Cómo calcula HireTalent las notas de cada candidato
Una de las preguntas más frecuentes de nuestros usuarios es: ¿cómo llega HireTalent al score de cada candidato? En este artículo te explicamos la fórmula completa, paso a paso.
Resumen rápido
El score de HireTalent es un porcentaje de 0 a 100 que refleja qué tan bien calza un candidato con los criterios que definiste para el cargo. No es un número arbitrario — se calcula con una fórmula ponderada que prioriza los criterios mandatorios por sobre los deseables.
Los 3 componentes del score
Cada candidato recibe 3 scores:
| Score | Qué mide |
|---|---|
| Obligatorios | Qué tan bien cumple los criterios mandatorios |
| Deseables | Qué tan bien cumple los criterios deseables (nice-to-have) |
| Score general | Promedio ponderado de todos los criterios |
Cómo funciona la evaluación por criterio
Cuando la IA analiza un CV, evalúa cada criterio individualmente en una escala de 1 a 5:
| Nota | Significado |
|---|---|
| 5 | Excelente — cumple o supera ampliamente |
| 4 | Bueno — cumple con solidez |
| 3 | Aceptable — cumple parcialmente |
| 2 | Débil — evidencia limitada |
| 1 | No cumple — sin evidencia en el CV |
La IA justifica cada nota con evidencia textual extraída directamente del CV. No inventa información — si algo no está en el CV, lo dice.
La fórmula: pesos y multiplicadores
No todos los criterios pesan lo mismo. HireTalent usa un sistema de prioridad + peso para reflejar la importancia real de cada requisito.
Prioridades
- Mandatorio: Requisitos esenciales para el cargo (experiencia mínima, certificaciones requeridas, etc.)
- Deseable: Nice-to-have que suman pero no son excluyentes
Pesos dentro de cada prioridad
Cada criterio tiene un peso: Alto, Medio o Bajo. Esto se traduce en multiplicadores:
| Prioridad | Peso alto | Peso medio | Peso bajo |
|---|---|---|---|
| Mandatorio | 3x | 2x | 1.5x |
| Deseable | 1x | 0.7x | 0.5x |
Como ves, un criterio mandatorio de peso alto vale 6 veces más que un deseable de peso bajo (3x vs 0.5x).
La fórmula
Score = (Σ nota × multiplicador) / (5 × Σ multiplicadores) × 100
En palabras simples:
- Por cada criterio, multiplicamos la nota (1-5) por su multiplicador
- Sumamos todos esos valores
- Dividimos por el máximo posible (5 × suma de multiplicadores)
- Multiplicamos por 100 para obtener el porcentaje
Ejemplo concreto
Imagina un cargo de Data Scientist con 4 criterios:
| Criterio | Prioridad | Peso | Multiplicador | Nota IA | Nota × Mult |
|---|---|---|---|---|---|
| Python + SQL | Mandatorio | Alto | 3 | 4 | 12 |
| Experiencia ML | Mandatorio | Medio | 2 | 3 | 6 |
| Cloud (AWS/GCP) | Deseable | Medio | 0.7 | 2 | 1.4 |
| Comunicación | Deseable | Bajo | 0.5 | 5 | 2.5 |
Cálculo:
- Suma ponderada: 12 + 6 + 1.4 + 2.5 = 21.9
- Máximo posible: 5 × (3 + 2 + 0.7 + 0.5) = 5 × 6.2 = 31
- Score: 21.9 / 31 × 100 = 71%
El score de obligatorios se calcula igual, pero solo con los criterios mandatorios. Y el de deseables, solo con los deseables.
Clasificación del candidato
El score general determina la recomendación:
| Score | Clasificación | Color |
|---|---|---|
| 80 - 100 | Recomendado | Verde |
| 60 - 79 | Con reservas | Naranja |
| 0 - 59 | No califica | Rojo |
Confianza de datos
Además del score, HireTalent evalúa la calidad de los datos del CV. Si el CV es muy corto, tiene poca información o es una imagen (no texto extraíble), la confianza será baja — lo que te avisa que el score puede no ser representativo.
¿Por qué este sistema?
La mayoría de las herramientas de screening usan filtros binarios (cumple / no cumple) o keywords. HireTalent usa un sistema ponderado porque:
- Refleja la realidad: No todos los requisitos son igual de importantes
- Es transparente: Puedes ver exactamente por qué un candidato sacó su nota
- Es configurable: Tú defines los criterios, prioridades y pesos
- Reduce sesgos: La IA evalúa solo competencias, no nombre, universidad o foto
Recomendaciones para obtener mejores scores
- Escribe un Job Description detallado: Mientras más contexto le des a la IA, más precisos serán los criterios y evaluaciones
- Usa 4-5 criterios: Muy pocos no discriminan suficiente, demasiados diluyen la señal
- Balancea mandatorios y deseables: No pongas todo como mandatorio — prioriza lo que realmente es excluyente
- Revisa las justificaciones: El score es un punto de partida, no un veredicto final. Lee las justificaciones para validar que la IA interpretó correctamente el CV