Pullai DATA PARTNERS

Propuesta de servicios

De archivos dispersos
a un sistema que recuerda

Humanitas

Septiembre 2026

Catastro de datos Bases relacionales Dashboards Scoring de candidatos IA aplicada
Ver propuesta

Tienen 24 años de conocimiento. El problema es dónde está guardado.

Humanitas acumula información desde 2002 y la digitaliza desde 2005: clientes, cargos, candidatos, propuestas, evaluaciones, facturación. Todo existe. Pero vive repartido entre carpetas de archivos, planillas Excel y —sobre todo— la memoria de cada consultor. Eso hace que cada proceso parta casi de cero y que el conocimiento del negocio se vaya con la persona.

2002 → hoy

Historia sin estructura

Más de dos décadas de procesos ejecutados que hoy no se pueden consultar, comparar ni reutilizar.

3 carpetas

Administración fragmentada

Facturación, Contrato Comercial y Operaciones funcionan como silos: mismo proceso, tres registros distintos.

Dependencia

El método vive en las personas

Cada onboarding es ad hoc. No hay una metodología escrita para encontrar al candidato correcto.

Lo que hoy duele

Nada de esto se resuelve con una planilla mejor hecha. Se resuelve moviendo la información desde los archivos hacia una base de datos con la que se pueda trabajar.

Hoy

  • La información del proceso vive en la cabeza del consultor o en su Excel
  • Cada búsqueda de candidatos parte desde cero, sin aprovechar lo ya visto
  • Los dashboards son planillas que alguien actualiza a mano
  • El Informe Assessment se arma manualmente en PowerPoint, uno por uno
  • La renta a ofrecer se estima por criterio, sin benchmark propio
  • No hay visibilidad de qué tan rentable fue cada proyecto
  • Los datos personales de candidatos no tienen trazabilidad ni control de acceso

Con esta propuesta

  • El conocimiento queda en el sistema y sobrevive a la rotación del equipo
  • Buscador sobre 24 años de candidatos, con scoring de ajuste al perfil
  • Dashboards conectados a la base: siempre al día, sin trabajo manual
  • Informe Assessment generado desde la data del proceso, listo para editar
  • Simulación de oferta apoyada en el histórico de rentas de la propia firma
  • Margen por proyecto visible mientras el proceso está en curso
  • Registro de tratamiento y accesos alineado a la Ley 21.719

Una precisión honesta: el estado real de cada fuente lo confirmamos en la Fase 1. Lo que se ve aquí es la hipótesis que levantamos en la reunión, no un diagnóstico cerrado. Preferimos decirlo así antes que prometer certezas que todavía no tenemos.

Tu negocio habla un idioma. Tus datos hablan otro. Nosotros hablamos los dos.

No traemos una solución enlatada de headhunting. Nos sentamos con el equipo, entendemos cómo se corre hoy un proceso de búsqueda en Humanitas, y recién después decidimos qué construir. Cada módulo se co-diseña: ustedes definen la visión del negocio, nosotros la ejecutamos técnicamente.

Infraestructura Cloud

Bases de datos, ingesta segura de archivos históricos y gobierno de datos sobre GCP, AWS o Azure.

Visualización

Dashboards de pipeline, margen y facturación alineados a cómo el equipo toma decisiones, no al revés.

Data Science

Scoring de ajuste candidato–cargo y benchmark de rentas construidos con la data propia de Humanitas.

Inteligencia Artificial

Generación del Informe Assessment, agente de consulta sobre la base y borradores de documentos de cierre.

Por qué Pullai

01

El traductor

Cada decisión parte del problema de negocio, no de la herramienta. No necesitan un diccionario técnico para entender qué estamos haciendo.

02

Servicio integral

Un mismo equipo hace ingeniería de datos, dashboards y agentes de IA. Nadie se pasa la pelota entre proveedores.

03

Alguien que da la cara

Somos socios, no proveedores rotativos. Si algo no les conviene, se los decimos, aunque signifique vender menos.

Tres bases maestras y un proceso que las conecta

Humanitas ya piensa el negocio en tres vistas: cliente, cargo y candidato. Ese es exactamente el modelo de datos que hay que construir. Todo lo demás —facturación, informes, margen, scoring— cuelga de esas tres bases y de la entidad que las relaciona: el proceso.

flowchart LR CL["CLIENTE
Empresa · industria
contactos · historial"]:::base CA["CARGO
Perfil · funciones
banda de renta"]:::base CD["CANDIDATO
Trayectoria · evaluaciones
renta · disponibilidad"]:::base PR{"PROCESO
Lista larga → cierre"}:::core FA["Facturación
por hitos"]:::out IA2["Informe
Assessment"]:::out MG["Margen del
proyecto"]:::out SC["Scoring de
ajuste"]:::out CL --> PR CA --> PR CD --> PR PR --> FA PR --> IA2 PR --> MG PR --> SC classDef base fill:#2E1B54,stroke:#2E1B54,color:#ffffff classDef core fill:#FF2E63,stroke:#FF2E63,color:#ffffff classDef out fill:#ffffff,stroke:#C9C2D8,color:#2E1B54

El proceso de selección, convertido en datos

Hoy las etapas existen como práctica compartida. Al convertirlas en estados de una base de datos, cada una empieza a generar métricas: cuántos avanzan, cuánto demora, dónde se cae el proceso.

01Lista largaBarrido top–down del mercado
02PresentaciónCandidatos propuestos al cliente
03EntrevistaEvaluación y assessment
04FeedbackRespuesta del cliente por candidato
05Lista cortaFinalistas y ponderación
06CierreOferta, contratación y cobro

Arquitectura de datos

Los archivos históricos no se cargan directo a un dashboard. Pasan por tres capas: primero se preservan tal cual, luego se limpian y cruzan, y recién ahí se modelan para consumo.

Raw

Datos crudos

Excel, CVs, minutas, informes y registros de facturación cargados sin alterar. Trazabilidad total al origen.

Silver

Datos limpios

Candidatos deduplicados, cargos normalizados, clientes unificados y fechas estandarizadas.

Gold

Listo para usar

Tablas modeladas que alimentan dashboards, buscador, scoring e informes. Una sola versión de la verdad.

Seis fases, cada una con su entregable

Cada fase es independiente y entrega algo utilizable por sí sola. Recomendamos este orden porque construye sobre lo anterior, pero si en algún punto quieren detenerse, lo entregado sigue sirviendo.

1

Catastro de datos

Entender qué existe, dónde está y en qué estado.

Mes 14 semanas
  • Inventario de las carpetas de Facturación, Contrato Comercial y Operaciones
  • Clasificación del archivo histórico: CVs, minutas, propuestas, informes, contratos
  • Evaluación de consistencia, duplicidad y vacíos por fuente
  • Identificación de responsables por fuente y por área
  • Mapeo de riesgo bajo la Ley 21.719 de protección de datos personales
  • Priorización: qué se carga primero y qué puede esperar
  • Definición del alcance real de la carga histórica
ENTREGABLE — Inventario de fuentes, diagnóstico de calidad con recomendaciones y mapa de riesgo legal sobre datos personales.
2

Arquitectura y flujo

Definir cómo se guardan, se cruzan y se consumen los datos.

Mes 23 a 4 semanas
  • Modelo relacional de las tres bases maestras: Cliente, Cargo, Candidato
  • Diseño de la entidad Proceso con sus estados y transiciones
  • Definición de KPIs por área: comercial, operaciones y administración
  • Definición de los hitos de facturación y su regla de cobro
  • Metodología de cálculo de margen por proyecto
  • Blueprint de arquitectura cloud y diccionario de datos
ENTREGABLE — Modelo de datos documentado, diccionario, definición de KPIs e hitos, y blueprint de arquitectura.
3

Estructura y carga de datos

Construir las bases y llenarlas con el histórico.

Meses 3–48 semanas
  • Creación de las bases y sus relaciones en el entorno cloud
  • Pipelines de extracción desde Excel y archivos del histórico
  • Deduplicación de candidatos y normalización de cargos y clientes
  • Carga priorizada del histórico según lo definido en Fase 1
  • Control de accesos por rol y trazabilidad de consultas
  • Formularios de carga para que el equipo alimente los procesos nuevos
  • Buscador de candidatos por perfil sobre la base ya cargada
ENTREGABLE — Bases operativas con el histórico cargado, buscador de candidatos funcionando y documentación de los pipelines.
4

Visualización

Reemplazar las planillas por dashboards conectados.

Mes 54 semanas
  • Dashboard de pipeline: procesos activos por etapa, avance y tiempos
  • Dashboard de rentabilidad: margen por proyecto, por cliente y por consultor
  • Dashboard de facturación: hitos cumplidos, cobros emitidos y pendientes
  • Vista 360°: ficha de cliente, de cargo y de candidato con todo su historial
  • Control de acceso y de qué ve cada perfil de usuario
  • Ciclo de ajuste con los usuarios reales antes de dar por cerrada la fase
ENTREGABLE — Suite de dashboards en producción, con permisos por rol y documentación de uso.
5

Analítica predictiva y scoring

Convertir el criterio experto en un método replicable.

Mes 64 semanas
  • Scoring de ajuste candidato–cargo a partir del perfil solicitado por el cliente
  • Ranking automático de la lista larga para acelerar el barrido top–down
  • Modelo calibrado con los procesos históricos: qué perfiles efectivamente cerraron
  • Benchmark interno de rentas por cargo, industria y seniority
  • Simulador de oferta: renta actual, rango de mercado y propuesta sugerida
  • Indicadores de riesgo de proceso: cuáles se están demorando más de lo normal
ENTREGABLE — Motor de scoring integrado al buscador, benchmark de rentas y simulador de oferta.
6

Aplicaciones e insights con IA

Que la data trabaje sola donde hoy se trabaja a mano.

Mes 74 semanas
  • Generación automática del Informe Assessment desde la data del proceso, con las ponderaciones acordadas
  • Redacción cuidada de resultados: comunicar un score bajo sin descalificar a la persona
  • Borradores de carta de oferta y condiciones a partir del cierre registrado
  • Agente conversacional sobre las bases: consultas en lenguaje natural
  • Alertas automáticas por procesos detenidos, hitos vencidos o márgenes bajo umbral
  • Roadmap de integraciones futuras: Swell y encuestas de feedback de clientes
ENTREGABLE — Generador de Informe Assessment, agente de consulta, sistema de alertas y roadmap de evolución.

Entrega progresiva, no una entrega al final. A medida que vayamos levantando y cargando los datos, empezamos a construir los mockups y a poblarlos con información real de candidatos y procesos. La idea es que Humanitas no espere a que todo esté terminado para ver algo: mientras se recolecta la data, ya se puede visualizar cómo se va a ver y trabajar con ella, en tiempo semi real y contra los mismos mockups del desarrollo. Eso permite corregir el rumbo temprano, cuando cambiar algo todavía es barato.

Fuera de alcance en esta etapa. La integración con Swell para psicoevaluación y las encuestas de feedback de clientes quedan documentadas en el roadmap, pero no se implementan en estas seis fases. Tienen sentido cuando las bases ya estén funcionando, y se cotizan aparte.

Siete meses de desarrollo

Las fases 2 y 3 se solapan a propósito: mientras se define el modelo, ya se empieza a construir la estructura. Los plazos son estimativos y se reestiman al terminar la Fase 1, cuando sepamos el volumen real del archivo histórico.

Fase
Mes 1Mes 2Mes 3Mes 4Mes 5Mes 6Mes 7
1 · Catastro de datos
Levantamiento de fuentes
Diagnóstico y riesgo legal
2 · Arquitectura y flujo
Modelo Cliente/Cargo/Candidato
KPIs, hitos y margen
3 · Estructura y carga
Creación de bases y pipelines
Carga histórica y deduplicación
Buscador de candidatos
4 · Visualización
Dashboards y vista 360°
5 · Analítica y scoring
Scoring y benchmark de rentas
6 · Aplicaciones IA
Informe Assessment y agente
Catastro
Arquitectura
Estructura y carga
Visualización
Analítica y scoring
Aplicaciones IA

No hay que esperar siete meses para ver algo

Dos entregas atacan directamente los dolores que más tiempo consumen hoy, y llegan antes del cierre del proyecto.

Mes 4

Buscador de candidatos

Sobre la primera carga del histórico. Deja de depender de que alguien recuerde a quién se entrevistó hace tres años para un cargo parecido. Es el primer golpe contra el "la información vive en las cabezas".

Mes 7

Informe Assessment automático

El informe se arma desde la data del proceso, con las ponderaciones acordadas y el lenguaje cuidado que Humanitas ya usa. El consultor edita y valida, en vez de construir desde cero cada vez.

Suscripción mensual, sin desembolso inicial

En vez de cobrar cada fase por separado, trabajamos con una cuota mensual mientras dura el desarrollo. Ustedes pagan a medida que ven avance, y pueden evaluar el proyecto mes a mes en lugar de comprometer todo el presupuesto por adelantado.

Post proyecto

Mantención y evolución

Continuo, a partir del mes 8

UF 15 / mes + IVA Renovación mensual

Incluye

  • 10 horas mensuales de cambios y desarrollos nuevos
  • Reunión semanal de seguimiento con el equipo
  • Monitoreo de calidad de datos y alertas de integridad
  • Recalibración del scoring con los procesos nuevos que se van cerrando
  • Backlog de mejoras priorizado en conjunto
  • Incorporación de nuevas fuentes de datos a medida que aparezcan
  • Acceso a las capacidades nuevas que Pullai vaya desarrollando
Cuota mensual UF 15 + IVA

Detalle por fase

Fase Período Entregable principal
1 Catastro de datos Mes 1 Inventario de fuentes, diagnóstico de calidad y mapa de riesgo Ley 21.719
2 Arquitectura y flujo Mes 2 Modelo Cliente / Cargo / Candidato, KPIs, hitos de facturación y blueprint cloud
3 Estructura y carga Meses 3–4 Bases operativas con histórico cargado + buscador de candidatos
4 Visualización Mes 5 Dashboards de pipeline, margen y facturación + vista 360°
5 Analítica y scoring Mes 6 Scoring de candidatos, benchmark de rentas y simulador de oferta
6 Aplicaciones IA Mes 7 Informe Assessment automático, agente conversacional y alertas
Total desarrollo 7 meses UF 210 + IVA  ·  UF 30 mensuales

Compromiso por fase, no por siete meses. Al cierre de cada fase se evalúa el avance en conjunto. Si Humanitas decide detener el proyecto, lo entregado hasta ese punto queda operativo y documentado, y el aviso corre con 30 días.

Sobre el valor de la UF y el IVA. Los montos se expresan en UF y se facturan en pesos al valor del día de emisión. Todos los valores indicados son netos, sin IVA incluido.

Qué necesitamos de Humanitas

Nada de esto requiere trabajo previo de ordenamiento. Los archivos pueden entregarse tal como están hoy: desordenados, incompletos o duplicados. Ordenarlos es justamente el trabajo.

Requisito Detalle
Champions por área Una persona por área que empuje el proyecto desde adentro y se haga parte de su éxito. No es un rol de supervisión: es quien valida que lo entregado efectivamente sirve para su trabajo, prioriza qué se construye primero y arrastra al resto del equipo a usarlo. Sin champions, la plataforma se construye igual, pero nadie la adopta.
Responsables por fuente Una persona de referencia para Facturación, otra para Contrato Comercial y otra para Operaciones. Son quienes resuelven dudas técnicas y validan supuestos durante el catastro.
Acceso al archivo histórico Acceso de lectura a las carpetas y planillas, incluyendo el material anterior a 2005 si existe en digital. Tal como estén, sin limpieza previa.
Dashboards y reportes actuales Los Excel y reportes que hoy se usan para decidir. Sirven para entender qué métricas importan de verdad y no rehacer lo que ya funciona.
Definición de entorno cloud Si ya existe una cuenta corporativa (GCP, AWS o Azure), habilitar accesos controlados. Si no existe, definir si Pullai la crea y administra.
Contraparte para KPIs e hitos Un socio o gerente con autoridad para definir los hitos de facturación, la fórmula de margen y las ponderaciones del Informe Assessment.
Muestras de entregables Ejemplos reales de Informe Assessment, carta de oferta y propuesta comercial, para replicar el formato y el lenguaje que Humanitas ya usa.

Responsabilidades y alcance

Tema Definición
Protección de datos personales Humanitas actúa como responsable del tratamiento bajo la Ley 21.719: consentimiento, derechos de los titulares y base legal del tratamiento. Pullai asegura la alineación técnica (control de accesos, trazabilidad, minimización) pero no asume las obligaciones frente a candidatos y clientes.
Acceso a datos Las credenciales y accesos a plataformas los provee Humanitas. Pullai no se responsabiliza por demoras causadas por falta de acceso o permisos.
Calidad de los datos Pullai asume que los archivos entregados reflejan la información real disponible. No nos responsabilizamos por errores derivados de vacíos o inconsistencias en los sistemas de origen, aunque sí los identificamos y reportamos en el diagnóstico.
Seguridad e infraestructura La seguridad del entorno cloud (IAM, firewalls, respaldos) es responsabilidad de Humanitas. Pullai aplica buenas prácticas, pero no administra el hosting salvo acuerdo expreso.
Dependencias de terceros Pullai no se hace responsable por interrupciones o cambios en plataformas externas (por ejemplo, Swell), salvo que hayan sido incluidas explícitamente en el alcance.
Solicitudes de cambio Los cambios de alcance posteriores a la entrega de una fase se gestionan dentro de las horas de mantención o se cotizan aparte según su magnitud.
Propiedad intelectual Los entregables desarrollados para Humanitas (bases, dashboards, lógica de negocio, modelos de scoring entrenados con su data) le pertenecen. Pullai retiene la propiedad de sus tecnologías núcleo: frameworks de conectores, plantillas de infraestructura y componentes de automatización interna.

Conversemos la Fase 1

El catastro de datos es el punto de entrada natural: en un mes sabremos exactamente qué hay, qué se puede aprovechar y cuánto trabajo real implica el resto del proyecto.

Sitio pullai.cl
Propuesta

Septiembre 2026