teams
El Problema: el equipo de RRHH necesitaba acceder al conocimiento sin cambiar de herramienta ni aprender consultas complejas.
La Transformación: un asistente en Teams permitía pedir en lenguaje natural perfiles con combinaciones concretas de filtros y devolvía candidatos relevantes, un resumen ejecutivo de cada uno y enlace al CV en SharePoint para revisión final.
Comparativa operativa
- • Lectura manual inicial de múltiples CVs.
- • Difícil reutilización del histórico de candidatos.
- • Shortlists más lentas y dependientes del conocimiento del recruiter.
- • Información útil encerrada dentro del PDF o Word original.
- • Extracción automática de metadatos clave para selección.
- • Búsqueda semántica y filtrada desde Teams.
- • Primer descarte sin revisar manualmente todos los CVs.
- • Acceso inmediato al documento original solo cuando el perfil ya encaja.
El Impacto
Aunque no se conservaron métricas operativas finales tras el despliegue, el impacto del diseño era claro en los puntos críticos del proceso de selección: menos lectura manual al inicio, mayor capacidad de rescatar talento histórico y menor tiempo para llegar a una preselección razonable.
- Shortlist acelerada: RRHH pasaba de buscar documentos a buscar perfiles ya filtrados.
- Reutilización del histórico: candidatos antiguos volvían a ser visibles cuando aparecía una necesidad similar.
- Menos screening manual inicial: parte del descarte ocurría antes de abrir cada CV.
- Mejor experiencia interna: la consulta se hacía desde Teams, sin exigir nuevas herramientas al equipo.
Resultados operativos
- Búsqueda más rica: combinación de criterios como idiomas, tecnologías, movilidad, estudios o permisos de trabajo en una sola consulta.
- Respuesta accionable: el asistente devolvía candidatos, resumen y acceso directo al CV para validación humana final.
- Proceso más escalable: el crecimiento del repositorio no aumentaba linealmente la carga manual del equipo.
Conclusión
"Digitalizar CVs no es archivarlos mejor. Es convertir un repositorio documental en una base de talento consultable y reutilizable."
¿Quieres aplicar este enfoque a documentación de RRHH o reclutamiento? .