Cómo LTM Usa Snowflake Cortex AI para Predecir el Onboarding de Candidatos con un 80% de Precisión
LTM, empresa global de consultoría tecnológica y soluciones digitales con presencia en India y mercados internacionales, desplegó la AI Data Cloud de Snowflake para unificar sistemas de RRHH fragmentados y potenciar modelos predictivos de contratación. Migrando sus datos heredados a Snowflake y desplegando modelos de ML mediante Snowpark y Cortex AI, LTM predice la probabilidad de incorporación de candidatos con un 80% de precisión entre 25 y 30 días antes de su fecha de inicio, reduce el coste total de propiedad en un 70% y procesa datos de contratación 10 veces más rápido.
Impacto
80%
Precisión en la predicción de incorporación de candidatos
70%
Reducción del TCO por la migración a Snowflake
10x faster
Mejora en el rendimiento de consultas
5x faster
Aceleración en el despliegue de aplicaciones de IA/ML
up to 30%
Tasa de abandono de ofertas (antes de la IA)
Desafío
El análisis de RRHH de LTM operaba con sistemas heredados on-premises con datos en silos, sin infraestructura predictiva unificada, y tasas de abandono de ofertas de hasta el 30%, con predicciones retrasadas semanas y costes de recaptación de entre una y tres veces el salario del candidato en temporadas de alta contratación.
Solución
LTM migró a la AI Data Cloud de Snowflake, desplegando modelos de ML mediante Snowpark y Cortex AI para alimentar un predictor de probabilidad de incorporación que clasifica candidatos por probabilidad de onboarding, ofreciendo a los equipos de contratación una ventana de intervención de 25 a 30 días respaldada por datos unificados de SAP, SuccessFactors y plataformas ATS.
Herramientas y tecnologías
Lo que dicen los líderes
“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.”
“Al aprovechar Snowflake como plataforma de datos, hemos logrado una alineación perfecta entre tecnología y negocio, habilitando modelos avanzados como el predictor de incorporación con una precisión excepcional. Este hito demuestra cómo la innovación y la tecnología convergen para redefinir y transformar el proceso de selección.”
“Gracias a Snowflake, ahora podemos personalizar las estrategias de captación de candidatos, prevenir interrupciones de última hora y, sobre todo, evitar decepciones a nuestros clientes.”
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Historia completa
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.