De outlier a estándar
Cómo el modelo validado con Conekta se convirtió en el criterio de cuatro empresas para sus decisiones más importantes.
1. Contexto
Lo que comenzamos con Conekta también se está reflejando en cuatro empresas distintas. No fue un caso aislado. Fue el primer capítulo de algo que hoy tiene continuación.
Data Scientist, Machine Learning Ops y tres posiciones directivas confidenciales que definen el rumbo comercial y de ingresos de las empresas que las abrieron. Cinco búsquedas. Cuatro compañías. Un mismo criterio.
- Data Scientist · Conekta
- Machine Learning Ops · Conekta
- Deployment Lead Solutions Engineer · Empresa confidencial
- Director Comercial · Empresa confidencial
- Chief Revenue Officer · Empresa confidencial
2. El reto: contratar donde nadie puede permitirse equivocarse
Hay una cifra que se repite en cada reporte de talento en México este año: 67% de las empresas dice que no encuentra a quién necesita.
La narrativa es casi unánime: falta talento en ciencia de datos, en machine learning, en inteligencia artificial. Falta en los roles que hoy deciden si una empresa acelera o se queda atrás. Nosotros vemos ese mismo dato y llegamos a una conclusión distinta. El talento existe. El problema es que no existen criterios constantes para elegirlo bien.
La mayoría de los procesos de reclutamiento publican una vacante, esperan currículums y filtran por palabras clave. Eso puede alcanzar para un puesto operativo. Se queda corto para un Data Scientist que va a definir cómo el negocio usa sus datos, o un Machine Learning Ops que sostiene en producción los modelos de los que depende ese negocio.
Se queda todavía más corto cuando el puesto ni siquiera puede anunciarse. Un Director Comercial o un Chief Revenue Officer para una búsqueda confidencial exige otra cosa. Hay que entender qué decisión de negocio depende de esa persona, y saber dónde está, y cómo abordar, a alguien que hoy no está buscando trabajo.
3. La evolución: de un caso a un patrón repetible
Con Conekta, el trabajo empezó en un solo puesto. Con el tiempo creció hacia una relación de confianza que hoy suma seis contrataciones. Ese mismo patrón se repite ahora en dos direcciones.
Por un lado, la relación con Conekta se profundiza. Data Scientist y Machine Learning Ops muestran que, cuando el proceso funciona, el cliente regresa. Y regresa con vacantes de mayor complejidad técnica.
Por otro lado, el modelo se extiende a terreno nuevo. Deployment Lead Solutions Engineer, Director Comercial y Chief Revenue Officer son para empresas que confiaron en Time to Hire una decisión que casi nunca se delega a alguien externo. Tres compañías, tres industrias, un mismo principio: superar la descripción del puesto para entender qué le quita el sueño a quien contrata.
Es el mismo insight que ya validó Diana López en Conekta, cuando describió que los candidatos que le presentamos ya traían resuelto el fit cultural antes de la primera entrevista.
4. De outlier a estándar
Cuando cerramos el primer puesto con Conekta, lo tratamos como una excepción. Hoy esa excepción se repite en cuatro empresas.
Data Scientist y Machine Learning Ops son de Conekta. Deployment Lead Solutions Engineer, Director Comercial y Chief Revenue Officer son para tres empresas que no podemos nombrar, por la naturaleza confidencial de la búsqueda. Esa confidencialidad también es evidencia: nadie delega en un proveedor externo la decisión de quién va a liderar su estrategia comercial o su ingreso si no confía en cómo se protege esa búsqueda.
Cuatro empresas distintas, sin relación entre ellas más allá de una: todas llegaron a la misma conclusión sobre cómo contratar para los puestos que de verdad importan. Eso deja de ser coincidencia y empieza a ser un patrón. Y un patrón, cuando se repite lo suficiente, deja de ser el caso especial. Se convierte en el proceso.
“Operamos un sistema de reclutamiento 1:1 que combina estrategia humana experta con ejecución de IA para entregar shortlists más fuertes en días, no en semanas.”
— Alonso Sánchez, Recruiting Lead, Time to Hire
5. Resultado
Los números importan: shortlists en días, no en semanas. Pero el número que de verdad cuenta esta historia es otro: cuatro.
Cuatro empresas, cinco puestos, un solo sistema. Si Conekta demostró que el modelo funciona, estas cuatro empresas demuestran que escala.
Lo que empezó como un outlier con Conekta se convirtió en el criterio de cuatro empresas para sus decisiones más importantes. El mismo principio, aplicado con la misma disciplina, escala de un Data Scientist a un Chief Revenue Officer.
Palabras clave
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