Cómo contratar talento en IA/ML de forma constante en una startup | Neha Kothari

Contratar ingenieros de IA y ML es un reto para cualquier empresa. Hacerlo de manera constante en una startup sin marca reconocida y para roles tan especializados como ciencia de datos, full-stack e IA/ML es un desafío completamente distinto.

SalesCode.ai, una firma de productos de IA que desarrolla asistentes inteligentes y bots para empresas de FMCG y CPG, ahora renombrada como SalesCode.ai, logró precisamente eso. Cuando Neha Kothari se incorporó, no existía un departamento de RR. HH. ni un proceso de contratación. Cuatro años después, la empresa pasó de 35 a más de 100 empleados, manteniendo un flujo constante de talento técnico en algunos de los puestos más disputados del mercado.

En este episodio #4 de Xobin Talks, el anfitrión Amrit Acharya, cofundador y COO de Xobin, conversó con Neha. Analizaron la mecánica detrás de esa consistencia: cómo funciona el proceso, cómo se gestiona la fatiga de los entrevistadores, qué buscan realmente los candidatos y cómo una startup sin reconocimiento de marca puede construirlo a través de su experiencia de contratación.

¿Cómo se construye un proceso de contratación consistente para roles tecnológicos de nicho?

La consistencia en el proceso es la única ventaja competitiva sostenible que tiene una startup en un mercado de talento escaso. Los datos son contundentes: el 82% de los empleadores en India reportan dificultades para cubrir vacantes en 2026. Las habilidades en IA ya superan a la ingeniería tradicional como las más difíciles de encontrar a nivel global (ManpowerGroup Talent Shortage Survey, 2026). Una startup sin un proceso estructurado en ese entorno es como pescar sin red.

La arquitectura de contratación de Neha para roles técnicos consta de cinco pasos, y cada uno tiene su razón de ser.

El primer paso es una evaluación de habilidades a través de una plataforma externa. En SalesCode.ai, esto ha sido Xobin desde el principio, lo que permite una puntuación objetiva antes de invertir tiempo de entrevistadores humanos.

El segundo paso es una prueba de codificación más compleja, que evalúa la capacidad de resolver problemas aplicados más allá de los conocimientos básicos.

El tercer paso es la entrevista técnica con el responsable de contratación correspondiente.

El cuarto paso es una entrevista de RR. HH. centrada en el encaje cultural y conductual.

El quinto paso es la ronda final de decisión.

El embudo que genera este proceso es significativo: de 200 candidatos que inician la evaluación, solo 10 llegan a la etapa de RR. HH. Ese 5% de conversión no es señal de un filtro excesivo, sino el resultado buscado de un proceso diseñado para proteger el tiempo de todos, incluido el del propio candidato.

Para contrataciones laterales y de nivel medio, el proceso se acorta: la evaluación se reduce o consolida, ya que la entrevista técnica se convierte en el filtro principal. Para roles senior o de gestión, la evaluación se elimina y se sustituye por entrevistas técnicas y de liderazgo más profundas, acordes a las exigencias de juicio y responsabilidad del puesto.

Neha diseñó todo este proceso desde cero en SalesCode.ai, sin infraestructura previa de RR. HH., lo que le da una perspectiva práctica sobre lo que realmente funciona frente a lo que solo luce bien en un manual de recursos humanos.

¿Cómo se previene la fatiga de los entrevistadores en un proceso técnico de varias etapas?

Proteger el tiempo de los responsables de contratación no es solo una cuestión administrativa, sino una decisión estratégica. De ello depende que el proceso técnico aporte señales consistentes o evaluaciones apresuradas y poco fiables. En la contratación técnica, el 50% de los managers afirma que entrevistar es la parte más difícil del proceso (Insight Global, 2025). La carga cognitiva se multiplica cuando las mismas personas participan en varias rondas y vacantes abiertas a la vez.

La solución de Neha es preventiva, no reactiva. El equipo de RR. HH. asume una mayor parte del filtro antes de que cualquier candidato llegue a un entrevistador técnico.

El mecanismo es una llamada de preselección realizada por RR. HH., que funciona como una primera ronda informal. Antes de presentar a alguien ante el panel técnico, el equipo de Neha evalúa posibles descalificadores de última hora: señales de alerta que descartarían a un candidato que, sobre el papel, parece fuerte, independientemente de su desempeño técnico. Expectativas salariales fuera de rango, periodos de preaviso incompatibles con la urgencia, o antecedentes que plantean dudas que el panel técnico no puede abordar. Detectar estos aspectos antes de la ronda técnica ahorra tiempo al responsable de contratación, evitando entrevistas con candidatos que nunca fueron realmente viables.

El segundo mecanismo es la asignación cuidadosa de entrevistadores. Para cada vacante, el equipo de RR. HH. discute internamente quién es la persona adecuada para entrevistar. No siempre es la persona más senior, sino quien tiene la experiencia más alineada con los requisitos reales del puesto. Un rol de ciencia de datos no necesita al CTO si hay un principal data scientist mejor posicionado para evaluar la profundidad del candidato.

Así, los responsables de contratación dedican su tiempo solo a quienes ya han superado un filtro real, y no a quienes parecen prometedores en el CV pero se desinflan en el primer contacto.

¿Cómo ha cambiado el reclutamiento tecnológico con la contratación virtual?

La contratación virtual no solo trasladó la entrevista a internet. Cambió a quién puedes llegar, quién se presenta y cómo se evalúa a un candidato. En India, la contratación en startups creció un 32% interanual en abril de 2025. Los servicios de TI representaron el 32% de todas las ofertas de empleo (India Employer Forum, 2025). Gran parte de ese crecimiento fue posible gracias a la expansión geográfica que permitió la virtualidad.

Neha aborda este cambio con matices. No cae en el "virtual es mejor" ni en el "presencial era mejor".

Las jornadas presenciales en campus tenían una ventaja estructural: solo los candidatos realmente interesados hacían el esfuerzo de asistir. El simple hecho de presentarse ya filtraba a quienes solo tenían un interés superficial. Las tasas de conversión de preselección a aceptación de oferta eran más altas porque la asistencia era una señal de compromiso.

La virtualidad cambió esto. Ahora se puede evaluar a candidatos desde cualquier lugar, ampliando enormemente el acceso al talento. Para roles de nicho, la persona adecuada puede estar en Pune mientras el equipo está en Delhi. Pero también desapareció el filtro de fricción: un candidato puede participar en una evaluación virtual mientras está en otro proceso en otra pestaña del navegador.

La respuesta de Neha fue exigir videollamada en todas las etapas, no solo en la final. Un candidato con la cámara apagada en una preselección es una señal que toma muy en serio. Ver la expresión, el compromiso y el lenguaje corporal durante una conversación técnica aporta información que el audio no puede dar. Las entrevistas con IA estructuradas abordan el mismo problema desde otra perspectiva, asegurando evaluaciones consistentes en cada conversación remota. Además, ayudan a construir la relación que aumenta la probabilidad de aceptación de la oferta.

Para candidatos que viven en la misma ciudad que la oficina de SalesCode.ai y que ya han superado todas las rondas virtuales, se prefiere una reunión presencial final cuando es viable. No una jornada completa, sino una conversación directa, porque hay aspectos que solo se captan de forma fiable cuando dos personas comparten el mismo espacio.

¿Qué universidades han aportado los mejores perfiles técnicos para una startup de producto?

La lista de universidades más útil no es la de mayor prestigio, sino la que refleja el desempeño real de los egresados en el puesto. Solo el 46% de los graduados evaluados son considerados empleables en roles de IA/ML en India (Abekus.ai, 2025). Por eso, elegir bien las instituciones objetivo importa más que cubrir muchos campus.

Neha es clara: la respuesta depende de qué busca la empresa y cuántos perfiles necesita.

Para roles de ingeniería y técnicos en SalesCode.ai, las instituciones de primer nivel, especialmente IITs, NITs y algunos programas selectos de la Universidad de Delhi, han aportado buenos especialistas en ciencia de datos e IA/ML. Pero las instituciones de segundo nivel han generado mayor volumen de contrataciones exitosas, porque hay más candidatos y menos competencia de grandes firmas de TI.

Dentro del segmento medio, los colegios afiliados a IP University, Bennett University y ABES Engineering College han sido fuentes fiables de talento técnico para SalesCode.ai. No son recomendaciones universales, sino el reflejo de la experiencia y criterios de contratación específicos de la empresa. Cualquier compañía que quiera construir su propia lista de contratación en campus debe hacer el mismo ejercicio: seguir el desempeño de cada cohorte durante 6-12 meses por institución y dejar que los datos construyan la lista, no la reputación de terceros.

Para contrataciones de nivel MBA, la experiencia de SalesCode.ai abarca desde escuelas de primer nivel como FMS Delhi y el Indian Institute of Foreign Trade hasta programas intermedios en IBS y universidades similares. La lección es la misma: el prestigio institucional es solo una hipótesis inicial; los datos de desempeño son la conclusión.

¿Cómo se retiene talento técnico en una startup sin una gran marca?

La retención en una startup depende de dos factores que una marca no puede sustituir: oportunidades reales de aprendizaje y el apoyo visible del liderazgo senior. La contratación en startups en India es cada vez más orientada a habilidades, pero retener ese talento requiere algo más que igualar el salario de mercado (ManpowerGroup, 2026). El sueldo es solo el punto de partida. Lo que mantiene al talento técnico joven en una startup es la sensación de que están creciendo más rápido que en cualquier otro lugar.

La filosofía de retención de Neha en SalesCode.ai se basa en demostrar velocidad de crecimiento, no solo prometerla.

El primer elemento es la fluidez de roles. En una startup de 35-100 personas, alguien que destaca en su función principal puede proponer moverse a un área adyacente, demostrar su capacidad y hacer el cambio con el apoyo de la empresa. Esa movilidad interna existe en las grandes organizaciones solo en teoría; en una startup realmente ocurre, y los profesionales jóvenes lo perciben rápidamente como una aceleración de su desarrollo que no encontrarían en una estructura corporativa tradicional.

El segundo elemento es la accesibilidad del liderazgo. Cuando un data scientist puede discutir el desempeño de un modelo directamente con el CTO, o un ingeniero puede plantear una inquietud técnica al equipo fundador, el aprendizaje que se genera es cualitativamente distinto al de una estructura jerárquica. Esa accesibilidad es un verdadero factor de retención, no solo una declaración de cultura.

El tercer elemento es la conciencia de mercado. La compensación debe seguir la tendencia del mercado, aunque no siempre pueda liderarla. Un empleado que sabe que recibe un salario justo para su perfil y que crece más rápido que sus pares tiene dos buenas razones para quedarse. Si falta alguna, se convierte en un riesgo de fuga.

¿Qué priorizan realmente los candidatos tecnológicos jóvenes en un empleo?

La transparencia en el proceso es la señal más fuerte que una empresa puede dar sobre su cultura antes de que el candidato pise la oficina. En un mercado competitivo donde los candidatos evalúan varias oportunidades a la vez, la forma en que una empresa gestiona su proceso de selección es el reflejo de cómo gestiona todo lo demás.

Neha identifica tres aspectos que importan de forma consistente a los candidatos, especialmente a los de 20 a 25 años que afrontan sus primeras decisiones profesionales relevantes.

El primero es la transparencia del proceso. Los candidatos quieren saber en qué etapa están, qué sigue, cuál es el plazo y por qué se les pide cada cosa. Una empresa que explica un proceso de cinco pasos genera más confianza que una de tres pasos que deja a los candidatos en la incertidumbre. La claridad en el proceso se interpreta como claridad en el entorno laboral.

El segundo es el apoyo previo a la entrevista. Los candidatos que reciben información relevante de la empresa antes de la entrevista -no solo la descripción del puesto, sino contexto sobre el producto, el equipo, el negocio y los criterios de éxito- rinden mejor y se sienten más valorados. Un candidato que puede dialogar como un par informado, y no como alguien que escucha sobre la empresa por primera vez, genera una mejor entrevista para todos. Proporcionar esa información de forma proactiva es una pequeña inversión con gran impacto en la experiencia del candidato.

El tercero es la consistencia. Las fluctuaciones del mercado presionan a las empresas a cambiar rápidamente sus estándares de oferta, definiciones de rol y plazos de proceso. Los candidatos perciben esa inconsistencia y sacan conclusiones. Neha sostiene que una empresa debe ser clara sobre lo que realmente necesita, contratar en función de ello y mantener esos estándares sin importar lo que ocurra en el entorno.

¿Cuál es el stack tecnológico adecuado para el reclutamiento en una startup en crecimiento?

Cada herramienta de tu stack de reclutamiento debe estar justificada por su impacto medible, no por el hecho de que una empresa más grande la utilice. El 83% de las empresas planea usar IA para filtrar CVs en 2025. Pero adoptar tecnología sin disciplina de ROI genera costes sin claridad (Resume Builder, 2025). Para un equipo pequeño de RR. HH., la selección de herramientas es tanto una decisión de recursos como de tecnología.

El stack de Neha en SalesCode.ai cubre tres categorías funcionales.

La primera es una plataforma de evaluación de habilidades. Para roles técnicos, una evaluación objetiva antes de involucrar a entrevistadores humanos es innegociable. Elimina el sesgo del CV en la preselección y asegura que quienes llegan a la entrevista técnica han superado un umbral relevante para el puesto, no solo para su formación académica.

La segunda son las plataformas de sourcing. Saber dónde es más accesible tu perfil objetivo -LinkedIn, portales especializados o bolsas universitarias- importa más que tener cuentas en todas las plataformas posibles.

La tercera es un ATS. Incluso en una empresa de 50-100 personas, gestionar candidatos en un proceso de cinco etapas sin un sistema centralizado genera fallos de coordinación que cuestan tiempo y buena voluntad de los candidatos.

El principio de Neha para justificar herramientas ante la dirección es directo: al solicitar la renovación o ampliación de una herramienta de reclutamiento, hay que presentar datos sobre su impacto. ¿Qué plataforma de evaluación identificó a los candidatos que luego tuvieron buen desempeño? ¿Qué canal de sourcing aportó la mejor relación calidad-volumen? El ROI no es opcional cuando se pide a la dirección de una startup invertir en infraestructura de RR. HH.