PROBLEMA
Demasiado tempo dos recrutadores era gasto em tarefas administrativas, não em decisões de contratação
A equipa tinha product-market fit, mas as operações não escalavam. Cada vaga gerava dezenas de CVs, e os recrutadores transformavam manualmente perfis brutos em notas prontas para os hiring managers. Os registos dos candidatos também eram enriquecidos à mão, criando atrasos, inconsistência e um atraso de 4 dias até as shortlists chegarem aos clientes.
✕Os recrutadores gastavam mais de 340 horas/ano em notas de triagem repetitivas e atualizações no CRM;
✕O tempo até à shortlist era, em média, de 4 dias, atrasando a resposta ao cliente e a velocidade das ofertas;
✕Os dados dos candidatos estavam dispersos entre exportações do ATS, threads de email e campos do HubSpot, com 18% de atributos em falta;
✕Os hiring managers avaliavam mal o processo: os resumos variavam consoante o recrutador e não tinham critérios de decisão consistentes.
SOLUÇÃO · 8 SEMANAS
Um workflow único para resumos de candidatos, enriquecimento e QA dos recrutadores
Criámos uma camada operacional assistida por AI sobre a stack existente, e não um produto separado. O objetivo era simples: transformar cada perfil de candidato recebido num resumo estruturado, enriquecer o CRM automaticamente e manter uma etapa de aprovação humana apenas onde acrescentava valor.
SEMANAS 1–2
Mapeamento do processo e modelo de dados
Mapeámos o fluxo de triagem entre exportações do ATS, receção por email e HubSpot; definimos 24 campos obrigatórios do candidato e regras de aprovação para revisão pelos recrutadores.
SEMANAS 3–4
Resumos de triagem com LLM
Criámos cadeias de prompts que convertiam CVs e respostas de candidatura em resumos de recrutamento em 6 partes: adequação, riscos, senioridade, competências, sinais salariais e recomendação de próximo passo.
SEMANAS 5–6
Automação de enriquecimento no CRM
Ligámos o n8n ao HubSpot e a folhas de cálculo internas para preencher automaticamente campos em falta, normalizar cargos e localizações, eliminar duplicados e enviar alertas para o Slack.
SEMANAS 7–8
QA, guardrails e reporting
Adicionámos limiares de confiança, revisão humana para casos limite, versionamento de prompts e dashboards para tempo de resposta, taxa de conclusão e frequência de override pelos recrutadores.
RESULTADO · 3 MESES
Os recrutadores passaram a trabalhar mais depressa, e os hiring managers receberam shortlists melhores
| MÉTRICA | ANTES | DEPOIS | VARIAÇÃO |
|---|---|---|---|
| Horas de rotina dos recrutadores / ano | 340 | 0 | −340h |
| Tempo até à shortlist | 4 days | 1 day | −75% |
| NPS dos hiring managers | 43 | 64 | +21 |
| Registos no CRM enriquecidos automaticamente | 0% | 92% | NOVO FLUXO |
| Taxa de override dos recrutadores | 100% | 14% | −86% |
“Antes da Pifagor, os nossos recrutadores trabalhavam como operadores de introdução de dados com bom instinto. Em 8 semanas, transformámos isso num processo de shortlist em 1 dia em que os nossos hiring managers realmente confiam.”