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Atracción de talento, búsqueda ejecutiva y decisiones de contratación.
Mostrando artículos sobre Selección y headhunting · 51 resultados
La IA generativa ya redacta, coordina y sintetiza en RR.HH. Un estudio con 85 roles corporativos distingue qué automatizar, qué aumentar con colaboración humano-IA y qué debe seguir siendo exclusivamente humano.
La IA generativa no solo automatiza tareas: rediseña jerarquías, roles y coordinación. Un estudio reciente con O*NET y colaboración humano-IA describe tres fases que toda organización corporativa debería mapear antes de quedar rezagada.
Cómo funciona el servicio de evaluación psicolaboral de Obrii: pipeline de entrevista por competencias, batería psicométrica configurable e informe ejecutivo en 48 horas, con más de 100 evaluaciones en terreno.
Cómo funciona el headhunting ejecutivo de Obrii: mapeo de mercado, búsqueda directa de talento pasivo, evaluación psicolaboral de finalistas e informe para comité, con garantía de permanencia.
Un candidato no elige un empleo como una calculadora: sus preferencias son multidimensionales, cambian con el entorno y a veces son inconsistentes. Esta guía traduce un nuevo modelo matemático de preferencias del consumidor a decisiones concretas de RRHH.
Medir con pruebas psicolaborales sin una entrevista conductual alineada deja un hueco en la decisión. Así se cierra el ciclo: psicometría, pauta estructurada y, cuando hace falta, experto.
La entrevista conductual no debería improvisarse. El Creador de Pautas de Obrii App convierte tu descriptor de cargo en una guía BEI o STAR lista para aplicar, registrar y exportar.
En multinacionales europeas, la RSC no es accesorio: es parte de la conformidad estratégica. Traducimos la revisión sistemática de Park et al. (2026) a employer branding, liderazgo local y evaluación de talento.
Expandir a mercados cercanos no elimina la complejidad de contratar. Sintetizamos Park, Roh y colegas (2026) y traducimos sus hallazgos a decisiones concretas de selección y evaluación psicolaboral.
Más allá del salario, la guerra por el capital humano se decide por señales: origen de la empresa, RSE y diversidad. Esta guía sintetiza el estudio experimental de Kruse, Pyun y Raswant y lo traduce a decisiones de RRHH.
En un mercado laboral competitivo, el employer branding es crucial. Este artículo explora cómo las señales de diversidad influyen en la atracción de talento, basándose en evidencia científica.
Escalar los procesos de evaluación de talento es un desafío constante para los Directores de RRHH. Este artículo explora cómo el software de evaluación de talento permite expandir la capacidad sin sacrificar la calidad psicométrica ni la experiencia del candidato.
En el desafiante mundo de la selección de personal, la intuición puede ser un arma de doble filo. Explore cómo la evidencia estructurada supera los sesgos emocionales, garantizando contrataciones más objetivas y alineadas con sus objetivos.
En un mercado laboral cada vez más competitivo, las empresas locales en LATAM enfrentan el desafío de atraer talento ejecutivo frente a la percepción de mayor atractivo de las multinacionales. Analizamos cómo la diversidad y la estrategia de marca empleadora pueden nivelar el campo de juego.
La atracción de talento va más allá de lo racional. Este artículo explora cómo las apelaciones emocionales en el employer branding, respaldadas por la ciencia, son clave para el headhunting en Chile.
La diversidad de género es clave, pero su señalización puede tener efectos inesperados en la atracción de talento. Exploramos cómo lograr una evaluación sin sesgo que beneficie a todos los candidatos.
Las emociones juegan un papel crucial en el marketing, pero ¿cómo afectan la objetividad en la selección de personal? Analizamos su impacto en la evaluación psicolaboral.
La decisión no es 'consultora vs. software', es cuándo usar cada uno. Una guía por volumen, criticidad del cargo y costo para no pagar de más ni arriesgar una mala contratación.
La Inteligencia Artificial está transformando el panorama laboral, exigiendo un nuevo conjunto de competencias en los líderes. Analizamos cómo la IA débil y fuerte impacta la selección de talento directivo y cómo Obrii puede ayudarle a encontrar los perfiles adecuados.
Una checklist práctica para elegir software de evaluación psicolaboral sin caer en la caja negra: pruebas validadas, baremos vigentes, resultados comparables y decisión humana.
Modelos de cobro de un headhunter, rangos de honorarios en LATAM y los criterios concretos para decidir cuándo conviene externalizar una búsqueda y cuándo no.
Qué considerar al contratar una evaluación psicolaboral en Chile: alcance, plazos, modalidad online para todo el país y cómo distinguir un buen proveedor de uno que solo entrega un número.
Qué evalúa realmente una evaluación psicolaboral, cómo es el proceso y qué debe incluir el informe para que sustente una decisión de contratación, no solo la acompañe.
Recorrido real por los resultados de una batería de selección: scoring determinista en el segundo cero y un análisis consultivo a fondo con rigor psicométrico, en lugar de alucinaciones de IA.
DISC, Big Five, agilidad cognitiva, hard skills y juicio situacional en un solo flujo móvil. Así centraliza Obrii App la evaluación de candidatos sin licencias legacy ni planillas sueltas.
La estructura de un descriptor de cargo que sí sirve para contratar, una plantilla lista para adaptar y cómo fijar la banda salarial con criterio, no a ojo.
Una plantilla de scorecard de entrevista y el paso a paso para evaluar candidatos con criterios comparables, en vez de depender de la impresión de cada entrevistador.
Qué es el screening de CV con IA, cómo filtrar currículums de forma objetiva y trazable, y por qué la IA debe estructurar evidencia en vez de descartar candidatos por ti.
Un experimento de campo publicado en 2026 documenta algo que toda gerencia ha visto: cuando una decisión de contratación pasa del individuo al grupo, el compromiso cae y la calidad también. La buena noticia es que el patrón es reversible con diseño.
La investigación reciente sobre toma de decisiones con consejo algorítmico identifica dos fallas opuestas, ambas comunes en selección de personal: la algorithm aversion y la algorithm appreciation. Ninguna de las dos predice bien el desempeño; lo que sí lo hace es la integración reflexiva.
Un experimento de campo en Porsche acaba de probar lo que muchas áreas de RR.HH. sospechaban: combinar consejo humano y de machine learning gana, pero solo cuando el decisor se involucra activamente con ambas fuentes. Si delega, pierde.
La ciencia de decisiones migró de la teoría a sistemas que deciden mejor con poca información. En selección de personal, esa capacidad tiene nombre: agilidad cognitiva. Y no se ve en un CV; se mide.
Decir 'este candidato tiene un 90% de probabilidad de funcionar' tras una entrevista no es medir: es adivinar con decimales. La ciencia del riesgo le puso nombre a ese error —falsa precisión— y la mala contratación es su factura.
Cincuenta años de literatura científica muestran el mismo patrón: los campos maduran cuando pasan de la teoría a herramientas aplicadas. La gestión del riesgo de talento está cruzando ese umbral ahora, y las empresas que evalúan con datos ya compiten distinto.
Cincuenta años de investigación sobre decisión bajo incertidumbre confirman algo que todo gerente intuye: hay riesgos que no se modelan con probabilidades. La contratación de talento clave es uno de ellos, y se gestiona con método.
Revisar el perfil social de un candidato es hoy práctica común, pero la evidencia científica es mixta. Esta es la guía para entender el cybervetting, sus riesgos reales y cómo usarlo con rigor en selección B2B.
No todas las redes sirven para evaluar talento. Dos características —nivel de estructura y foco profesional— determinan si una plataforma suma validez o solo agrega sesgo. Esto es lo que dice la ciencia.
Evaluar redes sin resguardos es una invitación al impacto adverso y a la invasión de privacidad. Esta es la guía práctica para estructurar, anonimizar, consentir y validar un cybervetting que resista escrutinio.
Una revisión sistemática reciente confirma que la inteligencia artificial dejó de ser promesa en reclutamiento. Qué muestra la evidencia, en qué etapa está el campo y cómo convertir esa ventaja en práctica.
La literatura científica converge en una misma recomendación: combinar la precisión de la IA con el juicio experto humano. Qué es el modelo híbrido en selección y cómo implementarlo sin perder el control de la decisión.
Adoptar IA en selección sin entender sus riesgos es cambiar un sesgo humano por uno automatizado y a escala. Los cuatro desafíos que documenta la revisión científica y un marco práctico para gestionarlos.
Preselección, clasificación de currículums, análisis de entrevistas, evaluación de soft skills y predicción de idoneidad. Un mapa práctico de qué técnica de IA resuelve cada etapa del proceso, según la evidencia científica.
Marco metodológico, baremación continua y el catálogo completo de evaluaciones psicométricas, de juicio situacional y hard skills de Obrii App. Cómo elegir, combinar y aplicar pruebas que sí predicen desempeño.
Mientras el mercado gasta en tecnología que pierde valor el primer día, los líderes que deciden mejor invierten en el activo más rentable: evaluar talento con precisión científica. Este es el catálogo completo de las 22 pruebas de Obrii App.
Descubre los secretos mejor guardados por los headhunters de élite para destacar en LinkedIn, estructurar un CV de alto impacto y liderar entrevistas C-Level sin cometer errores críticos.
Un informe reciente revela altas tasas de abandono en procesos liderados por bots. Analizamos el costo de deshumanizar la selección y cómo el modelo híbrido de Obrii equilibra la balanza.
Descubre cómo optimizar los procesos de selección ejecutiva combinando el rigor de la entrevista psicolaboral tradicional con la trazabilidad y ciencia de datos de un HR OS modular.
Las diferencias clave entre el volumen de una agencia tradicional y el rigor metodológico de una consultora boutique orientada a resultados de negocio.
Descubre por qué la búsqueda de ejecutivos basados solo en currículum ya no funciona en posiciones críticas, y cómo el rigor metodológico asegura el éxito operativo.
Un marco simple para capturar comportamiento pasado con rigor, útil tanto para informes internos como para auditorías futuras.
Cómo alinear criterios de selección con el riesgo operativo real en sectores de alta exigencia — sin improvisación.
