Determinística por design.
Todas as outras ferramentas de recrutamento com IA dão-te uma pontuação vinda de um modelo que não podes inspecionar. A Scovai foi construída para que a IA nunca decida o número: apenas prepara as provas.
Como a pontuação funciona realmente.
CVs, avaliações e transcrições de entrevistas tornam-se sinais limpos e estruturados. O trabalho do modelo termina aqui.
Cada competência, correspondência e classificação é um cálculo transparente e ponderado. Mesmos inputs → mesmo resultado, sempre.
Que sinais alimentaram a pontuação, com que peso e com que nível de confiança. Sem caixa negra.
A plataforma recomenda. A decisão fica nas mãos das pessoas. Sempre.
CVs, avaliações, transcrições de entrevistas
Os modelos leem e normalizam, aqui não há pontuação
Ponderada, determinística. Mesma entrada → mesma saída
Lista ordenada, cada pontuação assinalada pelo grau de certeza
Detalhe completo, rastreável até cada input
O pipeline de reordenação em duas fases: a IA lê, a fórmula ordena, os humanos decidem
Porque é que importa.
Não é "explicável, mais ou menos". Cada número liga-se aos seus inputs num só clique.
Resultados reproduzíveis, registo completo de ações. Se alguém perguntar porquê, tens resposta.
Sinais demográficos excluídos da pontuação por princípio. A equidade é monitorizada, não presumida.
Quando um candidato, um auditor ou um regulador pergunta "porquê esta pessoa?", tens uma resposta real e estruturada.
S.C.O.V.A.I.: o método, não uma palavra inventada.
Semantic Career Orchestration & Validation through Augmented Intelligence.
Lemos significado, não palavras-chave. Um CV em qualquer idioma suportado transforma-se em sinal estruturado e comparável.
Não paramos na contratação. Levamos os mesmos dados da candidatura ao onboarding e ao desenvolvimento.
Cada afirmação é verificada: competências testadas, identidade confirmada, traços medidos. Nada fica por comprovar.
A palavra-chave é aumentado. A IA faz a leitura pesada. O humano toma a decisão. Sempre.
Cada CV e cada função são representados como um vetor de significado, não de palavras-chave. Quanto mais perto um candidato estiver da função neste espaço, mais forte é o encaixe semântico, em qualquer idioma.
Correspondência semântica: candidatos e funções no mesmo espaço de embeddings
O motor por detrás da extração assenta em Cortex, infraestrutura privada e governada construída para ambientes regulados.
