08. Hoja de ruta
Este capítulo describe capacidades que están en desarrollo activo o planificadas para los próximos 12 meses. La hoja de ruta se centra intencionadamente en extensiones de la arquitectura existente en lugar de nuevas direcciones arquitectónicas; el diseño central de la plataforma —recuperación + panel + máquina de estados— es suficiente para soportar cada elemento de abajo.
En desarrollo activo
Screening de candidatos por IA de voz
Cribados iniciales automatizados de 15 minutos realizados por un agente de voz, con el mismo marco de evaluación de cinco personas aplicado a la transcripción del cribado. La salida se integra directamente en el brief del candidato como una fuente de señal adicional, ponderada junto al panel basado en el currículum.
El punto de integración técnico es directo: el agente de voz produce una transcripción, la transcripción se introduce en el panel existente como un bloque de contexto adicional, y el panel vuelve a puntuar. No se requieren cambios en el motor de emparejamiento, la recuperación ni la máquina de estados del pipeline.
Modelado predictivo de aceptación de oferta
Un modelo de regresión entrenado sobre el libro mayor de resultados que predice la probabilidad de que un candidato acepte una oferta en una banda de compensación dada, dadas su preferencia de etapa, ubicación, puesto actual y contexto de envío. Esto aborda uno de los modos de fallo más caros del reclutamiento: un proceso largo que termina con el candidato rechazando la oferta.
Datos de entrenamiento: cada cadena interest_confirmed → offer → hired/rejected en pipeline_stage_history, unida con las negociaciones de compensación capturadas en recruiter_notes (note_type = 'salary').
Verificación de referencias automatizada
Protocolo de referencias ligero en el que el candidato proporciona 2-3 referencias y la plataforma se pone en contacto por correo electrónico con preguntas estructuradas. Las respuestas de texto libre de las referencias se analizan en las mismas dimensiones de calidad ciegas al logo que usa la persona Future Peer, y el agregado se añade al brief.
Contacto agéntico (restringido)
La cascada actual está basada en reglas. La siguiente iteración añade una capa agéntica que lee las noticias recientes de cada empresa, su actividad de financiación y su página de equipo antes de redactar el contacto, produciendo primeros mensajes más relevantes contextualmente. El agente está restringido: solo puede operar sobre objetivos ya clasificados por la cascada determinista, y su salida pasa por el motor de consistencia de voz existente. Esto preserva el gradiente de coste incluso a medida que las capacidades agénticas se expanden.
Planificado dentro de 12 meses
Despliegue multirregión
Refery opera actualmente una única instancia de Postgres. A medida que la plataforma se extiende a clientes europeos, el despliegue multirregión con réplicas de lectura en las regiones de la EU y EE. UU. se vuelve necesario. La partición a nivel de esquema por región de cliente es el enfoque planificado.
Almacenamiento estructurado del brief
El brief del candidato vive actualmente en candidates.ai_analysis como un blob de texto con una estructura interna consistente. Migrar los campos estructurados (tramo, matriz de ajuste por etapa, veredictos del panel, preguntas de cribado) a columnas dedicadas habilita una analítica más potente y una UI que no necesita analizar texto. Esta es una migración retrocompatible que se ejecuta junto al campo existente.
API pública para scouts
El flujo de envío de scouts actual está mediado por el operador. Un endpoint de API pública que los scouts puedan llamar directamente (con límites de tasa, autenticación por firma y validación de envíos contra el contrato estructurado) reduce la carga del operador y acelera el volante de datos.
Componentes de código abierto del motor de señales
El motor de señales determinista (clasificador de nivel de logo, analizador de trayectoria, bandera non-tech) no depende de los datos propietarios de Refery. Publicar estos como módulos de código abierto posiciona a Refery como una implementación de referencia en el espacio del reclutamiento con IA y crea un efecto de captación para ingenieros y colaboradores.
El motor de emparejamiento, el sistema de panel y la máquina de estados permanecen propietarios.
Direcciones de investigación
Umbrales de tramos calibrados mediante backtesting de resultados
Los límites de tramos actuales (Top 1%, Top 5%, etc.) son heurísticos. Una vez que el corpus de resultados alcance un tamaño suficiente, los límites de tramos podrán calibrarse frente a las tasas reales de contratación y retención. Una calificación de "Top 5%" debería corresponder a una tasa de conversión a contratación medible empíricamente con intervalos de confianza. Esta es la definición formal de un sistema de calificación bien calibrado.
Evolución de los prompts de las personas
Los prompts de las cinco personas están actualmente diseñados a mano. Un marco de evaluación riguroso, construido sobre un conjunto de resultados reservado (held-out), permitiría una iteración sistemática de los prompts con una mejora de calidad medible. Este es el equivalente en reclutamiento del desarrollo de LLM impulsado por evals que los laboratorios de IA usan internamente.
Detección de patrones entre candidatos en ejecuciones por lotes
Cuando el operador ejecuta un lote de más de 10 candidatos simultáneamente, el sistema saca a la luz patrones que las ejecuciones de un solo candidato pasan por alto (p. ej., "los 11 candidatos señalan desajuste de etapa hacia Series A"). Formalizar esto en una capa de análisis de modo por lotes dedicada sacaría a la luz tendencias de mercado en la población de candidatos.
Lo que intencionadamente no está en la hoja de ruta
Algunas cosas que aparecen con frecuencia en las hojas de ruta de reclutamiento con IA y que Refery ha elegido deliberadamente no perseguir:
- Búsqueda de candidatos generada por IA a partir de perfiles públicos a escala. Esto entra en conflicto con las normas de consentimiento y las expectativas de privacidad. La vía de crecimiento de Refery es la red de scouts y el inbound, no el scraping.
- Comunicación candidato-a-cliente totalmente autónoma. La plataforma redacta los mensajes; el operador los envía. La frontera de responsabilidad se preserva.
- Un ATS de propósito general. Refery es un motor de emparejamiento y orquestación para un segmento de mercado específico (contratación de tecnología sénior en startups respaldadas por capital riesgo). Convertirse en un ATS general diluiría el enfoque y degradaría la calidad.
La hoja de ruta está moldeada por el mismo principio que moldeó la arquitectura actual: hacer bien las partes difíciles, no hacer las partes que son fáciles y aportan poco.