Extracción por IA de datos de candidatos

Por qué es importante

Revisar decenas de candidaturas implica leer manualmente cada currículum, encontrar la expectativa salarial enterrada en una carta de presentación y teclearla en un campo. Eso se acumula rápidamente. La extracción por IA lee todo el material que el candidato ha enviado — currículum, respuestas de formularios, cuestionarios — y completa tus campos de datos personalizados automáticamente, para que tu equipo abra cada candidatura con los datos clave ya disponibles.

Cómo funciona

La extracción por IA se ejecuta en tres pasos:

1. Marca un campo como extraíble por IA — en cualquier campo de datos personalizado, activa el interruptor de extracción por IA
2. Escribe un prompt de extracción — indica a la IA exactamente qué buscar en ese campo
3. La IA procesa al recibir la candidatura — cuando un candidato se postula, la extracción se ejecuta automáticamente y completa el campo

El valor extraído se muestra junto con una puntuación de confianza para que tu equipo sepa lo segura que estaba la IA. Los valores de confianza alta y media aparecen en las tarjetas del kanban y en Slack. Los valores de confianza baja se almacenan pero se marcan para revisión.

Activar la extracción por IA

Abre una oferta de empleo, ve a Campos de datos y edita cualquier campo. Activa Extraíble por IA. Aparecerá un campo de prompt — es obligatorio.

Escribe un prompt que indique a la IA exactamente qué buscar. El prompt se convierte en la instrucción de extracción enviada al modelo.

Ejemplos de buenos prompts:

Campo	Buen prompt
Expectativa salarial	Extract the candidate’s expected salary, compensation range, or rate. Return null if not mentioned.
Disponibilidad	Extract when the candidate can start or their notice period. Return null if not mentioned.
Preferencia de ubicación	Extract the candidate’s location, city, country, or remote work preference.
Años de experiencia	Extract total years of professional experience. Return a number. Return null if not clear.
Abierto a reubicación	Return true if the candidate mentions willingness to relocate. Return false if they say they cannot. Return null if not mentioned.
Habilidades técnicas	Extract all programming languages, frameworks, and tools mentioned. Return as a list.

Los prompts que incluyen “Return null if not mentioned” reducen los falsos positivos — la IA no adivinará cuando la información no está presente.

Pre-llenado desde currículum (Extracción en tiempo real)

Aparte de la extracción de metacampos posterior al envío descrita arriba, Kit también ofrece pre-llenado en tiempo real desde currículum en el formulario público de candidatura. Cuando un candidato sube un currículum en PDF, Kit extrae inmediatamente la información de contacto (nombre, apellido, email, teléfono, URL de LinkedIn) y auto-completa los campos del formulario en aproximadamente 2 segundos.

Diferencias clave respecto a la extracción de metacampos:

	Pre-llenado desde currículum	Extracción de metacampos
Cuándo	Inmediatamente al subir el archivo	Después del envío de la candidatura
Qué	Solo información de contacto (5 campos)	Campos de datos personalizados que tú defines
Nivel de IA	Economy (el más económico)	Standard o Economy (según la complejidad)
Persistencia	Ninguna (solo completa el formulario)	Se guarda en el registro del candidato
Límite de archivo	Solo PDF, máximo 2 MB	PDF/DOCX/DOC, máximo 10 MB

El pre-llenado desde currículum requiere que los créditos de IA estén habilitados. Si los créditos se agotan o el archivo no se puede procesar, el formulario funciona normalmente y los candidatos completan los campos manualmente.

Qué se analiza

La IA recibe todo lo que el candidato ha enviado, organizado en secciones:

Fuente	Qué se incluye
Perfil del candidato	Nombre, email, teléfono, usuario de GitHub, URL de LinkedIn
Currículum	Texto completo del currículum, historial laboral parseado, educación, lista de habilidades, resumen de experiencia
Respuestas del formulario	Todas las respuestas enviadas en el formulario de candidatura
Respuestas del cuestionario	Respuestas escritas de cualquier etapa de cuestionario que el candidato haya completado

La IA solo recibe material que el candidato envió — nada de tus notas internas ni evaluaciones del equipo.

Escribir prompts efectivos

El prompt es la parte más importante de la calidad de extracción. Adapta tu prompt al tipo de campo:

Tipo de campo	Campo de ejemplo	Prompt que funciona
Texto	Expectativa salarial	“Extract the candidate’s expected salary or compensation range. Include currency if mentioned. Return null if not mentioned.”
Número	Años de experiencia	“Count total years of professional experience from work history. Return a number only. Return null if not determinable.”
Booleano	Abierto a gestión	“Return true if the candidate has managed a team or expresses interest in management. Return false if they prefer individual contributor work. Return null if not mentioned.”
Etiquetas	Habilidades técnicas	“Extract all programming languages, frameworks, databases, and tools the candidate mentions. Return as a list of strings.”
Selección	Nivel de experiencia	“Classify the candidate as Junior, Mid, or Senior based on their experience. Return null if not enough information.”
Fecha	Disponible desde	“Extract the earliest date or timeframe the candidate can start. Convert to a date if possible. Return null if not mentioned.”

Mantén los prompts enfocados en un solo dato. Los prompts compuestos (“extract salary and notice period”) producen resultados inconsistentes.

Puntuaciones de confianza

Cada valor extraído por IA viene con una puntuación de confianza de 0.0 a 1.0, agrupada en tres niveles:

Nivel	Rango	Qué significa	Visible en tarjetas/Slack
Alta	0.75 – 1.0	La IA encontró una respuesta clara y explícita	Sí
Media	0.50 – 0.74	La IA encontró una respuesta probable con cierta ambigüedad	Sí
Baja	Menor a 0.50	La IA adivinó o infirió — verificar antes de actuar	No

Los valores de confianza alta y media aparecen en las tarjetas del kanban y en los canales de Slack de candidatos. Los valores de confianza baja se almacenan en el registro de la candidatura pero se mantienen fuera de las vistas compactas para evitar mostrar datos poco fiables.

Al revisar una candidatura, la confianza se muestra junto a cada campo completado por IA para que tu equipo sepa de un vistazo si puede confiar en el valor o necesita leer el material original.

Edición manual

Cualquier valor extraído por IA se puede editar directamente. Haz clic en el valor del campo en la página de candidatura para editarlo. Una vez guardado, el campo se marca como establecido manualmente — la IA no lo sobrescribirá en futuras extracciones.

El valor original extraído por IA se conserva en el registro incluso después de editarlo, para que siempre puedas ver lo que encontró la IA antes de que tu equipo realizara un cambio.

Para forzar una re-extracción en un campo editado manualmente, primero borra el valor y luego ejecuta la re-extracción.

Re-extracción

Automática: La extracción se ejecuta una vez cuando un candidato se postula. Las nuevas candidaturas se procesan automáticamente — no se requiere acción.

Re-extracción manual: Abre la candidatura, desplázate hasta la sección Campos de datos y haz clic en Volver a extraer. Esto vuelve a ejecutar la extracción contra todo el material actual del candidato usando los prompts actuales de los campos.

La re-extracción es útil cuando:

• Agregas un nuevo campo extraíble por IA después de recibir la candidatura
• Actualizas el prompt de un campo y quieres resultados actualizados
• La extracción inicial falló

La re-extracción respeta las ediciones manuales — los campos que tu equipo ha editado no serán sobrescritos.

Estado de extracción

Cada candidatura tiene un estado de extracción visible en la sección Campos de datos:

Estado	Significado
Pendiente	La extracción está en cola pero aún no ha comenzado
Procesando	La extracción se está ejecutando ahora
Completada	La extracción finalizó — los resultados están disponibles
Fallida	La extracción encontró un error — consulta el mensaje de error para más detalles

Las razones comunes de fallo incluyen falta de material fuente (el candidato no envió nada que la IA pueda leer) o que se alcanzó el límite de créditos de IA. Si la extracción falla, corrige el problema subyacente y usa el botón de re-extracción manual para reintentar.

En resumen

• Agrega campos de datos personalizados a la oferta de empleo
• Activa Extraíble por IA en los campos que quieres que se auto-completen
• Escribe un prompt de extracción enfocado para cada campo
• Usa “Return null if not mentioned” para evitar falsos positivos
• Revisa los valores de confianza media antes de tomar decisiones
• Edita cualquier valor incorrecto de la IA directamente — tu edición bloquea el campo contra re-extracción
• Usa Volver a extraer después de agregar nuevos campos a candidaturas existentes