Cenário de Referência: Triagem de Candidatos por IA para Agências de Recrutamento no Reino Unido (25h/Semana Projetadas)
Cenário de referência (não é um cliente): um agente de triagem semântica integrado ao Bullhorn, aplicado a uma agência de recrutamento típica do Reino Unido, tem projeção de reduzir a triagem de currículos em 80% e economizar 25 horas semanais (£36.000/ano em capacidade sênior), com payback estimado em 45 dias.
Em uma agência desse porte, 3 consultores seniores gastam mais de 25 horas semanais abrindo e triando 300+ currículos manualmente no Bullhorn, atrasando shortlists e perdendo candidatos para concorrentes.
Estimativa de £36.000/ano em horas de consultores seniores gastas em triagem mecânica em vez de fechamento de vagas.
Inexistência de camada de triagem semântica no ATS: buscas por palavras-chave descartavam talentos não padronizados ou sobrecarregavam a equipe com perfis incompatíveis.
Agente autônomo em Next.js 15 + pgvector integrado via REST ao Bullhorn ATS. Extrai competências técnicas, calcula a aderência com a vaga e gera scorecards objetivos com notas automáticas em 8 segundos.
Pipeline determinístico que ranqueia instantaneamente os melhores candidatos para cada vaga e registra notas sem intervenção humana.
Projeção: payback em 45 dias (£36.000/ano em capacidade sênior recuperada) e shortlists enviadas 30% mais rápido.
Projeção: redução de 80% no tempo de triagem, avaliação em até 8 segundos por candidato, 25 horas economizadas por semana e payback em 45 dias.
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