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Introducción: un verdadero desafío en el equipo

Recientemente, se desató un debate en nuestro canal de Slack sobre cómo simplificar el proceso de onboarding para nuevos empleadores. Uno de nuestros desarrolladores notó que muchos de ellos enfrentaban dificultades al completar los datos necesarios, lo que complicaba su integración en el sistema. La discusión continuó durante varios días, y nos quedó claro que era un problema que requería atención seria.

Por qué es importante

El problema del onboarding de empleadores estaba directamente relacionado con nuestro equipo de matching. Entendíamos que un proceso complicado podría llevar a una alta tasa de abandonos y a la pérdida de socios potenciales. El mercado laboral se vuelve cada vez más competitivo, y cada día que un nuevo empleador no puede comenzar a trabajar con nosotros es una oportunidad perdida tanto para ellos como para nosotros. Decidimos que era necesario crear un proceso más intuitivo y rápido.

Problema en detalle

El proceso de onboarding existente incluía numerosos pasos que requerían que los empleadores completaran largos formularios con información sobre la empresa, ofertas de trabajo y requisitos. Por ejemplo, uno de los empleadores con los que hablamos pasó más de 30 minutos completando un formulario, tras lo cual tuvo preguntas sobre cómo llenar correctamente algunos campos. Esto generaba impresiones negativas y disminuía el interés en la colaboración.

Primeras intentos de solución

En la primera etapa, decidimos intentar mejorar la interfaz, añadiendo sugerencias y ejemplos de llenado. Sin embargo, esto no resultó en mejoras significativas. Notamos que incluso con las sugerencias, los empleadores seguían enfrentando dificultades, especialmente con formulaciones y requisitos complejos. Al final, entendimos que mejorar la interfaz era solo una solución temporal, y necesitábamos un cambio más radical.

Enfoque técnico

Después de varias discusiones, decidimos utilizar el aprendizaje automático para crear un proceso de onboarding soportado por AI. Desarrollamos un modelo que analiza los datos ingresados y ofrece recomendaciones en tiempo real. Aquí hay un breve ejemplo de código que muestra cómo procesamos los datos ingresados:

class OnboardingAI:
    def suggest_fields(self, input_data):
        # Lógica de análisis de datos
        suggestions = self.model.predict(input_data)
        return suggestions

Este modelo permite a los empleadores recibir sugerencias para completar formularios basadas en sus acciones previas y la información sobre la empresa. También integramos un chatbot que puede responder preguntas durante el proceso de llenado.

Cambios en el producto

Después de implementar el proceso soportado por AI, notamos una reducción significativa en el tiempo necesario para completar el onboarding. Los empleadores ahora podían finalizar el proceso en 10-15 minutos, lo que mejoró la experiencia general al trabajar con nuestra plataforma. También recibimos comentarios positivos en la página /for-companies, donde los empleadores comparten sus experiencias con Fitlane AI.

Lo que aprendimos

• La interfaz no siempre resuelve el problema: Mejorar la interfaz puede ayudar, pero no siempre soluciona problemas fundamentales.
• AI puede simplificar procesos complejos: Utilizar el aprendizaje automático para analizar datos abrió nuevas posibilidades para simplificar la interacción.
• La experiencia del usuario es lo más importante: Procesos de onboarding rápidos e intuitivos pueden aumentar significativamente el interés de los empleadores.

Qué significa esto para los candidatos

Para los candidatos, esto significa que el proceso de postulación a ofertas de trabajo se ha vuelto más transparente y rápido. Gracias a la AI, los empleadores pueden encontrar candidatos adecuados más rápidamente, lo que aumenta las posibilidades de obtener el trabajo deseado. Los candidatos ahora pueden ver cómo los empleadores utilizan la plataforma, gracias a la mejor integración y retroalimentación.

Qué significa esto para los empleadores

Para los empleadores, esto significa que pueden concentrarse en aspectos más importantes: la búsqueda de talento y el desarrollo de su equipo, en lugar de llenar formularios. Un proceso de onboarding simplificado permite comenzar a trabajar con Fitlane AI más rápidamente y obtener resultados.

Próximos pasos

Aunque ya hemos logrado un progreso significativo, aún queda mucho trabajo por hacer. Seguimos monitoreando cómo funciona nuestro modelo y recopilando retroalimentación de los usuarios. En el futuro, planeamos mejorar los algoritmos de AI para hacer el proceso aún más adaptativo. Si tuviéramos que empezar desde cero, probaríamos más a fondo las versiones iniciales del sistema para evitar algunos de los problemas que encontramos al principio. ---