CGP Group explica cómo una empresa de selección de personal de 200 personas coloca la IA en el centro con Spott

TL;DR

CGP Group es una empresa de selección de personal de 200 personas con 12 oficinas, que ofrece servicios de búsqueda de ejecutivos, contratación temporal y empleador registrado en APAC, Oriente Medio y Estados Unidos.

Había acumulado tres sistemas de seguimiento de candidatos en paralelo (Mercury, Bullhorn y Vincere), además de un conjunto fragmentado de herramientas independientes para secuenciación, búsqueda y marcación.

El CEO Chris Watkins dirigió una transformación digital de toda la empresa en la que la IA en el núcleo, no la consolidación, era el objetivo real. Sustituir la capa de ATS era el punto de partida, no el destino.

Tres requisitos redujeron rápidamente el campo de proveedores: arquitectura nativa de IA, verdadera agilidad de API y un proveedor que avanzara a su ritmo. Spott, el ATS y CRM nativos de IA que seleccionó la empresa, es la respuesta a cada uno de ellos.

La implementación está incorporando a 200 usuarios de 12 países a Spott, con formación semanal adaptada a las zonas horarias de APAC y una reunión semanal permanente de sincronización entre los desarrolladores de CGP y el equipo de producto de Spott.

La lección transferible: si estás basando una transformación de IA en una plataforma, lo que realmente estás comprando es la velocidad a la que avanza el equipo que está detrás de ella. No la lista de funcionalidades del día en que firmas.

La situación: tres ATS, una empresa

La mayoría de las agencias sustituye un sistema de seguimiento de candidatos. CGP Group está sustituyendo tres a la vez.

La empresa había crecido mediante oficinas en Asia, Oriente Medio y Estados Unidos, y distintas partes del negocio habían terminado utilizando plataformas diferentes: Mercury en un lugar, Bullhorn en otro y Vincere en un tercero. A su alrededor se acumuló el conjunto habitual de herramientas independientes para secuenciación, búsqueda y marcación; cada una resolvía un problema real, pero ninguna se comunicaba con las demás.

Este es un patrón extremadamente común en las empresas de selección con varias oficinas, y rara vez es el resultado de malas decisiones. Son buenas decisiones locales tomadas en momentos distintos, en mercados diferentes, por equipos que necesitaban que algo funcionara ese trimestre. El coste solo aparece más tarde: no hay una visión única de la red, ni un proceso coherente, y la capa de datos está demasiado fragmentada como para construir algo inteligente sobre ella.

"Al automatizar y centralizarlo todo, la vida resulta más sencilla y conseguimos un impacto real a escala." Chris Watkins, CEO, CGP Group

El objetivo era la IA, no el orden

CGP no se propuso consolidar su conjunto de ATS. Se propuso situar la IA en el núcleo de la forma en que la empresa realiza la selección, y la consolidación del conjunto resultó ser el requisito previo.

Ese orden cambia las especificaciones. Si el objetivo es el orden, eliges el sistema existente que tenga más usuarios y migras los demás a él. Si el objetivo es que la IA haga un trabajo real, como encontrar candidatos, redactar comunicaciones y mantener los perfiles actualizados sin que

los reclutadores tengan que volver a introducir la información, entonces la pregunta pasa a ser qué plataforma es realmente capaz de hacerlo. Esa es la pregunta que llevó a CGP a Spott.

Así se ve la "IA en el núcleo" en Spott un martes cualquiera, mostrada aquí con datos de demostración: el reclutador describe el puesto en una frase y la plataforma busca en la propia base de datos de la empresa para encontrar coincidencias.

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Lo que exigía una empresa de 200 personas y cómo respondió Spott

Chris y su equipo realizaron la evaluación personalmente en lugar de externalizarla: compararon docenas de plataformas, incluidos los sistemas heredados que ya utilizaban y la nueva generación de plataformas con la IA como prioridad. Tres requisitos redujeron el campo, y vale la pena leer cada uno como una prueba que Spott debía superar.

1. Nativa de IA, no con IA añadida a posteriori

CGP había visto cómo plataformas consolidadas se relanzaban con una "estrategia de IA" superpuesta a estructuras de datos diseñadas quince años atrás. Su conclusión fue que esto produce funcionalidades de IA que funcionan bien en las demostraciones y decepcionan en el uso diario, porque el modelo de datos subyacente nunca se diseñó para admitirlas.

Spott superó ese criterio porque la IA es la arquitectura, no un módulo: la búsqueda de coincidencias entre candidatos, las campañas automatizadas y los perfiles que se actualizan por sí solos son elementos en torno a los que está construida la plataforma, que lee las notas, los resúmenes de llamadas y la correspondencia que ella misma captura.

La pregunta útil para cualquier responsable de RR. HH. o de talento que realice una evaluación similar no es "¿tienen funcionalidades de IA?", a lo que ahora todos responden que sí, sino "¿se diseñó el modelo de datos para esto o se adaptó posteriormente?" Pide al proveedor que te muestre qué lee la IA y cómo llegó allí.

2. Verdadera agilidad de API

Una empresa de la escala de CGP depende de las integraciones. Su requisito eran API reales, webhooks y acceso personalizado a los datos, no un sistema cerrado con un mercado de conectores añadido. La API abierta y los webhooks de Spott son ahora la base sobre la que trabajan directamente los propios desarrolladores de CGP, enviando datos a los sistemas financieros, las capas de informes y las herramientas internas de las que depende una empresa con 12 oficinas.

Las evaluaciones de tecnología de contratación suelen pasar esto por alto, y es la carencia que más se nota a escala. Si la respuesta de la plataforma a cada pregunta sobre integraciones es «eso está en la hoja de ruta», la empresa acaba reconstruyendo las soluciones alternativas de las que precisamente pagó para escapar.

3. Un proveedor que avanza a su ritmo

CGP quería una línea directa con las personas que desarrollan el producto: una relación de trabajo con el equipo que establece la hoja de ruta, no un ticket en una cola de soporte. Con Spott, eso es exactamente lo que obtuvieron. Chris, fundador de su propia empresa, describió la relación con los fundadores de Spott como una vía de doble sentido, una colaboración en la que cada parte ayuda a la otra a «desarrollar sus propios negocios».

La lógica de contratación convencional dice que una empresa de 200 personas reduce riesgos comprando al mayor proveedor disponible. CGP invirtió esa lógica: cuando apuestas un programa de transformación a una plataforma, una línea directa con las personas que deciden qué se lanzará después vale más que la tranquilidad de un gran logotipo.

Cómo es realmente la implementación

CGP está incorporando 200 usuarios a Spott en 12 países. Primero se migra la base de datos tal como está y después se ajusta con la empresa en un entorno de validación antes de que nadie trabaje en ella. Dos ritmos definen cómo se lleva a cabo la implementación.

Formación semanal, en las zonas horarias adecuadas. Las sesiones se realizan cada semana en las zonas horarias de APAC, en lugar de concentrarse en un único evento de puesta en marcha. La mayoría de las implementaciones de ATS fracasan en la adopción, y el patrón es siempre el mismo: una sesión de formación, impartida una sola vez, a una hora inconveniente, para personas que después vuelven a sus antiguos hábitos.

Una reunión semanal fija con ingeniería. El equipo directivo y de ingeniería de CGP se reúne cada semana con el equipo de producto e ingeniería de Spott, y aquí es donde aparece la parte honesta de la historia. La API de Spott no incluía desde el primer día todo lo que necesitaban los desarrolladores de CGP. Faltaban webhooks, endpoints y filtros específicos, y CGP los solicitó por su nombre. Esas solicitudes volvieron implementadas, a menudo en el plazo de una semana y a veces el mismo día: en una llamada reciente, la lista de la semana anterior se leyó de nuevo como una lista de comprobación: hecho, hecho, incluido en la versión publicada hoy.

Ese también es el estado real del proyecto en su conjunto: la implementación aún está en curso, la formación sigue llevándose a cabo semana a semana y nadie de ninguno de los dos lados afirma que haya terminado. Chris afrontó el proceso con preocupaciones claras y, al medirlo frente a ellas, este fue su veredicto hasta ahora: «Creo que hemos resuelto las dos cosas más importantes que más me preocupaban».

Cuatro lecciones del cambio de CGP a Spott

1. Decide para qué sirve la IA antes de preseleccionar proveedores. Los requisitos de CGP eran precisos porque el objetivo era específico. «Queremos IA» produce un recorrido de demostración. «Queremos que la plataforma se encargue de la búsqueda de coincidencias, el contacto y el mantenimiento de los datos», la especificación con la que se evaluó Spott, es algo que realmente se puede probar.

2. Pregunta de dónde proceden los datos de la IA. Un motor de búsqueda de coincidencias que solo ve campos estructurados es un cuadro de búsqueda. El de Spott lee las notas, los resúmenes de llamadas y la correspondencia que captura por sí mismo, lo que hizo que el primer requisito se pudiera probar en lugar de ser una afirmación de marketing.

3. Trata el acceso a las integraciones como un requisito innegociable. Las API y los webhooks determinan si algún día podrás conectar la plataforma con el resto de la empresa. Los desarrolladores de CGP estaban trabajando con la API de Spott durante el periodo entre la evaluación y la implementación, no después de una futura publicación de un mercado de aplicaciones.

4. Compra la velocidad del equipo. Todas las plataformas que evalúes serán diferentes dentro de un año. Lo que CGP compró en la práctica es el ritmo semanal con el que Spott publica lo que solicitan, y ese acceso a las personas que establecen las prioridades es el elemento duradero que elige un comprador.

Descubre lo que vio CGP

La evaluación que realizó CGP es una prueba que cualquier empresa puede repetir en una sola reunión: presenta un puesto real, una pregunta real sobre integración y tu problema más difícil de calidad de datos, y observa cómo responde la plataforma. Reserva una demostración de Spott de 30 minutos y realiza tú mismo esa prueba.

Acerca de Spott

Spott es un ATS y CRM nativos de inteligencia artificial para empresas de selección y dotación de personal, diseñados en torno al emparejamiento, el contacto y el mantenimiento automático de datos, en lugar del registro manual. Cuenta con el respaldo de Y Combinator, tiene la certificación ISO 27001 y cumple con el RGPD. Agencias de todos los continentes lo utilizan, desde equipos boutique de búsqueda de ejecutivos hasta grupos multinacionales como CGP.