Matching Semántico con IA Encuentre un 40% más de candidatos.
Deja de perder candidatos cualificados por las limitaciones de la búsqueda por palabras clave. La IA de Yena comprende el contexto, las variaciones de títulos profesionales y las relaciones entre competencias: encuentra entre un 25 y un 40% más de candidatos que tus competidores pierden.
El fallo fatal de la búsqueda solo por palabras clave.
El ATS tradicional usa coincidencia de palabras clave: busque «Desarrollador Python Senior» y solo encontrará coincidencias exactas. Se pierde a «Ingeniero Backend» (stack Python), «Data Engineer» (pipelines Python), «Ingeniero ML» (TensorFlow/PyTorch).
Resultados: 23 coincidencias exactas
- Perdido: «Ingeniero Backend» (stack Python)
- Perdido: «Data Engineer» (pipelines Python)
- Perdido: «Ingeniero ML» (TensorFlow = Python)
Resultado: 23 candidatos, 40% perdidos
Resultados: las 23 coincidencias exactas
- + «Ingeniero Backend» (stack Python)
- + «Data Engineer» (trabajo de datos en Python)
- + «Ingeniero ML» (frameworks ML en Python)
Resultado: 38 candidatos, +65% más
Cómo funciona el matching semántico con IA.
Impulsado por la misma clase de tecnología de IA que los mejores motores de búsqueda del mundo.
Variaciones de títulos profesionales
Comprende: «Staff Engineer» = «Principal Engineer» = «Distinguished Engineer» en los sistemas de niveles de Google, Amazon, Microsoft y Meta.
Busque «Senior Engineer» y encuentre Staff/Principal
Contexto de competencias y stacks técnicos
«Python» incluye Django (web), Pandas (datos), TensorFlow (ML), Ansible (DevOps): contextos distintos según el puesto.
Busque «Backend Python» y priorice Django/Flask
Especialización sectorial
«Médico de Atención Primaria» ≠ «Hospitalista» (ambos en medicina interna, entornos de práctica diferentes).
Busque «Atención Primaria» y excluya hospitalistas
Matices del nivel de experiencia
Un «Director de Planta con P&L de 150 M€» requiere experiencia diferente a uno con «P&L de 50 M€».
Se ajusta al alcance del P&L, no solo al título
Especialización profesional
«Abogado Fiscal M&A» ≠ «Abogado de Planificación Patrimonial» (ambos fiscalistas, especializaciones distintas).
Filtra por tipo de operación e industrias
Aprendizaje continuo
El modelo de IA mejora con cada búsqueda. Nuevos títulos, competencias emergentes y tendencias del sector.
Nuevos títulos como «Ingeniero GenAI» incorporados
Real-World Examples.
Healthcare: 'Primary Care Physician'
Keyword ATS problem:
Returns all 'Internal Medicine'—includes hospitalists, ICU, subspecialists
Yena AI semantic:
- Finds: Family Medicine, Internal Medicine—Outpatient
- Excludes: Hospitalists (inpatient), ICU, subspecialties
32 Primary Care matches vs. 67 generic (52% more precise)
Legal: 'M&A Tax Attorney'
Keyword ATS problem:
Returns all 'Tax Attorney'—includes Estate Planning, SALT, Tax Controversy
Yena AI semantic:
- Finds: Tax attorneys with M&A transaction experience
- Project signals: '$500M acquisition structuring'
18 M&A Tax specialists vs. 45 generic (60% noise reduction)
Manufacturing: 'Plant Manager with Industry 4.0'
Keyword ATS problem:
Returns anyone mentioning buzzword (most haven't led digital projects)
Yena AI semantic:
- Signals: 'Led $5M smart factory,' '40% downtime reduction'
- Technology: IoT sensors, MES, digital twin
12 proven leaders vs. 40 mentions (70% precision improvement)
"El matching semántico con IA lo cambió todo. Antes, buscar «Desarrollador Python» daba 20-25 coincidencias exactas y el cribado tardaba 4 horas. Ahora, Yena encuentra 35-40 candidatos incluyendo Backend e Ingenieros de Datos, todos con fuerte uso de Python. El cribado bajó a 45 minutos. Colocamos el doble de desarrolladores."