Las ofertas de puesto de coordinador de reclutamiento han disminuido un 67% interanual No es algo de recesión una automatización de IA Qué hicieron los coordinadores: - correos electrónicos de ida y vuelta para programar entrevistas (4-8 correos por candidato) - enviar confirmaciones - gestionar reprogramaciones (más correos) - recopilar comentarios de los entrevistadores - actualización ATS - comunicación con candidatos Lo que hacen ahora las herramientas de planificación con IA: - encuentra disponibilidad mutua automáticamente - Entrevista instantánea de libros - envía confirmaciones - gestiona reprogramaciones sin humanos - prompts para y recoge retroalimentación - actualiza los sistemas automáticamente - personaliza los correos electrónicos de los candidatos a gran escala Las cuentas son brutales: Coordinador de reclutamiento: 65.000 $ + beneficios = 80.000 $ en total Herramientas de programación con IA: 200 $/mes = 2.400 $/año Vi esto en una startup de 60 personas: antes: - 2 coordinadores gestionando 50 candidatos al mes - Coste: 160.000 $/año - Tiempo de programación: 3 días por candidato tras cambiar a IA: - 0 Coordinadores - gestiona candidatos ilimitados - Coste: 3.000 $/año - Tiempo de programación: 2 horas por candidato Los 2 coordinadores: "Ofrecemos un toque personal" Candidatos: no notaron la diferencia, preferían una programación más rápida Los coordinadores están cambiando hacia las "operaciones de reclutamiento" (estrategia, marca empleadora) Pero el trabajo de programar entrevistas está muerto Como si alguien enviara manualmente cada correo Las empresas siguen contratando coordinadores para la planificación: Desperdicio de dinero Esta transición duró 12 meses En 2 años, la programación humana parecerá tan anticuada como las máquinas de fax Pasar a estrategia o quedar obsoleto

Las empresas están sustituyendo discretamente los equipos de soporte por IA nadie lo anuncia porque es una pesadilla de relaciones públicas Pero he visto los números ayudó a una empresa SaaS a hacer esto: antes: 15 agentes de apoyo Tiempo medio de respuesta: 8 minutos Tiempo de resolución: 45 minutos Coste: 900.000 $/año (60.000 $ por agente) Después: 3 agentes de soporte (solo escaladas) La IA se encarga de todo lo demás Tiempo medio de respuesta: 30 segundos Tiempo de resolución: 5 minutos Coste: 200.000 $/año La satisfacción del cliente pasó del 78% al 89% Los clientes prefieren una resolución más rápida en lugar del contacto humano para asuntos sencillos Los 12 agentes que fueron despedidos: "Los clientes quieren hablar con humanos" los datos: el 89% de los tickets resueltos por IA, los clientes la valoraron mejor que los humanos para restablecer contraseñas y solucionar problemas básicos solo los problemas complejos necesitaban humanos Apoya a la gente en LinkedIn publicando: "La IA carece de empatía" Los clientes no quieren empatía por "olvidé mi contraseña" Quieren que se arregle en 30 segundos El cambio: Soporte de nivel 1: 95% automatizado Soporte de nivel 2: 60% automatizado Soporte de nivel 3: Sigue siendo humano Esto ocurrió en 18 meses Todas las empresas SaaS que conozco están haciendo esto o lo están planificando El soporte al cliente como gran equipo humano ha terminado El soporte al cliente como un pequeño equipo de expertos + IA es el futuro Las empresas siguen contratando agentes de soporte 10+: Detrás adaptarse solo para gestionar problemas complejos o se convierten en gastos generales caros

todo el mundo cree que ya sabe qué son los fosos de IA: - distribución - "sabor" - Foso de Datos Jugoso - hardware Pero esto es lo que nadie está diciendo: - la distribución puede alquilarse (ABG CMO, influencers de pago y UGC) - Gusto se puede comprar (contratar agencias creativas, escritores fantasma) - los datos pueden ser extraídos (o generados) - el hardware puede alquilarse o alquilarse Los únicos dos fosos reales que quedan son: 1. Confianza 2. Comunidad No puedes comprar estas dos cosas. Solo puedes ganarlo poco a poco y perderlo al instante. las empresas que sobreviven a la AGI no son las que tienen el mejor modelo. Son en quienes la gente sigue creyendo cuando el modelo se equivoca.