Uniper acelera la contratación con la IA contextual de Celonis
- Casos de éxito
La compañía energética ha reducido en 27 días el tiempo medio de contratación y mejorado la fase de selección en 13 días gracias a un agente de inteligencia artificial basado en Celonis Context Model y desarrollado en Microsoft Copilot Studio.
Celonis y Uniper, compañía energética europea con presencia global, han demostrado que los agentes de inteligencia artificial solo alcanzan su verdadero potencial cuando operan sobre un contexto empresarial estructurado. Uniper ha desarrollado un agente de IA para selección y contratación de talento, basado en Celonis Context Model (CCM) y construido en Microsoft Copilot Studio, que ya está generando mejoras operativas significativas en sus procesos de recursos humanos.
Lars Reinkemeyer, Chief Evangelist en Celonis, explica que “la IA empresarial solo puede alcanzar todo su potencial cuando comprende cómo funciona realmente una empresa y cómo hacer que funcione mejor”.
El proyecto demuestra que la IA sin contexto operativo ofrece respuestas genéricas, mientras que la IA contextualizada con Celonis proporciona información precisa, detallada y adaptada a cada responsable de contratación. Robert Daamen, director del Centro de Excelencia de Inteligencia de Procesos de Uniper, señala que “con Celonis como nuestra capa de contexto, estamos creando soluciones de IA que no son solo herramientas con las que experimentamos, sino asistentes en los que confiamos”.
Un agente de IA, dos resultados radicalmente distintos
Para evaluar el impacto del contexto, Uniper probó el agente con la misma instrucción en dos escenarios. Por un lado, en el de una IA sin contexto, solo datos del sistema de RR. HH., el agente devolvió respuestas genéricas como “fragmentación de datos”, “sobrecarga del responsable de contratación” o “falta de visibilidad de las tareas”.
En el segundo, en el de una IA con Celonis Context Model, el agente ofreció información específica y accionable, como “Hay 27 candidatos en diversas ofertas de empleo que llevan más de 14 días en la lista de preseleccionados”. Este nivel de precisión permitió a los equipos actuar de forma inmediata y eliminar cuellos de botella reales, no teóricos.
Tras poner el agente en producción, Uniper ha logrado mejoras significativas, tales como 27 días menos en el tiempo medio hasta la firma del candidato, y 13 días menos en la fase de selección.
Asimismo, ha proporcionado información precisa para responsables y directivos, eliminando respuestas genéricas; mayor transparencia y control del proceso de contratación; y optimización del uso de tokens, sustituyendo inferencias probabilísticas por lógica empresarial estructurada. El agente también coordina tareas del personal de RR. HH., como redactar y enviar correos a candidatos y compañeros, y destaca tareas urgentes o vencidas.
Tras el éxito en RR. HH., Uniper, Celonis y Microsoft están ampliando el uso del modelo a otros procesos clave como mantenimiento de centrales, gestión de energía hidroeléctrica, ITSM, venta y comercio de energía, servicios financieros y auditoría interna. En el área de Ventas y Comercio, donde se realizan cientos de operaciones por hora, Celonis Data Core permite transmitir datos en tiempo real, facilitando decisiones rápidas y precisas.
El impulso de esta expansión cuenta con el apoyo directo del CIO, CFO y CPTO de Uniper, que lideran la transformación de las áreas de tecnología y recursos humanos.
