Deterministica per definizione.
Ogni altro strumento di selezione basato sull'AI ti dà un punteggio da un modello che non puoi ispezionare. Scovai è costruito perché l'AI non decida mai il numero: prepara soltanto le evidenze.
Come funziona davvero lo scoring.
CV, assessment e trascrizioni dei colloqui diventano segnali puliti e strutturati. Qui il compito del modello finisce.
Ogni competenza, match e ranking è un calcolo trasparente e ponderato. Stessi input → stesso output, ogni volta.
Quali segnali hanno alimentato il punteggio, con quale peso, con quale livello di confidenza. Nessuna scatola nera.
La piattaforma raccomanda. Le persone tengono la decisione. Ogni volta.
CV, assessment, trascrizioni dei colloqui
I modelli leggono e normalizzano, qui nessuno scoring
Ponderato, deterministico. Stesso in → stesso out
Lista ordinata, ogni punteggio con il suo grado di certezza
Dettaglio completo, tracciabile fino a ogni input
La pipeline di re-ranking a due stadi: l'AI legge, la formula ordina, le persone decidono
Perché conta.
Non "quasi spiegabile". Ogni numero risale ai suoi input con un clic.
Risultati riproducibili, log completo delle azioni. Se qualcuno chiede perché, hai una risposta.
Segnali demografici esclusi dallo scoring per progettazione. L'equità è tracciata, non data per scontata.
Quando un candidato, un auditor o un regolatore chiede "perché questa persona?", hai una risposta concreta e strutturata.
S.C.O.V.A.I.: il metodo, non una parola inventata.
Semantic Career Orchestration & Validation through Augmented Intelligence.
Leggiamo il significato, non le parole chiave. Un CV in qualsiasi lingua supportata diventa un segnale strutturato e confrontabile.
Non ci fermiamo all'assunzione. Portiamo gli stessi dati dalla candidatura all'onboarding fino allo sviluppo.
Ogni dichiarazione viene verificata: competenze testate, identità confermata, tratti misurati. Nulla dato per buono.
La parola chiave è augmented. L'AI fa la lettura pesante. La persona prende la decisione. Sempre.
Ogni CV e ogni ruolo è rappresentato come un vettore di significato, non di parole chiave. Più un candidato è vicino al ruolo in questo spazio, più forte è l'affinità semantica, in qualsiasi lingua.
Matching semantico: candidati e ruoli nello stesso spazio di embedding
Il motore dietro l'estrazione gira su Cortex — infrastruttura privata e governata, costruita per ambienti regolamentati.
