Scovai Scovai

Construido sobre fundamentos AI de clase mundial.

La pila tecnológica de Scovai combina NLP de vanguardia, ciencia psicométrica validada e AI de nivel empresarial para ofrecer talent intelligence a escala.

Cómo fluyen los datos de los candidatos a través de Scovai.

Cada dato se procesa a través de nuestra pipeline de inteligencia multi-etapa en milisegundos.

Candidato
Carga de CV
Análisis AI
Modelo psicométrico
Señales de comportamiento
Pasaporte de Talento
Contratación inteligente

Cuatro motores impulsando inteligencia de talento.

Cada módulo está validado de forma independiente, probado a nivel empresarial y construido siguiendo las mejores prácticas de cumplimiento GDPR y seguridad.

Motor de matching AI

Nuestro motor de matching analiza los requisitos del puesto y los perfiles de candidatos con una pipeline de IA multicapa: un Skill Coverage Index determinista identifica con total transparencia las competencias presentes y ausentes, mientras una capa de evaluación LLM puntúa a los candidatos en seis dimensiones explicables. Los reclutadores ven exactamente por qué un candidato obtuvo esa puntuación, no solo el número.

Arquitectura Similaridad de embeddings + puntuación estructurada
Modelo base Pipeline AI multicapa (SCI + puntuación LLM)
Dimensiones puntuadas 6 dimensiones explicables
Experiencia de inferencia Resultados clasificados en menos de un segundo
Búsqueda semántica Puntuación 6 dimensiones Explicable

Modelado psicométrico

Las evaluaciones psicométricas se basan en muestras normativas establecidas (CCAT, ICAR). La selección de preguntas es adaptativa: las respuestas iniciales ajustan la dificultad de los ítems siguientes, proporcionando una estimación precisa con menos preguntas.

Marcos teóricos Big Five + marcos conductuales DISC
Método de evaluación Selección adaptativa de ítems
Enfoque de validación Muestras normativas (CCAT, ICAR)
Reporte de fiabilidad Por evaluación, en la documentación
Big Five Modelo DISC Evaluación adaptativa

Inteligencia de decisiones

Nuestro motor de simulación conductual mide el estilo de toma de decisiones mediante evaluaciones basadas en escenarios. La interpretación de puntuaciones utiliza muestras normativas fijas en lugar de entrenar con datos de clientes, manteniendo cada resultado auditable y libre de pesos ocultos que cambian con el tiempo.

Tipo de evaluación Conductual basada en escenarios
Enfoque de entrenamiento Sin entrenamiento propietario con datos de clientes
Dimensiones medidas Dimensiones de patrones conductuales
Enfoque de validación Benchmarking continuo con clientes
Modelos de escenarios Señales conductuales Resultados auditables

Motor de mitigación de sesgos

Nuestro pipeline de puntuación orientado a la equidad monitoriza los resultados de contratación en busca de impacto dispar, sesgo en la distribución de puntuaciones y divergencia en el embudo de conversión, en cada reclutador y en cada etapa del pipeline. Los campos de atributos protegidos están excluidos de las entradas de puntuación y los informes de sesgo son exportables para auditoría. La mitigación opera mediante transparencia y anulación por el reclutador, no mediante corrección algorítmica opaca.

Enfoque de equidad Monitorización continua de equidad
Alineación EU AI Act + UAE AI Charter
Atributos protegidos Excluidos de las entradas de puntuación
Enfoque de mitigación Transparencia + anulación por el reclutador
Alineado con EU AI Act Monitorización de sesgos Listo para auditoría

Infraestructura de nivel empresarial.

Diseñado para escalabilidad, seguridad y cumplimiento desde el primer día.

Capa de presentación

REST API · Webhooks · Claves API

Capa de orquestación de inteligencia

Análisis de puestos · Motor de perfiles · Coordinador de matching · Servicio de ranking

Capa de modelos AI

Motor de matching · Modelo psicométrico · Decision Intelligence · Filtro de sesgos

Capa de datos y almacenamiento

Almacén de datos cifrado · Vector DB · Analítica · Logs de auditoría

Capa de seguridad y cumplimiento

GDPR · EU AI Act · UAE AI Charter · Cifrado de extremo a extremo · Registros de auditoría

Cada decisión tiene una razón.

Creemos que la AI en la contratación debe ser transparente. La capa XAI de Scovai proporciona explicaciones en lenguaje claro para cada puntuación y decisión de ranking de candidatos. Sin cajas negras. Cada recomendación es auditable.

Desglose de factores

Cada puntuación se descompone en factores contribuyentes con pesos individuales y explicaciones.

Pistas de auditoría

Logs de auditoría completos para cada decisión de contratación, recomendación AI y transformación de datos, para siempre.

Intervención humana

Los reclutadores siempre pueden anular las recomendaciones AI y anotar decisiones para un aprendizaje continuo.

Informe de explicabilidad

Jordan Chen

96 GENERAL

Contribuyentes a la puntuación

Coincidencia de competencias (30%) 94/100
Afinidad cultural (25%) 98/100
Estilo de decisión (25%) 91/100
Personalidad (20%) 96/100

Recomendación: Candidato principal para este puesto. Alta confianza. Se recomienda entrevista inmediata.

Seguridad empresarial, por diseño.

Scovai está diseñado para el cumplimiento empresarial desde el primer día, con controles de seguridad, privacidad y auditoría alineados con los requisitos de tu equipo.

Operaciones de seguridad

Cifrado, controles de acceso, registro de auditoría

GDPR

Conforme con la protección de datos

Contratación justa

Metodología de contratación basada en estándares

EU AI Act

Alineado con los requisitos de transparencia

Seguridad de la información

Operaciones de seguridad según mejores prácticas

Cifrado E2E

AES-256 en reposo y en tránsito

Residencia de datos

Procesamiento dentro de la UE

Logs de auditoría

Pista de auditoría completa de decisiones

Scovai se conecta a todo tu stack de workforce.

Sin sustituciones forzadas. Scovai está diseñado para convivir con las plataformas HCM, los sistemas ATS y las herramientas de colaboración que tus equipos ya utilizan — las integraciones directas están en desarrollo, y hoy el onboarding vía API e importación estructurada ya funciona, convirtiendo flujos de contratación fragmentados en una única capa de inteligencia unificada.

Integraciones directas: en desarrollo

SF
Salesforce CRM / HCM
GH
Greenhouse ATS
WD
Workday HCM
LI
LinkedIn Talent Sourcing
SAP
SAP SuccessFactors HCM
S

Scovai

AI Talent Intelligence Hub

SL
Slack Collaboration
MS
MS Teams Collaboration
API
REST API Any Platform
DG
Degreed LMS
LV
Lever ATS
Plataformas HCM
Sistemas ATS
Colaboración
LMS / Aprendizaje
API / Personalizado

Conectar, no reemplazar

Las integraciones directas con las plataformas que ya posees están en desarrollo. Hoy el onboarding se realiza vía API e importación estructurada — sin dolores de cabeza por migraciones, sin reentrenamiento.

Sincronización bidireccional

Los datos fluyen en tiempo real en ambas direcciones. Los datos de candidatos, las evaluaciones y las decisiones se mantienen sincronizados en cada sistema conectado automáticamente.

API abierta y webhooks

Crea integraciones personalizadas usando nuestra REST API y el motor webhook. Conecta cualquier plataforma, activa flujos de trabajo y extiende Scovai para adaptarse a tu arquitectura única.

Cada modelo que usamos, nombrado y gobernado.

Los datos de los candidatos se almacenan en nuestros propios servidores en el EEE. Cada tarea de IA pasa por una única pasarela configurada de forma centralizada y auditada hacia proveedores nombrados, bajo acuerdos de tratamiento de datos — y los datos API nunca se usan para entrenar sus modelos.

Perímetro EEE de Scovai

Tus Datos, en Nuestros Servidores en el EEE

Los perfiles de candidatos, CVs y datos de evaluación residen en servidores operados por Scovai dentro del Espacio Económico Europeo: cifrados en reposo, aislados por tenant, conservados según tu política.

Perfiles de Candidatos y CVs

Almacenados en el EEE · aislados por tenant

Evaluaciones y Entrevistas

Resultados y transcripciones, conservados según tu política

Control de Acceso y Auditoría

RBAC, pistas de auditoría, cifrado en reposo

Datos almacenados en el EEE

Pasarela de IA Auditada

Enrutamiento de tareas configurado centralizadamente

TLS 1.3
AES-256
Zero-trust
Proveedores de IA Nombrados

Proveedores Nombrados, Bajo Contrato

Las tareas de IA se ejecutan con subencargados nombrados bajo acuerdos de tratamiento de datos. Los datos API no se usan para entrenar sus modelos; las transferencias fuera del EEE se basan en Cláusulas Contractuales Tipo.

Anthropic (Claude)

Parsing · scoring · evaluaciones · entrevistas

OpenAI

Speech-to-text y TTS · embeddings

Registro de Modelos

Cada asignación tarea-modelo, visible para los admins

GDPR nativo

Una Única Pasarela Auditada

Cada llamada de IA sale por una única pasarela configurada de forma centralizada. Qué modelo atiende cada tarea es una decisión gobernada: configurada una vez, auditada continuamente, nunca improvisada en cada petición.

Central routing Per-task models Audited

Tus Datos Siguen Siendo Tuyos

Los datos de los candidatos se almacenan en nuestros propios servidores en el EEE. Los proveedores nombrados procesan las tareas de IA bajo acuerdos de tratamiento de datos, y los datos API nunca se usan para entrenar sus modelos.

EEA storage DPA No training on API data

Arquitectura Zero-Trust

Cada conexión está autenticada, cifrada y verificada. Las políticas RBAC, las pistas de auditoría y TLS 1.3 garantizan que tus datos estén protegidos en cada capa del stack.

TLS 1.3 Zero-trust RBAC

La confianza en la IA no nace de ocultar los modelos. Nace de nombrarlos, ponerlos bajo contrato y auditar cada llamada.

Principio de Arquitectura de IA de Scovai

Listo para experimentar la capa de inteligencia?

Prueba la plataforma gratis o habla con nuestro equipo sobre el despliegue empresarial.

Comenzar Gratis