Transformando la madurez digital de AYANET RRHH. Eliminando cuellos de botella mediante inteligencia artificial para liberar talento en selección, marketing y finanzas, potenciando la toma de decisiones basada en datos.
Síntesis directiva del estado de la organización y su viabilidad tecnológica tras la auditoría con el equipo clave.
Estandarizar y conectar el potente ecosistema tecnológico de AYANET RRHH (Teamtailor, Zoho CRM, Business Central, Factorial). El objetivo es eliminar la doble y triple introducción de datos, automatizando la cualificación de leads, la criba curricular y los cierres financieros para escalar el negocio sin aumentar la carga administrativa.
AYANET RRHH presenta un nivel de madurez avanzado (data-driven). Existe una fuerte cultura de innovación y el equipo ya experimenta con IA (ChatGPT, Claude). Sin embargo, sufren del "síndrome de la plataforma aislada": exceso de puentes humanos entre sistemas potentes pero desconectados.
Nivel 4/5
El potencial de adopción de IA generativa y agentes autónomos es excepcional. La alta calidad histórica de los datos (117k candidatos, 50k empresas) permite implementar inteligencia artificial analítica y de procesos de manera inmediata, con un retorno directo en recuperación de horas facturables.
Diagnóstico as-is de los cuellos de botella. El impacto de los silos tecnológicos en la rentabilidad de las horas del equipo.
Zoho CRM alberga 50.000 contactos, pero la base está sin depurar. El equipo invierte horas en cualificar manualmente, buscar decisores (RRHH) en LinkedIn y redactar propuestas en Word para luego subirlas a Docuten.
117k candidatos en Teamtailor, pero las búsquedas son tediosas por falta de filtros booleanos avanzados. El volcado desde LinkedIn requiere descargar CVs de 25 en 25. Criba manual de cientos de CVs por proceso.
Información fragmentada. Conchi debe nutrir un Excel de control extrayendo datos de Teamtailor (emails), Factorial (gastos) y pasarlos a Business Central. Proceso altamente manual para facturación de formación y consultoría.
Iniciativas de alto impacto y bajo esfuerzo tecnológico, diseñadas para generar un retorno de inversión directo en horas liberadas desde el primer mes.
Saray / Amanda
Base de datos de Zoho obsoleta. La SDR pierde horas buscando al decisor correcto en LinkedIn y enviando emails masivos con baja conversión.
Implementar herramienta tipo Engini o PhantomBuster conectada a Zoho. La IA rastrea LinkedIn, extrae el contacto de RRHH, actualiza Zoho y lanza secuencias hiper-personalizadas.
Bea / María
Evaluación visual uno a uno de cientos de CVs en Teamtailor. Redacción manual de informes de candidato cortando y pegando notas transcritas.
Creación de un agente que lea exportaciones CSV de Teamtailor para hacer criba masiva. Automatización de informes uniendo transcripción de entrevista y CV del candidato en un clic.
Conchi / Tania
Creación manual de proyectos en Business Central transcribiendo datos desde emails (aprobaciones de Docuten) u hojas de Excel satélite.
Integración vía Power Automate o Make. Al firmarse un contrato en Docuten, la IA extrae los datos clave y dispara la creación del proyecto directamente en Business Central.
Plan de ejecución escalonado que prioriza la autonomía del equipo. Formación en prompt engineering y acompañamiento en la creación de agentes propios.
Adopción de licencias empresariales (Claude 3 Opus o ChatGPT Enterprise). Capacitación de todo el equipo en técnicas de prompting (JSON, Markdown, CoT) para estandarizar outputs.
Acompañamiento en el despliegue de automatizaciones vía Power Automate o Make. Conexión de Teamtailor y Zoho CRM para sincronizar estado de clientes y evitar traspasos manuales en Excel.
Explotación de datos en Power BI asistida por IA para control de rentabilidad de proyectos. Agentes autónomos para validación y re-engagement de la base histórica de 117k candidatos.
Programa adaptado al alto nivel de inquietud tecnológica del equipo de AYANET RRHH, enfocado en dotar de autonomía para la creación de herramientas internas.
Estructuración de instrucciones complejas para garantizar coherencia en la redacción de informes de candidatos (evitar alucinaciones y formatos dispares).
Taller práctico para configurar mini-cerebros nutridos con la base de conocimiento de AYANET RRHH (descripciones de puestos, tono corporativo).
Uso de análisis avanzado de datos para cruzar excels pesados (criba de CVs, cuadre de facturas Factorial-Business Central) en minutos.
Requerimientos técnicos y organizativos para iniciar la transformación.
Upgrade de cuentas individuales a entornos empresariales para garantizar la privacidad del dato (candidatos y clientes).
Aprovechamiento de fondos gubernamentales recientes destinados a la integración de IA en PYMEs.
Hitos críticos propuestos para el próximo mes (junio).