¿Qué es el Parsing y el Matching de CV y cuáles son sus ventajas para los reclutadores?

En línea en martes 11, junio 2024

Actualizado el martes 11 junio 2024

By Alejandro, Responsable de contenidos

En el mundo altamente competitivo de la contratación, las empresas buscan continuamente formas de optimizar sus procesos de selección para identificar y atraer al mejor talento disponible. La adopción de tecnologías avanzadas como el «parsing» y el «matching» de CV se ha convertido en una estrategia crucial para lograr estos objetivos. En este artículo, exploraremos las ventajas clave de estas tecnologías y cómo pueden transformar tus procesos de selección.

¿Qué es el Parsing de currículums?

El parsing o análisis sintáctico de currículum es una tecnología utilizada para automatizar la extracción de información relevante de los currículums (CV). Esta tecnología analiza y descompone el texto de un CV y estructura los datos en campos predefinidos, como la experiencia laboral, la educación, certificaciones, las habilidades y los datos de contacto. El objetivo principal del parsing es convertir las candidaturas de diversos formatos (PDF, DOC, HTML) en un formato estandarizado que facilite su análisis y comparación.

Ventajas del Parsing de CV:

• Ahorro de Tiempo y Eficiencia:
  • Automatización: El parsing automatiza la entrada de datos, eliminando la necesidad de procesamiento manual y permitiendo a los reclutadores concentrarse en tareas estratégicas.
  • Procesamiento Masivo: Capaz de manejar un gran volumen de CV de manera rápida y eficiente, lo que es especialmente beneficioso durante periodos de alta demanda de contratación.
• Reducción de Errores:
  • Precisión en los Datos: Minimiza los errores humanos, asegurando que la información de los candidatos sea precisa y completa.
• Estandarización de Información:
  • Formato Consistente: Convierte CV de diferentes formatos en un formato estandarizado, facilitando la comparación entre candidatos y mejorando la coherencia de los datos.

Existen varios tipos de parsing de CV, cada uno con diferentes enfoques y tecnologías para extraer y estructurar la información de los currículums. A continuación, os citamos los principales tipos:

1. El Parsing Basado en Plantillas utiliza plantillas predefinidas para identificar y extraer información de los CV. Cada plantilla corresponde a un formato específico de CV.
   Es fácil de implementar para formatos comunes y estandarizados y tiene una precisión alta para formatos de CV específicos. Sin embargo, no es flexible para formatos de CV no estándar o personalizados y se limita a los formatos de CV para los que se han creado plantillas.
2. El Parsing Basado en Palabras Clave usa un conjunto de palabras clave y reglas para identificar y extraer información relevante, Busca palabras clave específicas (como «Experiencia», «Educación», «Habilidades») en el texto del CV. Puede ser más flexible que el parsing basado en plantillas y es bastante eficaz para identificar las secciones estándar del CV como la experiencia, los skills, la formación etc.. Sin embargo, puede ser menos preciso si las palabras clave no están bien definidas o si se trata de jergas muy específicas de un sector o industria.
   Puede fallar con formatos de CV no convencionales o jerga específica de la industria.
3. El Parsing Basado en Reglas utiliza un conjunto de reglas definidas para identificar y extraer información. Estas pueden estar basadas en patrones de texto, estructuras de frases, y otras características lingüísticas. Tienen flexibilidad para manejar una variedad de formatos de CV. Tiene la desventaja de poder ser complejo de configurar al inicio.
   Requiere un desarrollo continuo y ajustes para mantener la precisión.
4.  En cuento al Parsing Basado en Inteligencia Artificial (IA) se sirve de algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar y extraer información. Se alimenta con grandes conjuntos de datos de CV para mejorar la precisión. Goza de una alta precisión y flexibilidad para manejar una amplia variedad de formatos y estilos de CV y además puede aprender y adaptarse a nuevos formatos de CV con el tiempo. Pero para ello se requieren grandes cantidades de datos para entrenamiento y puede ser muy costoso de implementar y mantener.
5. El Parsing Híbrido por su parte combina múltiples enfoques de parsing, como el basado en reglas y el basado en IA, para mejorar la precisión y la flexibilidad. Utiliza reglas para las estructuras comunes y IA para manejar variaciones y excepciones. Como el anterior es altamente preciso y flexible y maneja una amplia variedad de formatos y estilos de CV. El modelo hibrido puede ser más costoso debido a la integración de múltiples tecnologías.

El Matching de CV

El matching o correspondecia de CV es una tecnología que compara las habilidades, experiencias y calificaciones de los candidatos con los requisitos de un puesto de trabajo específico. Utiliza algoritmos avanzados para identificar y destacar a los candidatos que mejor se ajustan a las necesidades de la empresa.

Ventajas del Matching de CV:

• Mejora en la Calidad de las Contrataciones:
  • Relevancia y Adecuación: Identifica los candidatos más adecuados para el rol específico, asegurando que solo los perfiles más relevantes sean considerados.
  • Predicción de Éxito: Los algoritmos avanzados pueden predecir qué candidatos tienen mayores probabilidades de éxito en el puesto, basándose en datos históricos y patrones de contratación.
• Eficiencia en el Proceso de Selección:
  • Filtrado Inteligente: Filtra automáticamente a los candidatos que no cumplen con los requisitos mínimos, permitiendo a los reclutadores centrarse en los perfiles más prometedores.
  • Ranking de Candidatos: Clasifica a los candidatos según su adecuación al puesto, proporcionando una lista priorizada de los mejores candidatos.
• Mejora de la Experiencia del Candidato:
  • Respuesta Ágil: Al acelerar el proceso de selección, los candidatos reciben respuestas más rápidas, mejorando su experiencia y percepción de la empresa.
  • Recomendaciones Personalizadas: Los candidatos pueden recibir recomendaciones sobre puestos que se ajusten mejor a sus habilidades y experiencia.

Beetween: Soluciones Avanzadas en Parsing y Matching de CV

Beetween propone un parsing avanzado y adaptable que se ajusta a las necesidades específicas de las empresas en sus procesos de selección. Este sistema de parsing de Beetween utiliza un enfoque híbrido que combina reglas predefinidas con inteligencia artificial (IA) para extraer y estructurar la información de los currículums de manera precisa y eficiente. Las características principales del parsing de Beetween son:

• Parsing Basado en Reglas:
  Beetween utiliza reglas predefinidas para identificar y extraer información clave de los currículums, como la experiencia laboral, la educación, las habilidades y los datos de contacto.
  Estas reglas se adaptan a los estándares comunes de formato de CV y se pueden ajustar según las preferencias y necesidades específicas de cada empresa.
• Inteligencia Artificial (IA):
  Además de las reglas predefinidas, Beetween utiliza algoritmos de inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión y la adaptabilidad del parsing.
  La IA permite al sistema aprender y adaptarse a diferentes formatos de CV y estilos de redacción, mejorando la capacidad de extracción de información incluso en casos menos convencionales.
• Precisión y Eficiencia:
  El parsing de Beetween ofrece una alta precisión en la extracción de datos, minimizando los errores y asegurando que la información de los candidatos sea completa y precisa.
  La eficiencia del parsing permite procesar grandes volúmenes de CV de manera rápida y automatizada, ahorrando tiempo y recursos en el proceso de selección.

En cuanto al matching de CV, Beetween propone un sistema que utiliza algoritmos avanzados para comparar las habilidades, la experiencia y las calificaciones de los candidatos con los requisitos específicos de los puestos de trabajo. Este sistema identifica a los candidatos más adecuados y predice su éxito en el rol, lo que facilita la selección de los mejores talentos para la empresa. Además, Beetween ofrece funcionalidades de filtrado inteligente y clasificación de candidatos, así como recomendaciones personalizadas para mejorar la experiencia tanto del reclutador como del candidato. En definitiva, el matching de Beetween mejora la eficiencia y la calidad de las contrataciones al identificar rápidamente a los candidatos más adecuados para cada posición.

Adoptar tecnologías de parsing y matching de CV puede transformar significativamente tus procesos de selección, haciéndolos más eficientes, precisos y efectivos. En Beetween, nuestras soluciones avanzadas están diseñadas para ayudarte a alcanzar estos objetivos y optimizar cada etapa del proceso de contratación. Descubre cómo nuestro ATS puede simplificar tu vida y mejorar tus resultados de selección, permitiéndote enfocarte en lo que realmente importa: encontrar y contratar al mejor talento para tu empresa.

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By Alejandro, Responsable de contenidos

Apasionado de las gastronomía, viajes, marketing y HRtech. Cuando no estoy explorando nuevos lugares o experimentando en la cocina, me encontrarás compartiendo conocimientos y tendencias de RRHH en mi blog.