Agente de búsqueda: del chat a la shortlist, sin filtros ni criterios

Durante el último año Taleva funcionaba como cualquier otra herramienta moderna de sourcing: abrías un constructor de queries, añadías un filtro de stack, una ubicación "es o contiene", una lista de empresas en las que el candidato debe estar, una lista de empresas en las que no, y debajo de todo eso un puñado de criterios con sus pesos. El producto era potente. La interfaz era un formulario.

El nuevo modo agente reemplaza ese formulario. Escribes una frase en un chat. El agente la traduce a una búsqueda. Recibes una shortlist. Si no te gusta la shortlist, lo dices — con palabras — y el agente ajusta. Eso es todo el producto.

Qué cambia en el flujo

Antes: leías un brief y lo traducías a la app — familia del rol, seniority, equivalencias de stack, banda salarial, autorización laboral, listas de exclusión, criterios con prioridades. Treinta minutos manipulando la UI antes de cargar el primer perfil. Si querías sacar a un competidor del pool, abrías el filtro de empresa y pegabas una URL. Si querías ampliar, volvías a cada constraint y la suavizabas a mano.

Ahora: "Backend senior en Madrid, 5+ años de Django, que no esté en Glovo ni Cabify". Esa única frase es la búsqueda. El agente identifica los filtros duros (rol, ubicación, lista de exclusión) y los criterios blandos (profundidad en Django, señal de seniority), busca las empresas que has nombrado para resolverlas a entidades canónicas de LinkedIn (se acabó el "¿te refieres a Cabify la de movilidad o a Cabify la editorial?"), comprueba el tamaño del pool resultante y ejecuta la búsqueda. Ves la shortlist con el fit por criterio en cada candidato.

"Esto no me cuadra"

Esta es la parte que más importa. El agente está construido alrededor de la crítica, no de la configuración.

Puedes decir:

• "Demasiado seniors. Enséñame 3–5 años en su lugar."
• "Ninguno hace Django de verdad. Lo tienen como skill secundario. Aprieta."
• "Quita a cualquiera que esté en una consultora."
• "Elena es exactamente el tipo de perfil que busco — busca más como ella."
• "Muy ajustada. Podemos ceder en la banda salarial."
• "¿Estos candidatos están realmente abiertos a cambiar, o voy a mandar 30 emails al vacío?"

El agente trata la crítica de forma distinta a una instrucción nueva. Mira la shortlist actual antes de responder — sabe lo que acaba de enseñarte. Cuando dices "aprieta", no añade un filtro a ciegas; inspecciona los candidatos que casi colaban y refina el criterio que los estaba dejando pasar. Cuando dices "son muy pocos", identifica el constraint más restrictivo y propone una flexibilización con el nuevo conteo del pool, para que decidas si pasar de 30 a 180 candidatos te compensa.

Las exclusiones se quedan pegadas. Si hace tres turnos dijiste "que no estén en Glovo" y ahora pides una búsqueda nueva, Glovo sigue fuera. No tienes que repetir cada constraint cada vez. La conversación es el estado.

Qué hace el agente por debajo

No es un envoltorio fino que mete tu frase en una caja de búsqueda. Algunas cosas que maneja y que un buscador a base de formulario no puede:

• Resolución de empresas — cuando nombras una empresa, el agente la consulta contra una base de datos canónica antes de añadirla a un filtro. La ambigüedad se convierte en una pregunta ("¿Indra Group, Indra Inc. o Indra Sistemas?") en lugar de adivinarse en silencio.
• Referencias a grupos — "FAANG", "Big Four", "bancos españoles", "IBEX 35" se expanden a sus componentes. El agente infiere la lista, la confirma contigo y luego resuelve cada uno.
• Equivalencias de stack — React ≈ Next.js ≈ Remix; Postgres ≈ MySQL cuando lo que se busca es "experiencia con bases relacionales". Un formulario las trataría como filtros separados; el agente las trata como un solo concepto.
• Clasificación filtro duro vs criterio blando — cada requisito pasa por un test: ¿escribiría este candidato esto en su LinkedIn? Si sí, es un criterio blando que puntúa candidatos. Si no (autorización laboral, radio exacto de ubicación), es un filtro duro que recorta el pool. Confundir esto es la primera razón por la que las búsquedas a base de formulario devuelven cero resultados.
• Edición consciente del pool — cada cambio de filtro vuelve con el nuevo conteo del pool y un bucket (vacío / ajustado / sano / amplio). El agente lo lee antes de ejecutar nada. Si pides algo que colapsa el pool por debajo de un tamaño útil, te lo dice y propone una flexibilización concreta antes de correr la búsqueda.
• Estado duradero entre turnos — exclusiones, criterios, constraints de ubicación, todo persiste. Puedes re-correr, refinar, irte a por un café, volver, y la búsqueda sigue siendo la búsqueda que construisteis juntos.

Qué significa para el top of funnel

Todo el sentido del cambio: la parte del día que era "traducir el brief a la UI" pasa a ser "tener una conversación sobre lo que quieres de verdad". La inteligencia es del agente, el juicio es tuyo, y la shortlist llega en minutos.

Es, sencillamente, una inteligencia de búsqueda de candidatos muy capaz a tu disposición — que lee briefs, hace lookups, sopesa trade-offs y solo te pide input cuando el brief es genuinamente ambiguo.

Reserva una demo de 30 minutos y la corremos contra una vacante real tuya. Trae el JD más caótico que tengas.