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En 2019, cuando replanteamos la infraestructura de datos para mejorar el rendimiento de nuestra solución, se hizo evidente que nuestros datos de negocio constituían una base de aprendizaje muy valiosa y que la IA, especialmente la generativa, representaba una oportunidad inédita para transformar la experiencia de nuestros clientes. Sin embargo, esta oportunidad planteó numerosas preguntas dentro de los equipos.
En un contexto en el que la IA ya generaba mucho ruido, queríamos evitar a toda costa el efecto de “IA washing” ofreciendo funcionalidades que no respondieran a las prioridades de nuestros clientes. Además, la IA también despertaba dudas internas, tanto sobre su eficacia como sobre su ética.
“Para superar este desafío, era necesario aportar pruebas concretas de la eficacia de la IA y enseñar a los Boonders cómo interactuar con ella para obtener resultados pertinentes, teniendo siempre en cuenta los retos de transparencia, seguridad y ética”, recuerda Loïc LAMBERT, Chief Product & Experience Officer en Boond.
Antes de desplegar la IA en Boond, primero era necesario integrarla en nuestros propios usos internos. Y esta gestión del cambio debía adaptarse a cada perfil: por un lado, explorar el vibe coding con nuestros desarrolladores (el vibe coding es un enfoque de desarrollo guiado por inteligencia artificial); por otro lado, sensibilizar y formar a las funciones de soporte en el uso de la IA en su día a día, para convertirla en un verdadero asistente.
En este contexto, el equipo de Producto lanzó los “Cafés Producto”: una vez al mes, los equipos se reúnen para realizar demostraciones concretas, explorar casos de uso y plantear preguntas. Estos espacios de intercambio están dirigidos tanto a los perfiles principiantes como a los más avanzados. Esta etapa fue esencial y dio sus frutos: ahora, los equipos de Boond comprenden las oportunidades que ofrece la IA y son capaces de contribuir a una reflexión colectiva sobre el futuro de Boond (¡ideas no faltan!).
Nuestro objetivo es hacer que nuestros usuarios ganen tiempo en todas sus tareas de bajo valor añadido. La IA se convierte así en un asistente, cada vez más cualificado gracias a su aprendizaje impulsado por nuestra inteligencia artificial interna: jAImes. Y con la dictado por voz, los usuarios podrán explicar directamente a este asistente qué necesitan, según qué proceso y en qué formato. Todo ello siempre bajo el control del usuario, que podrá ajustar el resultado final.
Queremos agilizar las interacciones con nuestra solución: el usuario solo tendrá que pedir lo que desea hacer en Boond.
“Por ejemplo, crear un informe a medida será muy fácil: solo habrá que pedirle a este asistente cómo construirlo, sin ningún conocimiento técnico. Esto impactará claramente en la experiencia del usuario a largo plazo”
Pero antes de llegar a ese punto, primero debemos convencer a nuestros clientes. Durante el lanzamiento de nuestros primeros programas de beta testing, observamos que, sin pedagogía, podía producirse un efecto de “caja negra” entre nuestros testers, que no siempre entendían los resultados obtenidos. Debemos familiarizarlos con la IA, explicarles los resultados y cómo los obtenemos. Esta etapa es indispensable para ganarnos la confianza de nuestros usuarios.
Varias funcionalidades de IA ya están disponibles, en versión beta o en proceso de apertura progresiva para nuestros usuarios.
La IA en Boond permite ahora aprovechar la sugerencia de perfiles a partir de una necesidad de cliente, con una puntuación y explicaciones para cada resultado. Esto también está disponible desde una ficha de candidato o recurso, para identificar las necesidades de los clientes que mejor se ajustan al perfil. El objetivo aquí es ayudar a nuestros usuarios a acelerar su sourcing y acceder directamente a los resultados más pertinentes.
Estas primeras evoluciones están sometidas a un seguimiento estrecho: nuestros usuarios pueden informarnos de las sugerencias no pertinentes para mejorar nuestro modelo. Por nuestra parte, nuestros equipos están movilizados para familiarizarlos con el funcionamiento de la IA y los resultados obtenidos.
“Los primeros resultados muestran una tasa de participación muy alta: el 90 % de las sugerencias de IA generan una interacción y el 56 % dan lugar a un posicionamiento efectivo.”
Ahora también es posible generar un resumen claro y estructurado a partir de un CV o de una ficha de Candidato, con el fin de facilitar el intercambio de información sobre su base de candidatos.
Por último, también estamos desplegando en beta privada nuestro agente que permite a los usuarios interactuar directamente con Boond.
“Es como tener un ChatGPT, solo que también es un experto en Boond”.
Ayuda en la toma de decisiones, en la redacción de contenidos y en la actualización de fichas. Todo ello puede controlarse por voz, lo que permite ahorrar el máximo de tiempo.
Dado que la calidad del dato es la clave del aprendizaje de la IA, vamos a reforzar nuestras funcionalidades existentes para enriquecer la introducción de información: una mejor cualificación de las fichas y la incorporación del contexto (acciones realizadas, necesidades expresadas, etc.). Esta etapa permitirá, en particular, potenciar el rendimiento de nuestras funcionalidades de matching.
También queremos ofrecer a nuestros clientes la mejor interoperabilidad posible y permitirles conectar sus propios agentes de IA a Boond. Se trata de un componente más técnico, pero que refleja nuestros valores: situar Boond en el centro de su infraestructura, manteniéndolo al mismo tiempo como una solución abierta, flexible y adaptada a sus necesidades.
Nuestra ambición: transformar la experiencia del usuario haciendo de la IA un verdadero asistente, manteniéndonos fieles a nuestros valores de apertura, transparencia y cercanía. Boond no se limita a integrar la IA: la ponemos al servicio de las empresas de servicios digitales y de consultoría para acelerar su rendimiento y acompañar su crecimiento.
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