¿CON QUÉ IA?
A quién le sirve. Empresas que reciben muchas candidaturas y quieren una preselección ordenada, con un equipo técnico que pueda montar el proceso.
Qué hicieron
El equipo volcó su base de datos de selección de Notion en un archivo por candidato con la línea de comandos de Notion. Un script lanzó 115 agentes de Claude en paralelo. Cada uno leyó los archivos de la rúbrica en markdown, visitó el GitHub y el portfolio del candidato y devolvió puntuaciones en un formato estructurado (JSON). El código calculó el ranking, y 10 agentes que hacían de abogado del diablo cuestionaron las notas de los mejores. Después el código impuso un tope del 5 % a la nota más alta.
Cómo salió
La ejecución duró unos 13 minutos y costó unos 65 $, unos 0,57 $ por candidato. Nadie llegó a S ni a A, 6 candidatos sacaron B, y la revisión adversaria bajó a los dos primeros de unos 82 a unos 75.
Conviene saber
Lo más caro fueron las escrituras de caché (memoria temporal), porque cada agente en paralelo crea la suya. Los autores proponen usar Sonnet para puntuar y Opus solo para revisar, lo que recortaría el coste entre un 70 y un 80 %.
Qué necesitas
- Claude Code (la versión de Claude para programar desde la terminal), con plan de pago o pago por uso.
- Los datos de tus candidatos en un sitio del que se puedan exportar; el equipo del caso usó Notion.
- Una rúbrica por escrito con los criterios de puntuación y su peso.
- Alguien con conocimientos técnicos que prepare el script que lanza los agentes.
- Presupuesto para el consumo de IA, que crece con el número de agentes en paralelo.
Cómo hacerlo tú, paso a paso
- Escribe la rúbrica: criterios, peso de cada uno y qué cuenta como excelente, bueno o flojo.
- Exporta tu base de candidatos a un archivo por persona.
- Pide a Claude Code que prepare un script que lance un agente por candidato: lee la rúbrica, visita sus enlaces públicos, como GitHub o su portfolio, y devuelve las notas en un formato estructurado.
- Prueba primero con unos pocos candidatos y revisa tú sus notas antes de lanzar el resto.
- Añade una segunda pasada con agentes que hagan de abogado del diablo y cuestionen las notas de los mejores.
- Pon un tope a la nota máxima para que no salgan todos demasiado altos, y calcula el ranking con código.
- Revisa tú los mejores y los dudosos, y contacta tú con los candidatos.
Tengo [número] candidatos en [base de datos de Notion u hoja de cálculo] para el puesto de [puesto]. Lee mi rúbrica de puntuación: [pega los criterios]. Lanza un subagente por candidato que compruebe sus datos y pruebas públicas, como [GitHub o portfolio], con la rúbrica, y produce una preselección ordenada con un párrafo de motivo para cada uno. No contactes con ningún candidato ni cambies registros. Habrás terminado cuando tenga la lista ordenada y el coste de la ejecución.
Consejos
- Usa un modelo más barato para puntuar y uno mejor solo para revisar, como proponen los autores.
- No uses la nota como único criterio: la decisión final la toma una persona.
- Cumple la normativa de protección de datos y la de IA, que en la UE considera de alto riesgo los sistemas que criban candidatos.
Preguntas frecuentes
¿Es legal usar IA para filtrar candidatos?
Depende de tu país. En la UE, la normativa de IA trata como de alto riesgo estos sistemas y la de protección de datos limita las decisiones automáticas, así que mantén a una persona en la decisión final y consulta a un asesor.
¿Se puede hacer sin programar?
Con unos pocos candidatos, sí: pega la rúbrica y los datos de cada uno en un chat de Claude y pide la puntuación. Para decenas o cientos hace falta automatizarlo con código.
Fuentes
En el directorio desde el 3 de octubre de 2026.
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