TalentAI
Recruiting tecnológico impulsado por IA para conectar empresas con talento LATAM.
Un solo lugar para todo el flujo de placement.
TalentAI es una plataforma de recruiting técnico enfocada en talento LATAM. Reúne sourcing con IA, verificación real de habilidades, pipeline de candidatos y la operación comercial —clientes, fees, garantías e invoices— en un mismo producto.
El recruiter técnico trabaja a ciegas y en cinco pestañas.
El proceso vive repartido entre Excel, WhatsApp, LinkedIn y GitHub. Nadie tiene la foto completa, y la evaluación técnica depende de leer un CV.
Un producto que evalúa, no solo que almacena.
Diseñamos y construimos un CRM de recruiting donde la IA hace el trabajo pesado —encontrar, clasificar y verificar— y el recruiter toma decisiones con evidencia real del código del candidato.
Cómo el agente encuentra y clasifica candidatos.
El sourcing deja de ser una búsqueda por palabras clave y pasa a ser una consulta sobre capacidades reales.
El código es el CV.
En lugar de confiar en lo declarado, TalentAI lee la actividad pública del candidato y la convierte en señal comparable: lenguajes reales, frecuencia de commits, contribuciones a proyectos y patrones de calidad.
- Conexión con GitHub API
- Stack detectado por uso real, no por lista declarada
- Historial de commits y contribuciones
- Proof of work presentable al cliente
Cuatro estados, cero ambigüedad.
Todo el equipo mira el mismo tablero y sabe exactamente qué sigue.
Qué tan bien trabaja el candidato con IA.
Una dimensión de evaluación propia del producto: no solo qué sabe construir el candidato, sino cómo aprovecha las herramientas de IA en su trabajo diario.
Una comunidad de talento LATAM, no una base de datos.
El Builder Hub concentra a los perfiles verificados de la región y les da un lugar donde su trabajo real es lo que habla.
La parte administrativa también es producto.
Un placement no termina cuando el candidato firma. TalentAI modela la operación comercial completa para que el recruiter no la lleve por fuera del sistema.
- Gestión de clientes y acuerdos
- Fees multi-moneda
- Garantías 30 / 60 / 90 días
- Invoices y seguimiento de cobro
- Alertas por vencimientos y estados
Las interfaces reales del producto.
Dashboards de operación, métricas de pipeline y alertas.
Cómo se construyó un SaaS con varias piezas móviles.
El reto no era una pantalla, era un sistema: sourcing, verificación, pipeline y operación comercial tenían que encajar sin volverse un producto imposible de usar.
- Mapa del flujo actual en 5 herramientas
- Definición de los cuatro estados del pipeline
- Priorización: qué entra en la primera versión
- Arquitectura de información del producto
- Sistema de diseño y componentes
- Patrones de scoring y evidencia técnica
- Integración de búsqueda semántica
- Conexión con GitHub API
- Vistas de pipeline, clientes y fees
- Beta privado con usuarios reales
- Ajuste del scoring con feedback
- [RESULT] — siguiente hito
Qué construyó IDEASCOL en este proyecto.
El alcance cubrió el producto de punta a punta: definición, diseño e implementación.
- Definición del modelo de pipeline y sus cuatro estados
- Arquitectura de información del producto
- Diseño del flujo de sourcing → verificación → presentación
- Definición de AI Fluency como dimensión de evaluación
- Sistema de diseño del producto (tipografía, color, componentes)
- Diseño de dashboards, tablas densas y estados vacíos
- Patrones de scoring y presentación de evidencia técnica
- Implementación de la interfaz en Next.js
- Integración con la capa de búsqueda semántica
- Integración con GitHub API para perfiles verificados
- Vistas de operación: pipeline, clientes, fees e invoices
Con qué está construido.
Qué cambió al ponerlo en producción.
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