Agente Skills-Career-Profile
Skills-matching y perfiles de competencia que dejan una cadena auditable de cada decisión: extracción determinista, análisis de sesgo y validación humana final. Conforme al Estatuto de los Trabajadores y al Reglamento de IA de la UE, que clasifica esta función como de alto riesgo (obligaciones vigentes desde agosto de 2026, con aplazamiento a diciembre de 2027 acordado provisionalmente). Para Talent Lead, Learning Lead, Comité de Empresa, DPD y AESIA.
Skills-matching y perfiles competencia: ET art. 22/39, EU AI Act Anexo III(4)(b) Task-Assignment alto riesgo y MECES/ESCO/INCUAL - Bias-Audit con validación humana.
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El skills-matching no se puede automatizar, pero sí se puede auditar.
La mayoría de los pasos son decisiones deterministas conformes con el Estatuto de los Trabajadores (art. 17, 22 y 39), la Ley de Igualdad y el Reglamento de IA de la UE, que clasifica esta función como de alto riesgo. La asignación de talento y la validación final son siempre humanas: la IA solo aporta indicadores para el análisis de brechas de competencias y la detección estadística de sesgo, y la decisión la toman el Director de Unidad de Negocio, el Talent Lead y el Learning Lead, con la validación humana que exigen el art. 22 del RGPD y el art. 14 del Reglamento de IA.
Resultado: El Reglamento de IA de la UE (Anexo III.4.b) clasifica el skills-matching basado en rasgos personales como sistema de alto riesgo; conforme a la legislación vigente, las obligaciones se aplican desde el 2 de agosto de 2026 (aplazamiento a diciembre de 2027 acordado provisionalmente por el Digital Omnibus, mayo de 2026, adopción formal pendiente), y los marcos de cualificaciones MECES, ESCO e INCUAL obligan a alinear el europeo. La Inspección de Trabajo puede sancionar la discriminación con hasta 187.515 euros, y el caso Mobley contra Workday sentó en EE. UU. el precedente de una demanda colectiva por sesgo de la IA en software de clasificación de talento. El agente aporta la cadena auditable que defiende cada decisión.
La arquitectura refleja que las decisiones de skills-matching no son automatizables, pero sí auditables en su consistencia y en la ausencia de discriminación:
Automatizar el skills-matching sin dejar rastro de cada decisión expone a sanciones de la Inspección de Trabajo, a multas de hasta 35 millones de euros por el Reglamento de IA y a una demanda por discriminación.
Skills-matching como trampa compliance entre ET art. 17 y EU AI Act
Este agente sigue el principio Decision Layer: cada decisión es basada en reglas, asistida por IA o explicitamente asignada a un humano. Esta clasificado según EU AI Act 2024/1689 Anexo III(4)(b) como Sistema Alto Riesgo desde 2.8.2026 por task-assignment basada en rasgos personales, sujeto a obligaciones reforzadas sobre Sistema Gestión Riesgo, Governance Datos, Transparencia, Supervisión Humana y Bias-Audit.
Un proceso típico de actualización del perfil de competencias dura cuatro semanas y encadena varios pasos: la solicitud del Director de Unidad de Negocio o del Talent Lead, la extracción de competencias a partir del CV, la validación de las certificaciones y titulaciones, el análisis de brechas frente al puesto de destino, la recomendación de itinerarios con opciones de movilidad funcional (ET art. 39), la validación contra el Plan Estratégico de Recursos Humanos, el flujo de aprobación multinivel, la notificación al Comité de Empresa con 15 días hábiles de antelación, la conversación de carrera con el responsable y la generación del plan de desarrollo individual con sus matriculaciones.
El problema no está en el tiempo, sino en lo que no ocurre entre los pasos: el alineamiento sistemático con ESCO, INCUAL y MECES, el análisis de equidad sobre los patrones de clasificación, las justificaciones documentables que harían falta ante una inversión de la carga de la prueba (ET art. 17 y 22; LRJS art. 96) y la consistencia entre unidades de negocio.
Por qué es un sistema de alto riesgo según el Reglamento de IA
El agente queda bajo el Anexo III.4.b del Reglamento de IA de la UE 2024/1689, que clasifica como de alto riesgo las decisiones de asignación de tareas basadas en rasgos personales. El skills-matching y la clasificación de talento por aprendizaje automático entran de lleno en esta categoría, porque clasifican a los empleados por rasgos personales (competencias, experiencia, capacidad de aprendizaje). Esa clasificación se mantiene; conforme a la legislación vigente, desde el 2 de agosto de 2026 - con un aplazamiento a diciembre de 2027 acordado provisionalmente por el Digital Omnibus (mayo de 2026, adopción formal aún pendiente) - las obligaciones incluyen un sistema de gestión de riesgos, gobernanza de datos con mitigación del sesgo, transparencia hacia los empleados afectados, supervisión humana en el bucle, las obligaciones del desplegador (DPIA, seguimiento posterior al mercado y notificación de incidentes) y una evaluación de impacto sobre los derechos fundamentales (FRIA) antes del despliegue, consultando a la AEPD, al DPD, al Comité de Empresa y a la AESIA.
Las multas llegan a 35 millones de euros o al 7% de la facturación global del grupo. El art. 35 del RGPD obliga además a una DPIA en toda evaluación automatizada con impacto sobre la carrera. El caso Mobley contra Workday (2023) sirve de precedente estadounidense específico sobre clasificación de talento en RRHH.
El Estatuto de los Trabajadores y la valoración objetiva de puestos
El Estatuto de los Trabajadores prohíbe la discriminación en la relación laboral, también en la clasificación de competencias (art. 17), regula el sistema de clasificación profesional (art. 22) y la movilidad funcional dentro del grupo (art. 39), y reconoce al Comité de Empresa el derecho a conocer los criterios de clasificación (art. 64.5). La Ley de Igualdad garantiza la igualdad de trato en el acceso al empleo y la promoción. Los planes de igualdad (RD 901/2020), obligatorios desde 50 empleados, exigen criterios objetivos de clasificación inscritos y renovados cada cuatro años, y el RD 902/2020 impone una valoración de puestos objetiva basada en competencias. La Inspección de Trabajo puede sancionar el incumplimiento con hasta 187.515 euros.
El motor de análisis de equidad comprueba estadísticamente todas las características protegidas. Para cada una mide la paridad demográfica (que la frecuencia de clasificación sea igual entre grupos comparables) y la igualdad de oportunidades (que la probabilidad de clasificar en un nivel superior sea igual a igualdad de experiencia). Ante una desviación estadísticamente significativa, el caso se escala de forma automática al Talent Lead y al Learning Lead, con un audit-trail conforme al Estatuto. La jurisprudencia reciente del Tribunal Supremo sobre movilidad funcional, valoración objetiva de puestos y discriminación indirecta perfila esta línea.
RGPD art. 22 prohibicion clasificacion talentos automatizada
El art. 22 del RGPD prohíbe expresamente las decisiones individuales basadas únicamente en un tratamiento automatizado con efecto jurídico o significativo análogo. El skills-matching y la clasificación de talento automatizada caen claramente bajo esta prohibición, porque afectan a la progresión de carrera, al acceso a la formación y a las recomendaciones de movilidad. La validación humana obligatoria (art. 22.2.b, excepción por autorización legal con medidas adecuadas) exige al Talent Lead y al Learning Lead como decisión final real, no como mera aprobación formal. El art. 22.3 garantiza el derecho a impugnar cada recomendación automatizada con su justificación e intervención humana, y el art. 35 obliga a una DPIA en las evaluaciones con impacto sobre la carrera. El art. 9 prohíbe tratar datos de categoría especial (salud, afiliación sindical, religión, orientación sexual) en el análisis de equidad, salvo consentimiento explícito con medidas adecuadas. La AEPD puede imponer multas de hasta el 4% de la facturación del grupo o 20 millones de euros, con supervisión paralela de las autoridades autonómicas.
Los marcos de cualificaciones y el precedente Mobley contra Workday
El MECES (RD 1027/2011) establece los niveles 1 a 4 de la educación superior española (Técnico Superior, Grado, Máster, Doctorado), alineados con el Marco Europeo de Cualificaciones. ESCO, la clasificación de la Comisión Europea, ofrece una taxonomía estandarizada con más de 13.000 competencias y 3.000 ocupaciones, traducida a 27 idiomas. El INCUAL mantiene el Catálogo Nacional de Cualificaciones Profesionales, con 26 familias y 5 niveles. El agente alinea cada extracción contra estos tres marcos para garantizar la comparabilidad europea.
El caso Mobley contra Workday (2023) sirve de precedente estadounidense sobre el sesgo de la IA en software de clasificación de talento (frente a empleados mayores de 40 años, paralelo a la prohibición del art. 17 del ET) y orienta tanto a los reguladores como a los estándares de auditoría. El patrón de mitigación de sesgo se aplica de forma proactiva en las integraciones con las plataformas de talento.
Integración con Promotion-Process, Performance-Review-Documentation y Succession-Planning
El agente está integrado en una cadena de agentes de RRHH especializados. El Promotion-Process-Agent reutiliza el motor de brechas como requisito de elegibilidad y comparte el motor de equidad. El Performance-Review-Documentation-Agent aporta las calificaciones de desempeño como entrada del análisis de brechas. El Succession-Planning-Agent reutiliza el motor de brechas para identificar sucesores. El Onboarding-Workflow-Agent recibe el perfil de competencias actualizado, y el Learning-Management-Agent recibe el plan de desarrollo y las matriculaciones. El Compensation-Benchmarking-Agent usa el alineamiento con ESCO, INCUAL y MECES; el Merit-Cycle-Governance-Agent reutiliza el motor de equidad; el HR-Document-Management-Agent archiva las justificaciones de clasificación durante cuatro años; y el Audit-Compliance-Agent verifica el cumplimiento del Reglamento de IA, la DPIA y la FRIA. La diferencia con el de promoción es de alcance: este actualiza el perfil base de competencias cada trimestre, mientras que el de promoción gestiona los ascensos individuales anuales con cambio de banda salarial.
De un vistazo
- Clasificación: sistema de alto riesgo según el Reglamento de IA de la UE (Anexo III.4.b), por asignación de tareas basada en rasgos personales; obligaciones vigentes desde el 2 de agosto de 2026 según la legislación actual, con aplazamiento a diciembre de 2027 acordado provisionalmente (Digital Omnibus, mayo de 2026, adopción formal pendiente).
- Anclas de cumplimiento: el Estatuto de los Trabajadores (art. 17, 22, 39 y 64), la Ley de Igualdad, los planes de igualdad (RD 901/2020), la valoración objetiva de puestos (RD 902/2020), el RGPD (art. 22, 35 y 88) y la CSRD (ESRS S1-13).
- Marcos de cualificaciones: MECES, ESCO e INCUAL (26 familias y 5 niveles).
- Consulta: el Comité de Empresa tiene derecho a conocer los criterios de clasificación (ET art. 64.5), con notificación de 15 días hábiles.
- Umbral de equidad: una desviación del 5% por característica protegida activa una evaluación conjunta del Plan de Igualdad y la remediación.
- Multas: hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación global (Reglamento de IA), hasta el 4% o 20 millones (RGPD) y hasta 187.515 euros (Inspección de Trabajo).
- Obligación de auditoría: DPIA, FRIA y auditoría de sesgo trimestral, con verificación del auditor sobre la CSRD a partir de 250 empleados.
- Precedente en EE. UU.: el caso Mobley contra Workday (2023), demanda colectiva por sesgo de la IA en software de clasificación de talento frente a empleados mayores de 40 años.
Distribución de Decididores Skills-Career-Profile
| Paso | Decididor | Rationale |
|---|---|---|
| Recepción de la solicitud | H | La inicia siempre una persona con justificación documentada |
| Extracción de competencias | R | Análisis del CV alineado con ESCO, INCUAL y MECES, determinista |
| Validez de las certificaciones | R | Comprobación automática contra los registros oficiales |
| Análisis de brechas de competencias | A | Comparación estadística con IA, validación humana |
| Análisis de equidad | A | Detección estadística de sesgo con IA, validación humana |
| Recomendación de itinerarios | A | Matching de movilidad funcional (ET art. 39) con validación humana |
| Validación del Plan Estratégico de RRHH | R | Contraste con presupuesto y prioridades, determinista |
| Flujo de aprobación | R | Matriz multinivel según el alcance del cambio |
| Notificación al Comité de Empresa | R | ET art. 64 y LO 3/2007 art. 47, plazo de 15 días |
| Validación humana del Talent Lead | H | Aprobación final conforme al ET y al art. 14 del Reglamento de IA |
| Información al empleado (RGPD) | R | Flujo estándar de los art. 13, 14 y 22.3 |
| Conversación de carrera | H | Conversación personal, dimensión relacional |
| Generación del plan de desarrollo | R | Volcado al LMS con matriculaciones, determinista |
| Reporte CSRD | R | Indicadores ESRS S1-13, determinista |
Tabla de microdecisiones
¿Quién decide en este agente?
14 pasos de decisión, separados por decisor
Recepción de la solicitud con justificación documentada ¿Cómo entra la solicitud de actualización del perfil del Director de Unidad de Negocio o del Talent Lead, con la justificación obligatoria de las nuevas competencias y su impacto en la carrera? Humano
El proceso lo inicia siempre una persona: el Director de Unidad de Negocio o el Talent Lead aporta una justificación documentada que sostiene el audit-trail exigido por los art. 17 y 22 del ET ante una eventual inversión de la carga de la prueba. La sugerencia de skills-matching de la IA es solo una recomendación, nunca una decisión (Reglamento de IA, art. 14).
Registro de decisión
Impugnable: Sí - a través del superior, Comité de Empresa o proceso formal de objeción.
Extracción de competencias y alineamiento con ESCO, INCUAL y MECES ¿Qué competencias técnicas, transversales y digitales se extraen del CV, las certificaciones y la experiencia, alineadas con los marcos de cualificaciones? Motor de reglas Auditor
La extracción es determinista: se analizan el CV y las certificaciones y se mapean contra los marcos de cualificaciones europeo (ESCO), español superior (MECES) y nacional profesional (INCUAL), junto con las tablas de clasificación del convenio aplicable. La lógica es reglada, por lo que es una decisión de tipo R; en este paso no hay clasificación por rasgos personales.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.
Impugnable por: Auditor
Verificación de certificaciones y titulaciones ¿Son válidas las certificaciones y titulaciones aportadas frente al MECES, el INCUAL y el reconocimiento de titulaciones extranjeras (RD 967/2014)? Motor de reglas
Una comprobación automática y reglada valida las certificaciones y titulaciones contra el registro del INCUAL, las titulaciones del Ministerio de Educación, el marco MECES y el reconocimiento de titulaciones extranjeras (RD 967/2014). La lógica es determinista, por lo que es una decisión de tipo R.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.
Análisis de brechas frente al puesto de destino ¿Cuál es la brecha entre el perfil actual y las competencias que exige el puesto de destino dentro del grupo profesional (ET art. 22)? Agente IA Auditor
El motor de brechas de competencias compara estadísticamente, con apoyo de IA, las competencias actuales con las que exige el puesto de destino, alineadas con ESCO, INCUAL y MECES y con el grupo profesional del convenio (ET art. 22). La IA solo produce un indicador, no la decisión final: la validan el Talent Lead, el Learning Lead y el DPD, como exige el art. 14 del Reglamento de IA. Una clasificación discriminatoria invertiría la carga de la prueba (ET art. 17 y 22), y el art. 9 del RGPD prohíbe tratar datos demográficos sensibles.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - completamente documentado, revisable por humanos, objeción mediante proceso formal.
Impugnable por: Auditor
Análisis de equidad sobre los patrones de clasificación ¿Hay disparidades sistemáticas en la clasificación por género, edad o discapacidad por encima del umbral del 5%, contrarias a la igualdad de trato (ET art. 17 y 22; Ley de Igualdad)? Agente IA Auditor
El motor de equidad analiza estadísticamente, con apoyo de IA, si los patrones de clasificación de competencias de los últimos 24 meses se desvían por género, edad, discapacidad u otras características protegidas. La IA solo produce un indicador, no la decisión final: la validan el Talent Lead, el Learning Lead y el DPD (Reglamento de IA, art. 14). Un patrón discriminatorio invertiría la carga de la prueba (ET art. 17 y 22; Ley de Igualdad), y el art. 9 del RGPD prohíbe tratar datos demográficos sensibles.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - completamente documentado, revisable por humanos, objeción mediante proceso formal.
Impugnable por: Auditor
Recomendación de itinerarios y movilidad funcional (ET art. 39) ¿Qué itinerarios y opciones de movilidad funcional ascendente, descendente u horizontal son recomendables dentro del grupo profesional (ET art. 39)? Agente IA Auditor
El motor de itinerarios de carrera recomienda, con apoyo de IA, opciones de movilidad funcional ascendente, descendente u horizontal dentro del grupo profesional, conforme al art. 39 del ET y al convenio aplicable, más formación complementaria. La IA solo produce un indicador, no la decisión final: la validan el Director de Unidad de Negocio, el Talent Lead y el Learning Lead (Reglamento de IA, art. 14). El art. 22 del RGPD prohíbe decidir basándose únicamente en un tratamiento automatizado.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - completamente documentado, revisable por humanos, objeción mediante proceso formal.
Impugnable por: Auditor
Validación contra el Plan Estratégico de RRHH y el presupuesto ¿Encaja la recomendación con el Plan Estratégico de RRHH, el presupuesto de formación aprobado y el Plan de Igualdad (RD 901/2020)? Motor de reglas
Una comprobación automática y reglada contrasta la recomendación con el Plan Estratégico de Recursos Humanos, el presupuesto de formación aprobado y el Plan de Igualdad (RD 901/2020), y la escala si el presupuesto es insuficiente. La lógica es determinista, por lo que es una decisión de tipo R.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.
Determinación del flujo de aprobación multinivel ¿Quién debe aprobar la actualización y en qué secuencia, del Director de Unidad de Negocio al Talent Lead, el Learning Lead y el Comité de Empresa? Motor de reglas Auditor
Una matriz de aprobación reglada fija quién valida según el alcance del cambio: un cambio de grupo profesional (ET art. 22) suma al Comité de Empresa; un coste de formación superior a 10.000 euros suma al Learning Lead; y una movilidad funcional ascendente (ET art. 39) suma al Director de Unidad de Negocio de destino. La lógica del flujo es determinista, por lo que es una decisión de tipo R.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.
Impugnable por: Auditor
Notificación y consulta al Comité de Empresa (ET art. 64) ¿Cómo se informa al Comité de Empresa de los criterios de clasificación (ET art. 64.5) y se le consulta sobre el Plan de Igualdad (LO 3/2007 art. 47)? Motor de reglas
Un flujo reglado informa al Comité de Empresa, que tiene derecho a conocer los criterios de clasificación profesional (ET art. 64.5) y a ser consultado sobre el Plan de Igualdad (LO 3/2007 art. 47). La notificación de la introducción del sistema se hace con 15 días hábiles de antelación y queda registrada automáticamente. La lógica es determinista, por lo que es una decisión de tipo R.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.
Validación humana final del Talent Lead ¿Aprueban finalmente el Talent Lead y el Learning Lead la actualización, con el audit-trail conforme al ET y la supervisión humana que exige el art. 14 del Reglamento de IA? Humano
La aprobación final es humana y la dan el Talent Lead y el Learning Lead, como exige el art. 14 del Reglamento de IA, con la justificación documentada conforme al Estatuto de los Trabajadores. El art. 22 del RGPD prohíbe que la decisión se base únicamente en un tratamiento automatizado; por eso es una decisión humana obligatoria.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - a través del superior, Comité de Empresa o proceso formal de objeción.
Información al empleado y derecho a impugnar (RGPD) ¿Cómo se informa al empleado de la actualización y de su derecho a impugnar las recomendaciones automatizadas (RGPD art. 13, 14 y 22.3; Reglamento de IA art. 13)? Motor de reglas
Un flujo reglado informa al empleado conforme a los art. 13 y 14 del RGPD, le reconoce el derecho a impugnar las recomendaciones automatizadas (art. 22.3) y cumple la obligación de transparencia que el art. 13 del Reglamento de IA impone a los sistemas de alto riesgo. Una comunicación opaca invertiría la carga de la prueba (ET art. 17 y 22; LRJS art. 96). Se genera una información estandarizada con un bloque de justificación para cada empleado con perfil actualizado.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.
Conversación de carrera con el responsable ¿Cómo conduce el responsable la conversación de carrera, explicando la brecha, los itinerarios recomendados y el plan de desarrollo de los próximos doce meses? Humano
La conversación de carrera la conduce siempre una persona, porque depende de la relación de confianza, del aprecio personal y de la perspectiva profesional, y no es reemplazable por la IA (Reglamento de IA, art. 14). Es una decisión humana obligatoria por su dimensión relacional.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - a través del superior, Comité de Empresa o proceso formal de objeción.
Generación del plan de desarrollo y volcado al LMS ¿Se generan correctamente el plan de desarrollo individual, las matriculaciones y el seguimiento del progreso en el LMS? Motor de reglas Auditor
Una generación automática y reglada vuelca al sistema de formación (LMS) el plan de desarrollo individual, las matriculaciones y el seguimiento del progreso, y lo entrega al HR-Document-Management-Agent. La lógica de entrega es determinista, por lo que es una decisión de tipo R.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.
Impugnable por: Auditor
Actualización del reporte CSRD (ESRS S1-13) ¿Cómo se documentan los perfiles y los itinerarios para el reporte CSRD (ESRS S1-13 de formación y S1-9 de diversidad), con verificación del auditor? Motor de reglas
Una generación reglada produce los indicadores de formación y diversidad que exigen la CSRD (ESRS S1-13 y S1-9) y la Ley 11/2018 sobre el estado de información no financiera, junto con el audit-trail necesario para el seguimiento posterior al mercado del art. 26 del Reglamento de IA. La lógica de reporte es determinista, por lo que es una decisión de tipo R.
Registro de decisión
Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.
Registro de decisión y derecho a impugnar
Cada decisión que este agente toma o prepara se documenta en un registro de decisión completo. Los empleados afectados pueden revisar, comprender e impugnar cada decisión individual.
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Evaluación
Requisitos previos
- Catalogo competencias actualizado de ESCO + INCUAL + MECES alineamiento
- Convenio Colectivo aplicable con tablas clasificación profesional ET art. 22
- Plan Estratégico Recursos Humanos con presupuesto formación aprobado
- Matriz aprobación por tipo cambio competencias + impacto presupuesto formación
- Acuerdo Comité de Empresa / sindicatos sobre criterios objetivos clasificación según LO 3/2007
- Documentación DPIA + FRIA EU AI Act Article 27 + RGPD art. 35
- RD 902/2020 valoración puestos objetiva en perfiles competencia
- Plan de Igualdad RD 901/2020 con criterios objetivos clasificación profesional
- Certificaciones validadas RD 1224/2009 evaluación competencias por experiencia laboral
- Catálogo Nacional Cualificaciones Profesionales INCUAL 26 familias 5 niveles
Contribución a la infraestructura
Qué contiene esta evaluación: 9 diapositivas para su equipo directivo
Personalizada con sus datos. Generada en 2 minutos en su navegador. Sin carga, sin inicio de sesión.
- 1
Portada - Nombre del proceso, puntos de decisión, potencial de automatización
- 2
Resumen ejecutivo - FTE liberados, coste por transacción, fecha de amortización
- 3
Situación actual - Volumen de transacciones, costes de error, escenario de crecimiento
- 4
Arquitectura de solución - Humano - motor de reglas - agente IA
- 5
Gobernanza - EU AI Act, comité de empresa/GoBD, pista de auditoría
- 6
Análisis de riesgos - 5 riesgos con probabilidad e impacto
- 7
Hoja de ruta - Plan de 3 fases con fechas concretas
- 8
Caso de negocio - Comparación de 3 escenarios más matriz de sensibilidad
- 9
Propuesta de discusión - Próximos pasos concretos
Incluye: comparación de 3 escenarios
No hacer nada vs. nueva contratación vs. automatización - con su nivel salarial, su tasa de error y su plan de crecimiento.
Mostrar metodología de cálculo
Hourly rate: Annual salary (your input) × 1.3 employer burden ÷ 1,720 annual work hours
Savings: Transactions × 12 × automation rate × minutes/transaction × hourly rate × economic factor
Quality ROI: Error reduction × transactions × 12 × EUR 260/error (APQC Open Standards Benchmarking)
FTE: Saved hours ÷ 1,720 annual work hours
Break-Even: Benchmark investment ÷ monthly combined savings (efficiency + quality)
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Preguntas frecuentes
Toma el agente decisiones de clasificación talentos autonomas?
Por que es este agente Sistema Alto Riesgo EU AI Act según Anexo III(4)(b)?
¿Cómo se asegura la ausencia de discriminación en la clasificación de competencias?
¿Cómo funciona el alineamiento con los marcos de cualificaciones MECES, ESCO e INCUAL?
Como funciona la consulta del Comité de Empresa según ET art. 64?
Que cross-references a otros agentes HR existen?
Como se mitiga riesgo Mobley v. Workday en skills-matching?
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