Por qué creamos Taliq

Si trabajas en selección de personal, es muy probable que ya uses inteligencia artificial aunque tu empresa no lo tenga escrito en ninguna política. Un CV pegado en un chatbot para resumirlo, encontrar habilidades y hacer perfilamiento. Lo mismo ocurre con las ofertas de trabajo, que pueden ser redactadas en un par de minutos.

No lo decimos como crítica. Lo hace casi todo el mundo, y se entiende: la IA ahorra tiempo de verdad. El problema es cómo se está usando. Taliq nació de ver ese problema de cerca, y de darnos cuenta de que la alternativa, seguir haciéndolo todo a mano, tampoco es buena.

La IA ya llegó a la selección de personal, pero sin reglas

Cuando cada persona usa la IA por su cuenta, fuera de un proceso regulado, ocurren varios problemas:

Los datos van y vienen sin control. Un CV trae nombre, teléfono, dirección, historial laboral y muchas veces bastante más. Al copiarlo en una herramienta de uso general, esos datos salen de la empresa hacia un servicio externo, sin que nadie sepa bien dónde quedan ni para qué se usan. ¿Lo peor? El candidato nunca dio su consentimiento para eso: postuló a un cargo, no a que su CV terminara en múltiples partes sin control.

No hay un criterio común. Una persona le pide a la IA que priorice la experiencia; otra, que se fije en las habilidades blandas; una tercera cambia la pregunta a mitad de camino. Dos candidatos al mismo cargo pueden terminar evaluados con varas distintas, y después nadie puede reconstruir por qué uno avanzó y el otro no.

No es parte del proceso. Lo que se conversa con un chatbot no queda registrado en ningún lado. No hay trazabilidad, no hay forma de revisarlo y no hay a quién preguntarle. Es un atajo al costado del proceso, no algo que viva dentro de él.

Sin IA, el proceso tampoco funciona bien

La respuesta fácil sería “entonces no usemos IA”. Pero cualquiera que haya llevado un proceso de selección sabe cómo es la alternativa.

Es engorroso. Cientos de CVs que leer uno por uno, planillas que se desactualizan, correos de ida y vuelta para coordinar cada entrevista y postulantes que nunca reciben respuesta.

Es poco objetivo. Cuando el criterio se va armando mientras se revisan los CVs, el primer candidato fija la vara y el vigésimo se compara contra otra cosa. El cansancio, el orden de llegada y la intuición del día pesan más de lo que nos gustaría admitir.

Y no está preparado para la nueva ley. CVs guardados en carpetas compartidas o en el correo (o en chats de IA de terceros!), sin plazo de eliminación y sin registro de quién los revisó. La Ley 21.719 de protección de datos personales, que entra en vigencia el 1 de diciembre de 2026, cambia las reglas del juego: las personas van a poder pedir que se eliminen sus datos y exigir que una persona, y no un sistema automático, revise la evaluación que se hizo sobre ellas. La forma en que se trabaja hoy no alcanza para responder a eso.

Lo que construimos

Nuestra conclusión fue que el problema no es la IA, sino usarla sin reglas. Así que diseñamos Taliq con una idea simple: que la IA haga el trabajo pesado, pero dentro de un proceso ordenado, igualitario, con los datos protegidos y con una persona tomando la decisión final.

El trabajo pesado queda administrado por la IA. Taliq asiste en la redacción de la oferta a partir de una conversación sobre el cargo, lee y evalúa cada CV, evalúa de acuerdo a rúbricas pre-establecidas, prepara la pauta de entrevista, deja que el candidato agende su horario y resume las notas de todo el equipo al final. Pero cada una de esas cosas ocurre con reglas claras:

• El criterio se define antes del primer CV. Taliq propone qué evaluar en cada cargo y cuánto pesa cada dimensión; tú lo apruebas o lo ajustas. Después se aplica igual a todos los postulantes.
• Cada puntaje explica su fundamento. Nada de un “82% de ajuste” sin explicación. La evaluación muestra, dimensión por dimensión, por qué el candidato obtuvo ese resultado, y si no estás de acuerdo, puedes ver exactamente en qué.
• La decisión la toma una persona. Taliq ordena y explica; quien contrata decide. Incluso se puede configurar para que ningún descarte ocurra sin que alguien del equipo lo revise.
• El candidato sabe que se usa IA, y puede decir que no. Se le informa al postular, y quien lo pida es evaluado de forma completamente manual.
• Los datos no se mezclan con los de nadie. Cada empresa tiene su propio servidor, su propia base de datos y su propio almacenamiento. Tus postulantes no entrenan modelos ni alimentan análisis de otros clientes. Nosotros contamos con contratos con nuestros proveedores de IA. Además, los datos son anonimizados antes de ser enviados a las APIs de proveedores de IA.
• Todo queda registrado. Decisiones, cambios y accesos quedan en una bitácora que no se puede modificar. Y cada candidato puede ver sus datos o pedir que se eliminen desde su propio portal.

Si quieres el detalle, en Seguridad contamos cómo abordamos cada punto de la ley.

Quiénes estamos detrás

Somos dos. Daniela lleva más de diez años trabajando con tecnología SaaS para equipos de personas en Latinoamérica, y vio de cerca cuánto tiempo se pierde en procesos que deberían ser simples. Carlos lleva más de veinte años construyendo sistemas de información a escala.

Cuando empezamos Taliq, quisimos hacer un sistema con la mejor experiencia posible, donde la IA ayude en todo el proceso sin quitarnos la responsabilidad que tenemos como personas. Contratar a alguien es una decisión que afecta una vida, y creemos que tiene que poder explicarse.

Lo que viene

Este blog es donde vamos a contar lo que aprendemos en el camino: cómo definir buenos criterios de evaluación, qué cambia con la nueva ley para los equipos de selección y cómo usar IA en un proceso sin perder el control.

Y si quieres ver cómo funciona en la práctica, en Cómo funciona está el recorrido completo, paso a paso.

Daniela y Carlos, cofundadores de Taliq