Curso de ChatGPT para Talento Digital y Tech Recruiters hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal. Este programa de ChatGPT para Talento Digital y Tech Recruiterspara empresas es subvencionable hasta el 100%.
Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en ChatGPT para Talento Digital y Tech Recruiters práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
Gestionamos gratis tu bonificación de este curso corporativo de ChatGPT para Talento Digital y Tech Recruiters ante FUNDAE.
Estandariza procesos de selección ChatGPT permite crear intake templates, scorecards, guías de entrevista, mensajes, informes y feedback con formatos consistentes. El curso enseña a convertir esa estandarización en una práctica real de equipo.
1
Acelera sourcing y comunicación La formación incorpora Boolean, X-Ray, talent mapping, research de mercado, mensajes personalizados y secuencias de seguimiento. Esto mejora la capacidad de llegar a perfiles técnicos escasos.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Situar ChatGPT como herramienta de productividad, investigación, escritura, análisis y estructuración para procesos de selección tecnológica.
Diferenciar ChatGPT de un ATS, un CRM de recruiting, LinkedIn Recruiter, una prueba técnica, un entrevistador humano o una base de datos de candidatos.
Identificar tareas donde ChatGPT aporta valor: análisis de rol, búsqueda, redacción, scoring, entrevistas, seguimiento, reporting y documentación.
Reconocer tareas donde el criterio humano sigue siendo imprescindible: decisión final, evaluación cultural, negociación, ética, diversidad y trato personal.
Entender que ChatGPT puede equivocarse, inventar, simplificar perfiles o interpretar mal tecnologías si no se le aporta contexto suficiente.
Crear una mentalidad de trabajo basada en supervisión: pedir, revisar, contrastar, ajustar, documentar y decidir.
Establecer reglas internas de uso: no subir datos sensibles sin autorización, anonimizar CVs y validar información relevante.
Diferenciar prompts exploratorios, prompts de producción, prompts reutilizables y asistentes personalizados.
Revisar ejemplos de uso incorrecto: filtrar candidatos por edad, inferir atributos sensibles, automatizar descartes opacos o copiar mensajes genéricos.
Preparar el recorrido del curso desde fundamentos hasta automatización, gobierno, analítica y Proyecto Final.
Situar ChatGPT como herramienta de productividad, investigación, escritura, análisis y estructuración para procesos de selección tecnológica.
Diferenciar ChatGPT de un ATS, un CRM de recruiting, LinkedIn Recruiter, una prueba técnica, un entrevistador humano o una base de datos de candidatos.
Identificar tareas donde ChatGPT aporta valor: análisis de rol, búsqueda, redacción, scoring, entrevistas, seguimiento, reporting y documentación.
Reconocer tareas donde el criterio humano sigue siendo imprescindible: decisión final, evaluación cultural, negociación, ética, diversidad y trato personal.
Entender que ChatGPT puede equivocarse, inventar, simplificar perfiles o interpretar mal tecnologías si no se le aporta contexto suficiente.
Crear una mentalidad de trabajo basada en supervisión: pedir, revisar, contrastar, ajustar, documentar y decidir.
Establecer reglas internas de uso: no subir datos sensibles sin autorización, anonimizar CVs y validar información relevante.
Diferenciar prompts exploratorios, prompts de producción, prompts reutilizables y asistentes personalizados.
Revisar ejemplos de uso incorrecto: filtrar candidatos por edad, inferir atributos sensibles, automatizar descartes opacos o copiar mensajes genéricos.
Preparar el recorrido del curso desde fundamentos hasta automatización, gobierno, analítica y Proyecto Final.
Tema 1: ChatGPT en Talento Digital: alcance real, límites y primeros criterios profesionales
Situar ChatGPT como herramienta de productividad, investigación, escritura, análisis y estructuración para procesos de selección tecnológica.
Diferenciar ChatGPT de un ATS, un CRM de recruiting, LinkedIn Recruiter, una prueba técnica, un entrevistador humano o una base de datos de candidatos.
Identificar tareas donde ChatGPT aporta valor: análisis de rol, búsqueda, redacción, scoring, entrevistas, seguimiento, reporting y documentación.
Reconocer tareas donde el criterio humano sigue siendo imprescindible: decisión final, evaluación cultural, negociación, ética, diversidad y trato personal.
Entender que ChatGPT puede equivocarse, inventar, simplificar perfiles o interpretar mal tecnologías si no se le aporta contexto suficiente.
Crear una mentalidad de trabajo basada en supervisión: pedir, revisar, contrastar, ajustar, documentar y decidir.
Establecer reglas internas de uso: no subir datos sensibles sin autorización, anonimizar CVs y validar información relevante.
Diferenciar prompts exploratorios, prompts de producción, prompts reutilizables y asistentes personalizados.
Revisar ejemplos de uso incorrecto: filtrar candidatos por edad, inferir atributos sensibles, automatizar descartes opacos o copiar mensajes genéricos.
Preparar el recorrido del curso desde fundamentos hasta automatización, gobierno, analítica y Proyecto Final.
Tema 2: Fundamentos de prompt engineering para recruiters tecnológicos
Redactar prompts con rol, contexto, objetivo, formato de salida, restricciones, ejemplos y criterio de calidad.
Convertir preguntas vagas en instrucciones operativas: analizar, comparar, resumir, clasificar, proponer, revisar o transformar.
Usar contexto progresivo para que ChatGPT entienda empresa, producto, stack, nivel, seniority, ubicación, salario y modalidad.
Pedir salidas estructuradas en tablas, listas, scorecards, plantillas, JSON, markdown o email según uso posterior.
Separar generación de ideas, validación crítica y redacción final para evitar resultados demasiado superficiales.
Utilizar ejemplos buenos y malos para enseñar estilo de mensajes, feedback, preguntas de entrevista o descripciones de puesto.
Pedir razonamiento visible resumido en criterios, no en decisiones automáticas sobre personas.
Crear prompts de revisión: “detecta riesgos”, “encuentra ambigüedades”, “qué falta”, “qué puede malinterpretar un candidato”.
Evitar prompts que pidan inferir rasgos personales, salud, edad, origen, género, religión, estado familiar u otros atributos sensibles.
Construir una biblioteca inicial de prompts para intake, JD, sourcing, screening, entrevista, feedback y reporting.
Tema 3: Configuración profesional de ChatGPT para equipos de selección
Configurar instrucciones personalizadas para que ChatGPT use tono profesional, español de España, formatos corporativos y criterios de selección.
Diferenciar uso individual, workspace Business/Enterprise, proyectos compartidos, GPTs internos y conversaciones puntuales.
Crear convenciones de nombres para chats, proyectos, procesos, roles, clientes, fases y versiones de documentos.
Configurar un entorno de trabajo seguro con carpetas, archivos de referencia, plantillas, políticas y prompts aprobados.
Usar Projects para separar procesos por cliente, departamento, familia técnica o campaña de contratación.
Subir documentos de referencia anonimizados: job descriptions, scorecards, manual de tono, beneficios, EVP y entrevistas tipo.
Crear normas para no mezclar candidatos reales de procesos distintos dentro de una misma conversación sin necesidad.
Revisar limitaciones de memoria, contexto, archivos y conectores según plan y política corporativa.
Establecer un proceso de validación para outputs que se enviarán a candidatos, hiring managers o clientes.
Preparar un entorno base para todo el curso: proyecto, plantillas, datos anonimizados y prompt maestro de recruiting.
Tema 4: Privacidad, RGPD, sesgos y uso responsable de IA en selección
Identificar datos personales en CVs, notas de entrevista, LinkedIn, emails, evaluaciones, referencias y formularios de candidatura.
Aplicar minimización de datos antes de usar IA: quitar nombre, teléfono, email, foto, edad, DNI, dirección y datos no necesarios.
Diferenciar información profesional relevante de información sensible o no pertinente para la selección.
Evitar usar ChatGPT para inferir edad, género, nacionalidad, religión, salud, maternidad, orientación sexual u otros atributos protegidos.
Crear prompts de evaluación centrados en evidencias profesionales, experiencia, competencias, tecnologías, impacto y resultados.
Diseñar procesos donde ChatGPT ayuda a estructurar feedback, pero no toma decisiones automatizadas de descarte sin revisión humana.
Revisar sesgos habituales en ofertas: lenguaje excluyente, requisitos inflados, seniority confuso, sesgo académico o tecnologías innecesarias.
Preparar mensajes transparentes y responsables cuando la empresa usa IA como apoyo interno en tareas de selección.
Documentar criterios de evaluación para que candidatos y hiring managers entiendan decisiones sin opacidad.
Crear una checklist de cumplimiento y ética antes de usar ChatGPT en procesos reales.
Tema 5: Comprensión de perfiles tech: familias, seniority y stacks
Crear mapas de familias tecnológicas: frontend, backend, full stack, mobile, DevOps, cloud, data, ciberseguridad, QA, producto y UX.
Pedir a ChatGPT explicaciones comparativas de tecnologías para entender diferencias entre frameworks, lenguajes, clouds y roles.
Diferenciar seniority real de años de experiencia, títulos atractivos o número de tecnologías listadas en el CV.
Analizar competencias por rol: arquitectura, testing, performance, seguridad, comunicación, mentoring, ownership y resolución de problemas.
Crear matrices de stack por puesto: tecnologías imprescindibles, deseables, equivalentes, obsoletas, transferibles y red flags.
Traducir requisitos técnicos del hiring manager a lenguaje claro para recruiter, candidato y job description.
Identificar perfiles híbridos: DevOps/SRE, Data Engineer/ML Engineer, Backend/Cloud, Product/Data, Security/Platform.
Preparar glosarios internos de conceptos IT para recruiters no técnicos.
Crear preguntas de aclaración para detectar si el hiring manager está pidiendo un perfil realista o una lista imposible.
Construir fichas de rol reutilizables con misión, stack, seniority, tareas, señales de calidad y criterios de descarte.
Tema 6: Intake meeting con hiring managers técnicos
Preparar una agenda de intake meeting con preguntas sobre contexto, equipo, producto, stack, retos, seniority y prioridades.
Usar ChatGPT para transformar notas desordenadas del hiring manager en requisitos estructurados y accionables.
Detectar contradicciones: perfil senior con salario junior, stack demasiado amplio, ubicación restrictiva o expectativas poco realistas.
Crear preguntas de calibración sobre responsabilidades reales, autonomía, impacto, roadmap, equipo y expectativas a 90 días.
Separar requisitos imprescindibles, deseables, entrenables y negociables.
Construir una scorecard preliminar durante la intake para alinear recruiter y hiring manager.
Pedir a ChatGPT que identifique riesgos de búsqueda: escasez de talento, stack poco común, competencia salarial o mercado saturado.
Crear un resumen ejecutivo de intake con decisiones, dudas abiertas, criterios y próximos pasos.
Preparar un email de recap para confirmar entendimiento antes de publicar la oferta o iniciar sourcing.
Crear un prompt reutilizable de intake para posiciones tech recurrentes.
Tema 7: Job descriptions técnicas, inclusivas y orientadas a conversión
Convertir requisitos técnicos en una job description clara, honesta y atractiva para perfiles digitales.
Redactar misión del puesto, impacto, responsabilidades, stack, equipo, retos, requisitos y beneficios sin inflar expectativas.
Diferenciar lo que la persona hará en el día a día de lo que “sería ideal que supiera”.
Usar ChatGPT para detectar lenguaje excluyente, sesgos, tecnicismos innecesarios y requisitos excesivos.
Adaptar una misma oferta para LinkedIn, web corporativa, job board, email, mensaje directo o consultora externa.
Crear versiones por seniority sin cambiar solo el título: junior, mid, senior, staff, lead, principal o manager.
Crear Boolean strings por stack y variantes de búsqueda.
Preparar preguntas de screening y entrevistas por tecnología.
Diseñar scorecards adaptadas a nivel junior, mid, senior y lead.
Detectar equivalencias de frameworks y transferibilidad técnica.
Crear mensajes de outreach personalizados por reto técnico.
Preparar ejercicios o casos prácticos proporcionados al puesto.
Tema 36: Casos por perfil: DevOps, SRE, cloud y platform engineering
Diferenciar DevOps Engineer, SRE, Platform Engineer, Cloud Engineer, Systems Engineer y Infrastructure Engineer.
Crear matrices de skills: Linux, redes, Kubernetes, Docker, Terraform, CI/CD, observabilidad, cloud, seguridad y automatización.
Analizar experiencia real en producción frente a conocimiento de laboratorio o certificaciones aisladas.
Preparar preguntas sobre incidentes, escalabilidad, guardias, reliability, IaC, deployment, rollback y monitoring.
Crear Boolean strings para AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Terraform, Helm, Argo CD, Prometheus y Grafana.
Diseñar scorecards para roles de plataforma y operaciones críticas.
Detectar red flags: uso superficial de herramientas, ausencia de ownership o poca experiencia en incidentes reales.
Crear mensajes de contacto orientados a retos de plataforma, escalabilidad, autonomía y cultura DevOps.
Preparar casos prácticos realistas sin exigir acceso a producción ni trabajo excesivo.
Alinear recruiter y hiring manager sobre qué significa “DevOps” en esa empresa concreta.
Tema 37: Casos por perfil: data, IA, ML y analytics
Diferenciar Data Analyst, BI Developer, Analytics Engineer, Data Engineer, Data Scientist, ML Engineer y AI Engineer.
Crear matrices de skills: SQL, Python, Spark, Airflow, dbt, cloud data, warehouses, ML, MLOps, LLMs y visualización.
Analizar experiencia en pipelines, modelos, experimentación, producción, métricas, stakeholders y negocio.
Preparar preguntas por rol sobre calidad de datos, modelado, ETL/ELT, ML lifecycle, observabilidad y decisiones de negocio.
Crear Boolean strings para data stacks modernos: Snowflake, BigQuery, Databricks, dbt, Airflow, Spark, Power BI o Tableau.
Identificar perfiles híbridos entre BI, data engineering, analytics y ML.
Diseñar scorecards específicas para data y no reutilizar criterios genéricos de software engineering.
Crear mensajes de outreach orientados a impacto en datos, plataforma, IA y producto.
Preparar ejercicios adaptados: SQL, análisis, pipeline, modelado, caso de negocio o revisión de dashboard.
Evitar confundir uso de herramientas de IA con experiencia real en ML engineering o GenAI production.
Tema 38: Casos por perfil: ciberseguridad, QA, producto y UX
Diferenciar perfiles de ciberseguridad: SOC, Blue Team, Red Team, GRC, AppSec, Cloud Security, IAM y Security Engineering.
Crear matrices para QA manual, QA automation, SDET, performance testing, accessibility testing y quality engineering.
Analizar perfiles de Product Manager, Product Owner, Business Analyst, UX Researcher, UX/UI Designer y Product Designer.
Preparar preguntas por familia: incidentes de seguridad, pruebas, discovery, métricas de producto, research, prototipado y delivery.
Crear Boolean strings para seguridad, QA, producto y UX.
Diseñar scorecards adaptadas a roles menos puramente técnicos pero críticos en equipos digitales.
Evaluar portfolios UX, casos de producto o experiencia QA con criterios profesionales.
Evitar exigir conocimientos de programación profundos a perfiles donde no son imprescindibles.
Preparar mensajes de contacto que hablen de impacto, autonomía, producto, calidad o seguridad según rol.
Crear casos prácticos proporcionados y respetuosos con el tiempo del candidato.
Tema 39: Gestión de diversidad, inclusión y accesibilidad en procesos tech
Revisar ofertas y mensajes para detectar lenguaje excluyente, sesgos de género, edad, formación o trayectoria no lineal.
Diseñar criterios de evaluación centrados en competencias y evidencias profesionales.
Evitar filtros innecesarios por universidad, años exactos, empresas concretas o títulos no imprescindibles.
Crear procesos accesibles para candidatos con distintas necesidades, husos horarios, idiomas o contextos personales.
Preparar comunicaciones que ofrezcan ajustes razonables durante entrevista o prueba técnica.
Usar ChatGPT para reescribir descripciones y mensajes de forma más inclusiva sin perder precisión técnica.
Analizar funnel por fuente, etapa o grupo únicamente cuando existe base legal, datos adecuados y revisión responsable.
Evitar que la IA infiera atributos protegidos o clasifique diversidad de candidatos.
Crear guías para entrevistas estructuradas que reduzcan sesgos y variabilidad injustificada.
Documentar acciones de inclusión como parte de calidad del proceso, no como añadido cosmético.
Tema 40: Playbooks, SOPs y documentación interna de recruiting
Crear procedimientos estándar para intake, sourcing, screening, entrevistas, feedback, oferta, cierre y onboarding.
Convertir conocimiento tácito de recruiters senior en playbooks reutilizables.
Usar ChatGPT para transformar notas dispersas en procesos claros con responsables, entradas, salidas y checklist.
Crear plantillas de comunicación interna y externa por fase.
Diseñar SOPs para roles recurrentes: developer, DevOps, data, QA, security, product y UX.
Documentar criterios de calidad de datos en ATS y campos obligatorios.
Preparar guías de coordinación con hiring managers y entrevistadores técnicos.
Crear FAQs internas sobre ChatGPT, privacidad, prompts, CVs, sesgos y buenas prácticas.
Revisar playbooks trimestralmente con datos de funnel y feedback de usuarios.
Mantener documentación práctica, breve y aplicable, evitando manuales que nadie consulta.
Tema 41: Gobierno, seguridad y administración en ChatGPT Business/Enterprise
Diseñar un modelo de workspace para equipos de RRHH, talento, tecnología, legal y seguridad.
Definir quién puede crear GPTs, usar conectores, subir archivos, compartir chats y acceder a proyectos.
Establecer políticas de datos para CVs, evaluaciones, notas de entrevistas, informes, clientes y documentación interna.
Revisar controles de retención, privacidad, conectores, acciones, permisos y configuración del workspace según plan.
Crear guías de uso por rol: recruiter, manager, admin, hiring manager, HRBP y auditor.
Definir proceso de aprobación para Custom GPTs, prompts sensibles, conectores y automatizaciones.
Crear plantillas seguras de anonimización antes de subir CVs o datos de pipeline.
Auditar periódicamente casos de uso, riesgos, incidentes, calidad y feedback del equipo.
Evitar que cada recruiter cree sus propios asistentes sin estándares ni revisión.
Crear un modelo de gobierno que permita productividad sin comprometer privacidad ni confianza.
Tema 42: Medición de productividad y calidad del uso de ChatGPT
Definir métricas de adopción: usuarios activos, casos de uso, plantillas usadas, GPTs internos y procesos impactados.
Medir calidad: reducción de retrabajo, mejora de JDs, consistencia de scorecards, tiempo de preparación y feedback de managers.
Medir impacto en funnel sin atribuir todo a ChatGPT: respuesta, conversión, tiempo de proceso, calidad de candidatos y experiencia.
Crear encuestas internas para recruiters y hiring managers sobre utilidad, confianza y riesgos.
Identificar usos de bajo valor: prompts repetitivos sin mejora, mensajes genéricos, análisis superficial o duplicación de tareas.
Revisar outputs periódicamente para asegurar tono, precisión, no discriminación y alineación con procesos.
Crear un dashboard de mejora continua para talento digital.
Analizar qué plantillas o GPTs generan más valor y cuáles deben retirarse.
Medir tiempo ahorrado de forma prudente y contrastada con evidencia operativa.
Presentar resultados a dirección con equilibrio entre productividad, calidad, riesgo y experiencia candidato.
Tema 43: Implantación por fases en un equipo de talento digital
Diseñar una fase piloto con roles concretos, procesos acotados, datos anonimizados y métricas simples.
Empezar por tareas de bajo riesgo: JD, prompts, research, plantillas, scorecards y análisis de datos anonimizados.
Pasar a tareas medias: screening summaries, interview guides, candidate messaging y talent mapping.
Incorporar tareas avanzadas: Custom GPTs, conectores, Projects, Tasks, Record, Agent y analítica de funnel.
Crear training por perfiles: recruiters junior, senior, managers, HR Ops, hiring managers y admins.
Definir champions internos que revisan outputs, recopilan casos y mejoran prompts.
Crear un repositorio de prompts, plantillas, scorecards y casos de uso aprobados.
Establecer política de revisión humana y límites de uso antes de abrirlo a todo el equipo.
Ajustar el rollout por feedback, calidad, privacidad, cumplimiento y resultados de negocio.
Crear un roadmap de 90 días para pasar de uso individual a práctica corporativa gobernada.
Tema 44: Proyecto Final
Diseñar un sistema completo de uso de ChatGPT para un equipo de Talento Digital o Tech Recruiting.
Seleccionar tres roles tecnológicos prioritarios, por ejemplo Backend, DevOps, Data Engineer, Cybersecurity o Product Manager.
Crear intake template, preguntas para hiring manager, recap ejecutivo y matriz de riesgos de búsqueda para cada rol.
Redactar job descriptions inclusivas, técnicas y orientadas a conversión para los roles seleccionados.
Crear scorecards de evaluación con must-have, nice-to-have, señales positivas, red flags y rúbricas de nivel.
Diseñar strings Boolean y X-Ray por rol, con variantes estricta, balanceada y amplia.
Crear mensajes de outreach personalizados, follow-ups, mensajes de descarte, avance, feedback y cierre.
Diseñar guías de screening, entrevistas por competencias y entrevistas técnicas no profundas.
Preparar una prueba técnica o caso práctico proporcional para al menos uno de los roles.
Crear un Project de ChatGPT con documentos de referencia, prompts base y estructura de trabajo.
Diseñar un Custom GPT interno para una tarea recurrente de recruiting, con instrucciones, límites y formato de salida.
Analizar un dataset anonimizado de pipeline con métricas de conversión, tiempos, fuentes y cuellos de botella.
Crear un informe ejecutivo para dirección con estado del hiring plan, riesgos, recomendaciones y próximos pasos.
Diseñar una política de privacidad y uso responsable de ChatGPT en selección, incluyendo anonimización y revisión humana.
Preparar un roadmap de implantación de 90 días con fases, owners, métricas, formación, riesgos y gobierno.
Presentar la solución final defendiendo productividad, calidad, privacidad, experiencia candidato y valor para negocio.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar ChatGPT para Talento Digital y Tech Recruiters en su día a día
Tech Recruiters y Talent Acquisition Specialists
Este curso encaja con recruiters que gestionan posiciones tecnológicas y necesitan entender mejor los perfiles, analizar requisitos, buscar candidatos, preparar entrevistas y comunicar oportunidades con precisión. La formación les ayuda a usar ChatGPT como copiloto experto sin perder criterio humano.
Responsables de Talento Digital y People Managers
Los responsables de talento podrán estandarizar procesos de selección, mejorar intake meetings, definir scorecards, crear plantillas, analizar funnels y coordinar recruiters con hiring managers técnicos. El curso aporta una metodología aplicable a equipos internos y consultoras.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en ChatGPT para Talento Digital y Tech Recruiters
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Sirve para ambos. Los tech recruiters profundizarán en sourcing, stacks y evaluación, mientras RRHH generalista ganará seguridad para trabajar con perfiles digitales y hiring managers técnicos.
No es necesario programar. Sí conviene tener interés por comprender tecnologías, roles, stacks, seniority y procesos de selección IT. El curso traduce conceptos técnicos al trabajo real de recruiting.
Sí. El curso incluye Boolean search, X-Ray, talent mapping, GitHub, LinkedIn, comunidades, perfiles transferibles, mensajes personalizados y estrategias por familia tecnológica.
Sí, siempre con autorización, minimización y anonimización cuando corresponda. El curso enseña a analizar CVs como apoyo, no a tomar decisiones automáticas de descarte.
Sí. Se crean prompts para intake, JD, scorecards, sourcing, screening, entrevistas, feedback, reporting, análisis de datos, research, mensajes y automatizaciones.
Sí. Hay bloques específicos sobre privacidad, datos personales, minimización, sesgos, atributos protegidos, revisión humana, feedback responsable y gobierno de IA en selección.
Sí. Se abordan proyectos, conectores, Custom GPTs, datos corporativos, administración, workspace, seguridad, permisos, gobierno y adopción por equipos.
Sí. Se trabaja con Data Analysis para analizar archivos CSV o Excel anonimizados con etapas, tiempos, fuentes, conversiones, rechazos, cuellos de botella y métricas de recruiting.
Sí. El Proyecto Final puede usar roles reales o anonimizados de la empresa: frontend, backend, DevOps, data, ciberseguridad, QA, producto, UX o perfiles emergentes de IA.
No. ChatGPT puede acelerar investigación, redacción, análisis y estructuración, pero la relación con candidatos, criterio profesional, ética, negociación y decisión final siguen siendo humanos.
Sí. El curso incluye mensajes de contacto, secuencias de follow-up, personalización, tono, propuesta de valor y adaptación por segmento de candidato.
Sí. Hay bloques de intake, recap, calibración, feedback, scorecards, informes ejecutivos y coordinación entre recruiter, manager técnico y RRHH.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
Sirve para ambos. Los tech recruiters profundizarán en sourcing, stacks y evaluación, mientras RRHH generalista ganará seguridad para trabajar con perfiles digitales y hiring managers técnicos.
No es necesario programar. Sí conviene tener interés por comprender tecnologías, roles, stacks, seniority y procesos de selección IT. El curso traduce conceptos técnicos al trabajo real de recruiting.
Sí. El curso incluye Boolean search, X-Ray, talent mapping, GitHub, LinkedIn, comunidades, perfiles transferibles, mensajes personalizados y estrategias por familia tecnológica.
Sí, siempre con autorización, minimización y anonimización cuando corresponda. El curso enseña a analizar CVs como apoyo, no a tomar decisiones automáticas de descarte.
Sí. Se crean prompts para intake, JD, scorecards, sourcing, screening, entrevistas, feedback, reporting, análisis de datos, research, mensajes y automatizaciones.
Sí. Hay bloques específicos sobre privacidad, datos personales, minimización, sesgos, atributos protegidos, revisión humana, feedback responsable y gobierno de IA en selección.
Sí. Se abordan proyectos, conectores, Custom GPTs, datos corporativos, administración, workspace, seguridad, permisos, gobierno y adopción por equipos.
Sí. Se trabaja con Data Analysis para analizar archivos CSV o Excel anonimizados con etapas, tiempos, fuentes, conversiones, rechazos, cuellos de botella y métricas de recruiting.
Sí. El Proyecto Final puede usar roles reales o anonimizados de la empresa: frontend, backend, DevOps, data, ciberseguridad, QA, producto, UX o perfiles emergentes de IA.
No. ChatGPT puede acelerar investigación, redacción, análisis y estructuración, pero la relación con candidatos, criterio profesional, ética, negociación y decisión final siguen siendo humanos.
Sí. El curso incluye mensajes de contacto, secuencias de follow-up, personalización, tono, propuesta de valor y adaptación por segmento de candidato.
Sí. Hay bloques de intake, recap, calibración, feedback, scorecards, informes ejecutivos y coordinación entre recruiter, manager técnico y RRHH.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
Refuerza privacidad y uso responsable El programa incluye RGPD, minimización, anonimización, sesgos, datos sensibles, revisión humana y gobierno. Esto permite usar IA en selección sin comprometer confianza ni cumplimiento.
3
Aporta analítica al recruiting Con Data Analysis, ChatGPT puede ayudar a analizar CSVs y Excels de pipeline, fuentes, conversiones, tiempos y bloqueos. El curso enseña a convertir esos datos en decisiones de mejora.
4
Mejora experiencia de candidato Los mensajes son más claros, personalizados y respetuosos. También mejora la calidad del feedback, la coordinación del proceso y la transparencia en cada etapa.
5
Permite escalar buenas prácticas Projects, Custom GPTs, Canvas, Tasks, Record, conectores y plantillas permiten llevar el conocimiento de recruiters senior a todo el equipo, reduciendo variabilidad y retrabajo.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Consultores de selección IT y headhunters tecnológicos
Los perfiles de consultoría podrán acelerar investigación de mercado, preparación de listas, mensajes de aproximación, análisis de perfiles, comparativas de stack y seguimiento comercial. La formación se orienta a mejorar calidad, velocidad y personalización.
HR Business Partners y equipos de RRHH
Los HRBPs que colaboran con áreas digitales podrán comprender mejor roles técnicos, traducir necesidades de negocio, preparar preguntas, revisar descripciones y participar en procesos con mayor seguridad. El curso reduce dependencia total del hiring manager técnico.
Hiring Managers, CTOs y líderes técnicos
Los perfiles técnicos que intervienen en selección aprenderán a usar ChatGPT para preparar scorecards, entrevistas, pruebas, feedback estructurado, calibración de perfiles y comunicación con recruiters. La formación mejora la colaboración entre tecnología y talento.
Equipos de People Analytics, HR Ops y Employer Branding
Los perfiles de operaciones y marca empleadora podrán analizar datos de selección, crear informes, mejorar campañas, segmentar mensajes, detectar cuellos de botella y automatizar documentación. El curso conecta ChatGPT con reporting, datos y mejora de experiencia candidato.
