Sistema de seguimiento de postulantes al sistema de clasificación de postulantes

De ahí la creciente necesidad de estar siempre conectado en tiempo real; una necesidad que ha favorecido la multiplicación de herramientas y canales de comunicación, un auge en las redes sociales, con un aumento en la cantidad de datos e información para administrar.
Un fenómeno global que, especialmente en los últimos años, ha tenido un impacto significativo en el mundo del reclutamiento.

Hasta hace solo unos años, el reclutamiento se realizaba exclusivamente a través de la publicación de anuncios en el periódico que, en respuesta, generaba solicitudes en papel.

Hoy el proceso de adquisición de talento está completamente revolucionado: las ofertas de trabajo están en línea los 7 días de la semana y son visibles en todo el mundo. Esto genera una cantidad de información que requiere herramientas y procesos a la vanguardia, lejos del simple uso de correos electrónicos y / o papel para recopilar los planes de estudio recibidos.

En una perspectiva cada vez más digital, las organizaciones han comenzado a utilizar herramientas tecnológicas para optimizar la adquisición de talento y gestionar mejor los CV: ATS.

Los applicant tracking system (ATS) son herramientas capaces de construir bases de datos de candidatos que pueden consultarse a pedido, de manera rápida y efectiva, optimizando el tiempo y los recursos para dedicarlos a la contratación.
Sin embargo, las necesidades del sector de recursos humanos están experimentando una evolución constante, lo que requiere la adopción de herramientas cada vez más innovadoras. Por esta razón, hoy nos encontramos sin hablar más de ATS sino de ARS: Sistema de Clasificación de Solicitantes.

Con ARS nos referimos a una versión moderna de seguimiento. La ventaja sobre el uso de un ATS clásico es la capacidad de clasificar candidatos por habilidades adquiridas automáticamente (hacer una “clasificación”) en comparación con una o más búsquedas / ofertas de trabajo.

Los ATS tradicionales tienen la capacidad de buscar perfiles por filtros y palabras clave (búsqueda booleana); un sistema que, aunque representa una transición de época con respecto a la gestión manual de los planes de estudio, ahora está desactualizado por la necesidad de tener un orden de candidatos cada vez más pertinente.

La tecnología de JobArch se basa en inteligencia artificial capaz de combinar perfiles y anuncios de trabajo en 6 idiomas (italiano, inglés, francés, alemán, español, portugués) , incluso cuando el idioma del CV es diferente al de la oferta.

Es un sistema desarrollado para garantizar la relevancia para el análisis semántico, reducir los márgenes de error y aumentar el contenido que puede procesar la máquina.
El resultado? Mayor relevancia y profundidad de lectura de las habilidades de los candidatos para una mejor asociación entre etiquetas profesionales y roles de referencia.