Cómo LTM Usa Snowflake Cortex AI para Predecir el Onboarding de Candidatos con un 80% de Precisión

LTM es una empresa global de consultoría tecnológica y soluciones digitales con sede en India, que opera a una escala en la que la contratación es tanto una función operativa central como un riesgo financiero significativo. Con más de 80.000 usuarios dependientes de su infraestructura de adquisición de talento y tasas de abandono de ofertas de hasta el 30%, el coste de las decisiones de contratación reactivas — pagar entre una y tres veces el salario del candidato para volver a reclutar — era un lastre persistente durante las temporadas de mayor contratación.

Antes de migrar a Snowflake, el equipo de análisis de RRHH de LTM estaba limitado por sistemas heredados on-premises organizados en silos de datos. Las predicciones de candidatos se retrasaban semanas, los pipelines ETL requerían mantenimiento constante y los modelos de predicción no podían escalar al ritmo de los volúmenes de contratación. Como describió Rajeev Menon, Vicepresidente Ejecutivo de Recursos Humanos: «El panorama de contratación evoluciona rápidamente, y la tecnología ya no es solo un facilitador, sino un socio estratégico para mejorar la experiencia del candidato y generar resultados medibles.»

LTM migró a Snowflake en fases deliberadas: primero usando Snowconvert para una migración lift-and-shift de cargas de trabajo críticas, luego modernizando los pipelines ETL con conectores zero-ETL hacia SAP, SuccessFactors y plataformas ATS, y finalmente desplegando modelos de ML mediante Snowpark para operaciones de pipeline de extremo a extremo. Snowflake Cortex AI proporciona acceso a LLMs como Arctic, Llama 3 y Mistral a través de un entorno serverless totalmente gestionado, permitiendo al equipo desarrollar y desplegar aplicaciones de IA cinco veces más rápido que con su enfoque anterior. El predictor de probabilidad de incorporación — un modelo de ML central que analiza 12 variables predictivas a partir de datos históricos de incorporaciones y abandonos — clasifica a los candidatos en categorías Rojo, Ámbar y Verde según la probabilidad de incorporación.

Los resultados operativos fueron significativos en múltiples dimensiones. LTM predice ahora la probabilidad de incorporación de candidatos con más del 80% de precisión, dando a los equipos de contratación una ventana de 25 a 30 días para intervenir con ofertas personalizadas o sesiones de adaptación cultural antes de un posible abandono. El rendimiento de las consultas sobre datos críticos de contratación mejoró 10 veces. El coste total de propiedad se redujo un 70% respecto a los sistemas heredados. El desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA y ML se aceleró 5 veces. Más de 700 usuarios de Adquisición de Talento, Área de Negocio y Operaciones acceden a estos insights en tiempo real a través de dashboards de Power BI construidos sobre la capa de datos de Snowflake.

La trayectoria de LTM, de una contratación reactiva a una predictiva, se asienta ahora sobre una base preparada para el entorno empresarial. La combinación del acceso a LLMs de Cortex AI, la arquitectura de procesamiento modular de Snowpark y la gobernanza de precisión que cumple con GDPR y la Ley DPDP de India posiciona a LTM para escalar la IA de forma segura en su plantilla global.