Las empresas en Estados Unidos gastan anualmente $15 mil millones en adquisición de talento. El indicador más importante en la publicidad de reclutamiento es la conversión del clic pagado en la plataforma de empleo a la aplicación que recibe el empleador. En toda la industria, la tasa de conversión para aplicar es del 5%. La redirección del candidato desde la plataforma de empleo al sitio de la empresa es la mayor causa de abandono; este paso tiene una tasa de rebote del 70%. En este episodio del AI Podcast de NVIDIA, el presentador Noah Kravitz conversa con Mikhil Raja, cofundador y CEO de SonicJobs, sobre cómo han construido Agentes de IA para permitir que los candidatos completen aplicaciones directamente en las plataformas de empleo, sin redirección, aumentando las tasas de finalización al 26% en lugar del 5%. Raja profundiza en la tecnología de vanguardia de SonicJobs, que combina la IA tradicional con modelos de lenguaje grandes (LLMs) para comprender e interactuar con los flujos de trabajo de las aplicaciones de empleo. Además, enfatiza la importancia de ajustar los modelos fundamentales para lograr innovaciones más efectivas y escalables.

Marcas de tiempo

1:19: Por qué aplicar para un trabajo sigue siendo una experiencia Web 1.0 — y cómo los Agentes de IA de SonicJobs están cambiando esto

6:06: Explicación de la tecnología de SonicJobs y los beneficios para usuarios y empresas

9:03: La evolución de los Agentes de IA desde AutoGPT hasta soluciones B2B verticalizadas

11:33: Cómo SonicJobs se dio cuenta del enfoque que debía tomar con IA Agente

15:18: Escalando el Agente de IA de SonicJobs y el ciclo de aprendizaje adaptativo

17:45: Raja habla sobre la necesidad de precisión, incluyendo el ajuste de modelos fundamentales

20:45: Marco de cómo la solución de Agente de IA verticalizada de SonicJobs se puede aplicar a más verticales

23:23: Consejos que Raja daría a una empresa que está intentando contratar actualmente

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