Candidate Experience: Cómo un ATS Moderno Mejora el Reclutamiento y el Employer Branding

Descubre cómo mejorar la Candidate Experience con un ATS moderno: 5 touchpoints clave, errores comunes a evitar y una guía gratuita descargable.

¿Alguna vez has perdido al candidato perfecto a mitad del proceso de selección?

Sucede mucho más de lo que crees: el 49% de los candidatos abandona un proceso demasiado largo o complejo (Glassdoor).

La verdad es que hoy los candidatos esperan la misma experiencia que viven como clientes digitales: rápida, transparente y personalizada. Si tu proceso no es así, ya estás perdiendo talento.

En este artículo veremos:

  1. Por qué la Candidate Experience es fundamental hoy
  2. Los errores más comunes en los procesos tradicionales
  3. Cómo un ATS moderno puede cambiar las reglas del juego
  4. Dónde encontrar una guía completa con checklist, KPIs y casos reales

Reclutamiento de Verano

Verano. Temporada de prácticas, contratos temporales y candidatos que responden correos desde la playa. Pero también un momento lleno de información valiosa para los profesionales de Adquisición de Talento.

¿Cuántos candidatos buscan empleo en agosto? ¿Qué industrias están contratando más? ¿Y qué opina la Generación Z sobre el trabajo en verano? Hemos reunido 5 estadísticas sorprendentes para ayudarte a repensar el reclutamiento en verano y convertir el calor en una ventaja estratégica.

 

Cómo Maccaferri Revolucionó la Adquisición de Talento con nCore HR

Estandarizar los procesos de reclutamiento a escala global es un desafío estratégico para las multinacionales, especialmente en sectores altamente técnicos como la ingeniería civil y ambiental. Maccaferri, un grupo industrial con más de 140 años de historia y presencia en más de 100 países, adoptó esta transformación digital centrándose en optimizar su estrategia de Talent Acquisition.

Para lograrlo, eligieron nCore HR, una plataforma ATS inteligente y personalizable, como su aliado para innovar el proceso de reclutamiento internacional.

Una Necesidad Global: Estandarizar la Experiencia del Candidato

Entre 2021 y 2022, Maccaferri identificó la necesidad de ofrecer una experiencia del candidato homogénea y de alta calidad en todas sus ubicaciones globales. El sistema utilizado hasta entonces, operativo únicamente en Italia, presentaba diversas limitaciones en términos de usabilidad y escalabilidad.

“Al operar globalmente, nuestro objetivo era estandarizar la experiencia del candidato y aprovechar los datos para mejorar la eficiencia organizacional.”

El contexto internacional de Maccaferri —enfocado en soluciones de ingeniería geotécnica, estructural y ambiental— requería una plataforma capaz de gestionar procesos complejos de forma fluida, manteniendo a la vez la adaptabilidad a distintos mercados y culturas de RR.HH.

AI y Adquisición de Talento: Insights del International Talent Acquisition Forum 2025

El evento se centró en un tema crucial que está dando forma al futuro del reclutamiento: el papel de la inteligencia artificial (IA) para mejorar tanto la eficiencia como la equidad en los procesos de selección.

El evento se centró en un tema crucial que está dando forma al futuro del reclutamiento: el papel de la inteligencia artificial (IA) para mejorar tanto la eficiencia como la equidad en los procesos de selección.

Un Entorno que Combina Tradición e Innovación

La elección del lugar—un espacio donde la tradición se encuentra con la innovación—reflejó el mensaje central del foro: el reclutamiento debe evolucionar, pero el componente humano debe seguir siendo el núcleo. El objetivo del evento fue explorar cómo la IA puede reducir los sesgos y generar procesos de selección más justos e inclusivos, construyendo así un futuro más sólido para el sector.

Casos Prácticos Reales sobre el Uso de IA en Reclutamiento

Varias empresas compartieron sus experiencias directas implementando IA en sus procesos de selección, ofreciendo insights muy valiosos:

1. CVs Ciegos y Movilidad Interna

Una organización implementó un ATS con IA para automatizar la preselección y volver a evaluar candidatos previamente rechazados.

  • Aspectos destacados: Uso de CVs ciegos para fomentar la diversidad, e integración con sistemas de RR.HH. para promover la movilidad interna.
  • Desafíos: Difícil de escalar en regiones con bajo volumen de contrataciones, donde aún es esencial la búsqueda manual.

2. Notas Automáticas en Entrevistas

Otra empresa, en una etapa temprana de adopción de IA, utilizó una herramienta que toma notas automáticamente durante las entrevistas, analizando lenguaje y dinámica de género.

  • Aspectos destacados: Reducción de sesgos en la evaluación de entrevistas.
  • Desafíos: Necesidad de mayor integración con los sistemas existentes de RR.HH.

3. Integración con Herramientas de Productividad

Una organización diferente amplió el uso de IA mediante un asistente digital que graba reuniones y gestiona entrevistas.

  • Aspectos destacados: Estandarización de procesos y reducción de sesgos.
  • Desafíos: Requiere una gobernanza cuidadosa para garantizar privacidad de datos y cumplimiento normativo.

4. IA Invisible para el Sourcing

Otro caso presentó el uso de herramientas de sourcing impulsadas por IA que identifican perfiles públicos relevantes online según la descripción del puesto.

  • Aspectos destacados: Mejora de la eficiencia del reclutador, especialmente en roles difíciles de cubrir, como en el sector industrial.

Oportunidades y Desafíos: El Futuro de la IA en RR.HH.

Un tema clave a lo largo del foro fue la necesidad de integración tecnológica. Muchas empresas expresaron preocupación por tech stacks fragmentados en RR.HH., con herramientas separadas para ATS, chatbots, agendas, etc., lo que genera experiencias desconectadas y mayor complejidad. La visión ideal es un sistema integrado, seguro y fluido, que no requiera personalizaciones complejas.

También se abordaron temas de privacidad de datos y cumplimiento con el GDPR. El uso de IA—especialmente en grabaciones de entrevistas—requiere consentimiento explícito de los candidatos. Si algunos rechazan este tipo de evaluaciones, se corre el riesgo de generar desigualdad al excluir sus datos del análisis comparativo.