Reclutamiento externalizado (RPO): automatiza emails a candidatos y seguimiento con Claude Code

Un viernes por la tarde tenía 35 candidatos repartidos entre tres clientes. Respuestas para agendar entrevistas, avisos de descarte, recordatorios de documentación. Abrí la bandeja de entrada y me pasé media hora bloqueado, sin saber por dónde empezar.

Y entonces la lié. Envié a un candidato del Cliente B un email escrito para el Cliente A, ese que decía “la siguiente entrevista es el martes que viene”. En cuanto pulsé enviar me di cuenta y se me heló la sangre.

En el reclutamiento externalizado (RPO) el trabajo es justo eso: cambiar de chip todo el día. Cada cliente tiene su propio flujo de selección y su propio tono. Cada candidato está en una fase distinta. Mientras esto se sostenga solo con la memoria y las ganas, en temporada alta algo termina rompiéndose seguro.

Lo que hice estos últimos meses no fue automatizar los emails “del todo”. Fue trazar una línea clara: dejar que Claude Code se encargue solo de los borradores y de ordenar, y que la decisión de enviar la tenga siempre una persona. Hoy te cuento el procedimiento concreto, con un prompt listo para copiar y un script de verificación que puedes ejecutar.

Puntos clave

• En RPO, la mayoría de los retrabajos no vienen de “redactar el texto”, sino de perder de vista en qué fase está cada candidato.
• A Claude Code le delegas el borrador de los emails, el inventario de estados de selección y la detección de candidatos olvidados; el envío y el sí/no lo decide una persona.
• Si conviertes los emails en plantillas, lo que te costaba 5-8 minutos por email baja a 1-2 minutos. Con 100 emails a la semana, eso ronda las 20 horas al mes ahorradas.
• Los datos personales no se le pasan a la IA: trabajas con seudónimos y etiquetas de fase, nunca con nombres reales ni contactos.
• Incluyo una plantilla de prompt lista para usar y un script que detecta los candidatos que llevan días parados en el embudo.

A quién va dirigido en RPO y dónde se atasca siempre

Este artículo piensa en el responsable de RPO que lleva el reclutamiento de varias empresas cliente a la vez. Tú solo gestionas entre 5 y 10 clientes, con decenas de candidatos en paralelo de forma permanente. Las respuestas a las invitaciones de portales de empleo, el trato con las agencias, la coordinación de entrevistas y el aviso final: casi toda la comunicación pasa por ti.

Pongamos primero el flujo de trabajo habitual sobre la mesa.

1. Reúnes con el cliente el perfil buscado y el flujo de selección.
2. Captas candidatos por portales o agencias.
3. Comunicas al candidato el resultado de la criba de CV.
4. Coordinas las fechas de la primera y la segunda entrevista.
5. Tras cada entrevista, pides al cliente su valoración.
6. Envías el aviso de oferta o de descarte.
7. Compartes con el cliente un informe de avance.

Este flujo, en sí, no cambia mucho de un RPO a otro. El problema es que el mismo flujo lo corres en paralelo tantas veces como clientes tengas.

Estos son los retrabajos típicos. ¿Te suena alguno?

• Reutilizas tal cual un texto con el tono del Cliente A para el Cliente B, y queda raro.
• La promesa de “responder en menos de 48 horas tras la entrevista” se cae en cuanto suben los candidatos.
• Un candidato lleva días parado esperando la valoración del cliente y se te olvida.
• Redactas el aviso de descarte desde cero cada vez y llegas a la tarde agotado.
• El estado de selección de tu hoja de cálculo no coincide con la comunicación real.

Ninguno es un problema de capacidad: es que el cambio de chip no da abasto frente al volumen de trabajo en paralelo. Ahí es donde entra la IA.

Qué delegas a la IA y qué decides siempre tú

Empecemos por trazar la línea con claridad. Si esto queda difuso, pasa lo de mi email mal enviado del principio.

Tarea	Lo hace Claude Code	Lo decides siempre tú
Email al candidato	Crear el borrador y ajustar el tono	Pulsar enviar
Estado de selección	Inventariar la lista y detectar olvidos	Decidir el sí/no en sí
Coordinar fechas	Redactar opciones y borrador de recordatorio	El aviso de confirmación final
Informe de avance	Sumar cifras y crear el borrador	Decidir qué se publica al cliente
Aviso de descarte	Generar un texto cuidado	Validar que el motivo es razonable

La idea es sencilla. Lo que, si se equivoca, se queda parado en la carpeta de borradores, se lo dejas a la IA; lo que, una vez fuera, ya no tiene vuelta atrás, lo controlas tú. El envío, el sí/no y los avisos de confirmación: estos tres los toca tu dedo al final. Si lo decides así, no la lías ni en temporada alta.

Para profundizar en cómo repartir permisos, te ayuda lo que ordené para no técnicos en Cómo usar Claude Code sin ser ingeniero.

Caso 1: producir borradores de emails a partir de plantillas

Aquí es donde más se nota. Si te fijas, los emails de RPO son solo unos pocos patrones: criba superada, fecha de entrevista, descarte, oferta. El esqueleto del texto es el mismo; lo que cambia es el nombre del candidato y el tono del cliente.

Por eso registras los textos más usados como “plantillas” y le pasas a Claude Code la situación para que saque solo el borrador. Lo que antes te costaba 5-8 minutos por email, si solo lo vuelcas en la plantilla, son 1-2 minutos.

Comparado el antes y el después queda así:

• Antes: escribir desde cero mirando la bandeja de entrada cada vez. Por la tarde el texto sale descuidado.
• Después: pasas la situación en viñetas y sale el borrador. La persona solo verifica los hechos y hace ajustes mínimos.

Esta es la plantilla de prompt para sacar el borrador. Cópiala tal cual y cambia solo lo que va entre corchetes.

Eres un asistente de redacción de emails para reclutamiento externalizado (RPO).
Con las condiciones de abajo, crea en español el borrador de un email para el candidato.

# Tono del cliente
[Ej.: cuidado y formal. Evita la jerga técnica]

# Tipo de email
[Criba superada / Aviso de fecha de entrevista / Descarte / Oferta, uno de ellos]

# Situación
- Nombre con que tratar al candidato: [Candidato A u otro seudónimo]
- Puesto al que se postula: [Comercial, etc.]
- Lo que hay que comunicar esta vez: [Primera entrevista el 12/06 a las 14:00, en línea]
- Notas: [Han pasado 3 días desde el último contacto, así que incluye una breve disculpa]

# Restricciones
- Unas 200-300 palabras
- Propón también el asunto
- No incluyas en el cuerpo datos que identifiquen a la persona
- Como una persona lo revisará antes de enviar, añade al final, en viñetas, los puntos que conviene comprobar

El truco está en hacer que saque esos “puntos que comprobar” del final. Si haces que la IA declare por sí misma dónde tiene dudas, tu revisión termina en un instante. Si quieres afinar cómo montas el prompt, échale un ojo también a Técnicas avanzadas de ingeniería de prompts.

Caso 2: detectar cada mañana los candidatos olvidados

El segundo caso es detectar a los candidatos parados. Lo que más miedo da en RPO es “olvidarte” de alguien. Si dejas tirado a un candidato que lleva 3 días parado esperando la valoración del cliente, eso es pérdida de oportunidad y daño a la confianza.

Aquí lo seguro es no dejar que la IA decida, sino sacar los olvidos con una regla mecánica. Guardas en un CSV la fase y la fecha de última actualización de cada candidato, y con un script destapas a “los que llevan varios días sin moverse”.

El siguiente script de Node.js lista los candidatos que llevan 3 días o más sin moverse desde la última actualización. Está diseñado para correr solo con IDs seudónimos, sin nombres reales. Coloca candidates.csv en la misma carpeta y ejecuta.

import { readFile } from "node:fs/promises";

// Formato de candidates.csv:
// id,fase,ultimaActualizacion,responsable
// C001,Criba de CV,2026-06-01,Masa
// C002,A la espera de 1a entrevista,2026-06-05,Masa

const STALE_DAYS = 3;
const today = new Date("2026-06-07");

const raw = await readFile(new URL("./candidates.csv", import.meta.url), "utf8");
const rows = raw.trim().split("\n").slice(1); // Quitar la cabecera

const stale = [];
for (const line of rows) {
  const [id, fase, ultimaActualizacion, responsable] = line.split(",").map((s) => s.trim());
  const dias = Math.floor((today - new Date(ultimaActualizacion)) / 86400000);
  if (dias >= STALE_DAYS) {
    stale.push({ id, fase, responsable, dias });
  }
}

stale.sort((a, b) => b.dias - a.dias);

if (stale.length === 0) {
  console.log("No hay candidatos parados.");
} else {
  console.log(`Candidatos sin movimiento desde hace ${STALE_DAYS} dias o mas: ${stale.length}`);
  for (const c of stale) {
    console.log(`- ${c.id} / ${c.fase} / responsable ${c.responsable} / ${c.dias} dias parado`);
  }
}

Ejecutarlo es solo esto.

node check-stale.mjs

La lista que sale se la pasas tal cual a Claude Code y le pides “con esta lista de parados, crea por fase los borradores de los recordatorios que toca enviar hoy”, y enlazas con el Caso 1. La decisión, la persona; la aburrida detección de olvidos, la máquina; la redacción, la IA. Los roles quedan limpiamente repartidos.

Caso 3: fijar en CLAUDE.md las reglas de texto por cliente

El tercer caso es el mecanismo para evitar confundir el tono entre clientes. Mi email mal enviado del principio también tenía esa raíz: “se me mezclaron en la cabeza las reglas del Cliente A y las del Cliente B”.

Esto se evita escribiendo las reglas de cada cliente en un archivo y haciendo que la IA lo lea siempre. En Claude Code, si dejas las reglas del proyecto en CLAUDE.md, las consulta de forma automática en cada petición.

Por ejemplo, lo escribes así:

• Cliente A: muy formal. Usa “ustedes”. Sin emojis. Responder el mismo día.
• Cliente B: algo más cercano. Usa “vosotros”. Incluye siempre una frase que acompañe la incertidumbre del candidato.
• Común: no prometer en firme salario ni condiciones. Ofrecer siempre varias opciones de fecha.

Cómo afinar este archivo lo tienes recogido en Buenas prácticas de CLAUDE.md. Una vez pasas las reglas a un archivo, aunque en temporada alta no te dé la cabeza, la IA frena las confusiones por ti.

Como checklist tras la adopción, basta con comprobar lo siguiente antes de enviar un email y los accidentes casi desaparecen:

• El cliente destinatario y el tono del texto coinciden.
• El nombre de trato y el puesto del candidato son correctos.
• No hay errores de hechos en fecha, lugar o URL.
• No has prometido por tu cuenta salario ni condiciones.
• No has pegado datos personales en las instrucciones a la IA.

Estimación de ROI y cuidado con los datos personales

Saquemos una estimación aproximada del ahorro. Con 100 emails a candidatos por semana, a 7 minutos antes y 2 minutos después por email, son unas 8 horas a la semana, alrededor de 30 horas al mes. Si sumas el trabajo manual de la detección de parados, en temporada alta rinde aún más. Es solo un cálculo grueso, pero el verdadero valor es poder dedicar ese tiempo liberado a las entrevistas con los candidatos y a las propuestas.

Por otro lado, aquí hay que ir con cuidado. El reclutamiento externalizado (RPO) maneja un bloque enorme de datos personales. No pegues directamente en las instrucciones a la IA el nombre real, el teléfono, el email ni la fecha de nacimiento del candidato. Sé estricto con esto.

En concreto, lo diseñas así:

• Trata a los candidatos con IDs seudónimos del tipo “Candidato A” o “C001”.
• No le pases a la IA los contactos ni el contenido del CV; eso lo cruza una persona por su cuenta.
• Si también quieres ocultar el nombre del cliente, sustitúyelo por “Empresa X”.
• Verifica en las condiciones del servicio que usas que los datos de entrada no se usen para entrenar el modelo.

Aunque trabajes con seudónimos, da de sobra para crear las plantillas de email y detectar parados. Es más: no pasar datos personales hace que el texto quede más genérico como plantilla y se pueda reutilizar mejor.

Preguntas frecuentes

P. ¿Está bien dejar que envíe los emails de forma totalmente automática? Mejor no. Los emails de RPO, una vez enviados, no se pueden retirar. No rompas la línea: la IA llega hasta el borrador y los puntos a comprobar; el botón de enviar lo pulsa una persona.

P. ¿Puedo hacer que la IA lea el CV del candidato y lo resuma? Hay que ser prudente por el lado de los datos personales. Si de verdad necesitas un resumen, oculta nombre y contacto y pasa solo el contenido del puesto y los años de experiencia. Comprueba antes también si tu contrato con el cliente permite usar una IA externa.

P. No sé programar, ¿puedo usar el script de verificación? Funciona con solo instalar Node.js y escribir una línea de comando. Para empezar sin tropiezos, arranca por preparar el entorno con la Guía de inicio de Claude Code.

P. Si quiero empezar en pequeño, ¿cuál es el primer paso? El borrador del aviso de descarte. Es un texto estándar y, a la vez, escribirlo cada vez cansa sin que se note. Con solo convertirlo en plantilla, el desgaste de la tarde baja de forma clara.

Lo que pasó cuando lo probé de verdad

Por mi cuenta, creé un CSV con 20 candidatos ficticios y pasé el script de detección de parados de arriba. Destapó de un golpe 5 candidatos que llevaban 3 días o más parados, y los olvidos de cuando revisaba la lista a ojo parecían cosa del pasado.

Para los borradores de email, separé los tonos del Cliente A y el Cliente B en reglas al estilo CLAUDE.md y generé 10 emails. Cero confusiones de tono. Lo que descubrí es que esos “puntos que comprobar” que la IA pone al final son más útiles de lo que imaginaba. Como cada vez añade “comprueba que el día de la semana de la fecha coincide con la realidad”, mi revisión terminaba en unas decenas de segundos.

A la inversa, los juicios “como persona”, como si el motivo del descarte es razonable, evidentemente no se le pueden dejar del todo a la IA. Ahí confirmé que el diseño correcto era el que dice la línea: eso lo controla una persona.

Si eres un equipo de RPO que quiere convertir toda la gestión de selección en un sistema a nivel de empresa, lo más rápido es afinar juntos el diseño operativo en formación y consultoría de implantación. Y si prefieres probarlo primero por tu cuenta, copia el script de detección de parados y la plantilla de prompt de arriba, y ponlos a correr mañana por la mañana en tu bandeja de entrada.

Como referencia externa, conviene revisar las directrices oficiales sobre el tratamiento de datos personales; en la Unión Europea, la web oficial del Comité Europeo de Protección de Datos mantiene la información al día.