La IA de Beamery permite a los usuarios descubrir rápidamente candidatos cualificados, automatizar los flujos de trabajo y reducir el tiempo total de contratación. Obtenga más información sobre la IA de Beamery aquí.
Detalles de la página de la vacante
En Vacancies puede aprovechar la IA de Beamery de varias maneras. A continuación, encontrará más información sobre cada una.
1. Vacancy Calibration
Calibrar una vacante ayuda a ajustar los resultados de los Suggested Contacts de Beamery.
Calibración automática
Para los usuarios de Beamery que tienen habilitada la funcionalidad de IA, el análisis automático de la descripción del puesto de la vacante inicia la calibración. El analizador automático analiza el texto completo de la descripción del puesto (responsabilidades, requisitos y cualificaciones) para inferir el puesto y las habilidades, en lugar de analizar únicamente el título del puesto. Esto permite realizar coincidencias precisas incluso cuando los títulos de los puestos son confusos o poco claros. El analizador asigna los puestos y las habilidades a valores estandarizados en el Beamery Knowledge Graph para mejorar la calidad de AI Talent Match.
Tipos de calibraciones automáticas
Auto-Calibrated from Job Description
Esta vacante se ha calibrado automáticamente según la descripción del puesto de la vacante.
Auto-Calibrated from Beamery's Taxonomy
Esta vacante se ha calibrado automáticamente según el puesto inferido a partir del título de la vacante. Esto se aplica a las vacantes creadas manualmente sin una descripción del puesto o a las organizaciones que no cuentan con un ATS integrado que incluya la descripción del puesto en la sincronización de datos.
Manually Edited from Job Description Calibration
Esto se aplica a las vacantes que originalmente se calibraron automáticamente según la descripción del puesto, pero que posteriormente un usuario editó manualmente.
Manually Edited from Beamery's Taxonomy
Esto se aplica a las vacantes que originalmente se calibraron automáticamente según el puesto inferido a partir del título de la vacante, pero que posteriormente un usuario editó manualmente.
Cuando cambia la descripción del puesto de una vacante, en su ATS o en Beamery, la calibración automática se vuelve a ejecutar para que sus Suggested Contacts se mantengan actualizados. Las ediciones manuales que haya realizado en la calibración se conservan.
En la página Vacancy Calibration encontrará un espacio para cambiar el puesto (a). Esto le permite tener un título de vacante y un puesto diferentes, manteniendo la continuidad. Aquí también podrá marcar la opción afirmativa para permitir que Beamery actualice automáticamente las habilidades y la antigüedad según el nuevo puesto, o definir manualmente las habilidades (c) y la antigüedad (d) que se indican a continuación. Si elige actualizar estos campos manualmente, puede añadir tantas habilidades relevantes como necesite y seleccioner varios niveles de antigüedad para definir el candidato perfecto para el puesto.
Antigüedad: Al elegir la antigüedad para su vacante, Beamery recomienda mantener la búsqueda más amplia, en lugar de centrarse en una sola antigüedad. Elegir Associate y Mid-Level Associate suele producir mejores resultados de Match Score, ya que puede tener en cuenta las diferencias en las convenciones de nomenclatura de los títulos de los puestos, que pueden variar según la región, el sector e incluso los departamentos.
A continuación, defina fácilmente el tamaño de empresa preferido (e), los sectores relevantes (f) y el radio de ubicación (b) para centrar sus esfuerzos. Para asegurarse de haber definido el puesto correctamente, incorpore a su Hiring Manager a la calibración con Añadir un colaborador (g). Seleccione su nombre en el menú desplegable User y Beamery le enviará un correo electrónico para que revise la calibración y contribuya a ella.
2. Suggested Contacts
¡Busque primero en su base de datos! Con la misma tecnología de IA que Beamery utiliza para proporcionar un Match Score a los candidatos de sus vacantes, también puede sugerir otros contactos de su base de datos que serían excelentes candidatos para una vacante específica.
Dentro de una vacante, haga clic en Suggested Contacts para ver una lista de contactos, clasificados según su nivel de coincidencia. Revise los contactos sugeridos y añada los relevantes a su vacante. Coloque el cursor sobre el Match Score para obtener más información sobre cómo se clasificaron.
Para añadir un contacto a su vacante, haga clic en el menú de tres puntos de su tarjeta y seleccione Añadir a la vacante. La vacante actual ya está seleccionada en la ventana Añadir a la vacante. Haga clic en Añadir.
3. Match Score
Beamery utiliza la IA para asignar un Match Score a todos los candidatos de sus vacantes. Los Match Scores van de 0 a 5, donde 5 indica una coincidencia excelente y 0 una coincidencia deficiente. Coloque el cursor sobre el Match Score de cada candidato para obtener más información sobre cómo se calculó.
| Factor | Ponderación | Qué analiza |
|---|---|---|
| Job Role | 30% | En qué medida el título del puesto actual del candidato coincide con el título de la vacante (mediante coincidencia semántica, no solo con palabras clave exactas). |
| Skills | 30% | La coincidencia entre las habilidades del candidato y las habilidades requeridas para la vacante. Esto incluye las «habilidades inferidas» (habilidades que la IA supone que tiene según su puesto). |
| Industry | 22.5% | En qué medida los empleadores anteriores del candidato son similares al sector de su empresa. |
| Seniority | 12.5% | La correspondencia entre el nivel actual del candidato (por ejemplo, sénior, responsable o director) y los requisitos de antigüedad de la vacante. |
| Company Size | 5% | Si el candidato tiene experiencia en organizaciones de un tamaño similar al suyo (por ejemplo, experiencia en empresas grandes frente a empresas emergentes). |
Nota
Los Match Scores se muestran para todos los contactos de una vacante, independientemente de cuántos tenga. Cuando una vacante tiene más de 10 000 contactos, la lista se ordena por fecha de solicitud en lugar de por Match Score. Para ordenar por Match Score, aplique filtros o elija una Vacancy Stage que reduzca la lista a menos de 10 000 contactos. La ordenación por Match Score vuelve entonces automáticamente.
Para obtener más información sobre la IA y los Match Scores de Talent Match, consulte este artículo.
Solución de problemas
Si encuentra varios contactos sugeridos con Match Scores incorrectas en una vacante, aquí tiene algunos consejos de solución de problemas que puede utilizar para ajustar la calibración.
Job Role
Enfoque demasiado limitado
La causa más común de desajuste en la calibración se encuentra en el puesto. Los títulos de los puestos utilizados para calibrar el puesto son canónicos; esto significa que el puesto que busca debe existir como uno de los 33 000 puestos predefinidos de Beamery con los que se entrenó la IA. Si tiene dificultades para encontrar el puesto perfecto (por ejemplo, existe ingeniero de aprendizaje automático, pero no ingeniero sénior de aprendizaje automático), le recomendamos elegir un puesto que se ajuste estrechamente al objetivo y utilizar campos como Habilidades y Antigüedad para perfeccionar la búsqueda.
Seniority
Enfoque demasiado limitado
Elegir una sola antigüedad suele limitar considerablemente la cantidad de contactos adecuados que aparecen en sus sugerencias. Es importante tener en cuenta que no todas las regiones, sectores o incluso departamentos definen la antigüedad de la misma manera. Además, la antigüedad no siempre se corresponde con la experiencia. Por este motivo, la práctica recomendada de Beamery es mantener el filtro de antigüedad ligeramente más amplio para obtener mejores resultados.
Ubicación
Enfoque demasiado amplio
La ubicación en Vacancy Calibration se establece automáticamente, pero también puede definirla el usuario. La ubicación se calcula como un radio que comienza desde el centro de un área, no desde sus límites. Por ejemplo, Los Ángeles, California, con un radio de 20 millas, devolverá candidatos que se encuentren a menos de 20 millas del centro definido de Los Ángeles, no aquellos que estén a menos de 20 millas de sus límites.
Además, los datos de candidatos incompletos o de mala calidad también pueden provocar resultados inadecuados. A menudo será difícil encontrar candidatos sin ubicación o con solo un país o una región mediante un radio. Por ejemplo, un candidato cuya ubicación sea «Estados Unidos» solo aparecerá en ubicaciones cuyo radio de búsqueda incluya Lebanon, Kansas (el centro geográfico de Estados Unidos).
Para comprender el nivel de integridad de estos datos en su CRM, obtenga más información en el Contact Insights Report, donde puede ver qué porcentaje de los contactos de su base de datos tienen completado el campo Location - City en su perfil. Utilice las búsquedas y los filtros de la pestaña People para localizar a los usuarios que no tienen una ciudad indicada en su perfil y diseñe una campaña para volver a contactar con ellos y actualizar sus perfiles con todos los datos de ubicación.
Skills
Enfoque demasiado limitado
Al igual que los puestos, las habilidades utilizan una base de datos canónica. Para añadir una habilidad, primero debe estar incluida en la base de datos. Es posible que las habilidades altamente especializadas o emergentes no siempre estén en la base de datos de habilidades. Dado que la IA tiene en cuenta las habilidades relacionadas, lo mejor es elegir una versión más amplia de la habilidad. Si busca una coincidencia 1:1 para una habilidad que no se encuentra en la biblioteca de habilidades de Beamery, calibre la vacante como lo haría normalmente y omita esa habilidad. Después, revise los Suggested Contacts y utilice el panel de filtros para buscar candidatos con esa habilidad específica.