Análisis de currículums

¿Qué es el análisis automático de CV (résumé parsing)?

El résumé parsing es el proceso automatizado de extraer y analizar información de los currículums mediante herramientas especializadas llamadas parsers. Estos sistemas analizan los documentos y obtienen datos estructurados como nombres, información de contacto, experiencia laboral, habilidades y formación académica.

Los parsers funcionan mediante algoritmos de reconocimiento de texto, a menudo potenciados por inteligencia artificial, lo que les permite analizar de forma eficaz distintos formatos de documentos, independientemente de su estructura visual o diseño.

¿Cómo funciona el proceso de análisis automático de CV (résumé parsing)?

El proceso de résumé parsing consta de varias etapas clave:

1. Carga del documento en el sistema
El análisis comienza cuando subís un archivo de CV a tu sistema de reclutamiento, por ejemplo, a través de una extensión de sourcing (como PeopleForce Prospector). El parser también puede funcionar de manera automática cuando los candidatos postulan mediante formularios integrados o por correo electrónico.

2. Análisis del contenido del documento
El sistema analiza el contenido del archivo independientemente de su formato (PDF, DOC, TXT) y reconoce su estructura. Esto le permite identificar dónde se encuentran los datos de contacto, la experiencia laboral, la formación académica, las habilidades y otras secciones relevantes para recruiting.

3. Extracción de datos en los campos correspondientes
El parser procesa la información textual y la guarda en un formato estructurado dentro de la base de datos de candidatos, completando automáticamente campos como nombre, email, cargos, nombres de empresas, fechas de empleo, idiomas y más. Esto elimina la necesidad de copiar datos manualmente desde los documentos.

4. Verificación de duplicados
El sistema comprueba si el candidato ya existe en la base de datos. Si el parser detecta información similar a la de un perfil existente, aparece un mensaje de advertencia. Esto ayuda a evitar duplicados.

5. Guardado del candidato en el sistema
Una vez finalizado el análisis, el perfil del candidato se asigna a la vacante correspondiente o a la base general de candidatos, según la configuración del sistema.

¿Por qué usar software de análisis automático de CV (résumé parsing)?

Según Verified Market Research, el mercado del software de análisis de currículums fue valorado en 16,3 mil millones de dólares en 2023 y se proyecta que alcance los 43,7 mil millones para 2031. ¿Qué está impulsando este crecimiento?

El software de procesamiento de CV permite filtrar y clasificar rápidamente grandes volúmenes de postulaciones, ahorrando tiempo y recursos. Si alguna vez cargaste datos de currículums de forma manual en un sistema, sabés lo lento y tedioso que puede ser ese proceso. Los résumé parsers resuelven este problema en segundos: leen y organizan automáticamente la información de los documentos, permitiéndote enfocarte en los siguientes pasos, como agendar entrevistas.

Otros beneficios de usar parsers incluyen:

• Estandarización de datos: convierten información proveniente de distintos formatos de CV (PDF, DOC, TXT) en una estructura uniforme dentro de la base de datos, lo que facilita la comparación de candidatos y la generación de reportes.
• Reducción de errores de carga: la automatización elimina errores tipográficos u omisiones propias del ingreso manual de datos, ayudando a mantener la coherencia y el orden en la base de candidatos.
• Integración con múltiples fuentes de candidatos: pueden procesar documentos cargados manualmente, postulaciones desde portales de empleo y herramientas de sourcing (como LinkedIn), centralizando toda la información en una sola base para simplificar la gestión del reclutamiento.
• Mejor screening de candidatos: al contar con datos estructurados, es más fácil filtrar perfiles por criterios específicos, asignarlos a vacantes concretas o compartirlos con el equipo sin tener que abrir decenas de archivos PDF.

La extensión PeopleForce Prospector, impulsada por IA, permite completar automáticamente la información de candidatos encontrada en plataformas como LinkedIn, Djinni, Dou y GitHub. Podés encontrar información detallada en el artículo correspondiente. Además, seguimos mejorando nuestro motor de parsing para soportar más formatos y ofrecer una mayor precisión.

Buenas prácticas para el análisis automático de CV

• No elimines la supervisión humana: aunque los parsers funcionan de forma automática, pueden interpretar mal formatos no estándar, gráficos o diseños poco comunes. Conviene revisar muestras de manera periódica.
• Definí lineamientos sobre formatos de CV y compartilos con los candidatos: currículums de baja resolución, archivos con errores de OCR o documentos dañados pueden generar extracciones incompletas o incorrectas.
• Informá a los candidatos sobre el procesamiento de datos: si el parser lee información de postulaciones o fuentes externas, asegurate de cumplir con GDPR e informar claramente cómo se utilizarán sus datos.
• Mantené la base de datos organizada: al agregar candidatos mediante parsing, asignalos de inmediato a las vacantes correspondientes o etiquetalos correctamente. Esto facilita el filtrado, el análisis y los reportes más adelante.
• Completá los datos faltantes cuanto antes: los parsers pueden no reconocer habilidades, certificaciones o links a portfolios con formatos poco habituales. Agregá esta información manualmente para tener perfiles completos.
• No te bases solo en los datos técnicos: el parsing ayuda en el filtrado inicial, pero la decisión final siempre implica evaluar si la persona encaja con el equipo y la cultura de la organización.