Release Notes Coodesh — Q1/2026

Durante el primer trimestre de 2026, evolucionamos la plataforma Coodesh con foco en tres grandes frentes: más inteligencia en los assessments, mayor control y seguridad en los procesos de evaluación y una mejor experiencia para empresas, candidatos y equipos técnicos.

Entre enero y marzo, lanzamos mejoras importantes en certificados, visibilidad de resultados, importación masiva de preguntas, generación de contenido con IA, proctoring, puntuación personalizada, matriz de competencias, filtros de candidatos y la nueva Entrevista Conversacional con IA.

Estas actualizaciones fortalecen a Coodesh como una plataforma completa para empresas que necesitan evaluar, comparar y desarrollar talento con más precisión, escala y gobernanza.

Ahora es posible incluir entrevistas conducidas por inteligencia artificial dentro de los assessments de Coodesh.

La nueva Entrevista Conversacional con IA permite que un entrevistador virtual converse con el candidato en tiempo real, siguiendo un flujo natural de presentación, exploración de temas y cierre. La empresa puede configurar los temas que serán abordados, elegir el avatar del entrevistador e incluir hasta 3 sesiones conversacionales por assessment.

El candidato puede responder por texto o audio, y la conversación puede retomarse automáticamente si ocurre una inestabilidad en la conexión. La experiencia también incluye mensajes animados, indicador de “escribiendo”, saludo inicial más rápido y reproducción de audio con visualización de onda sonora.

Las entrevistas tradicionales consumen tiempo operativo, requieren coordinación de agendas y dificultan la estandarización entre candidatos. Con la Entrevista Conversacional con IA, las empresas pueden escalar etapas iniciales o intermedias de entrevista manteniendo consistencia, trazabilidad y una experiencia más fluida para el candidato.

Para empresas medianas y grandes, esto significa:

Coodesh ahora cuenta con flujos más claros para envío de certificados y resultados de evaluaciones.

Los candidatos que finalizan una evaluación con una puntuación superior al mínimo configurado pueden recibir automáticamente el certificado por correo electrónico. Las empresas también pueden reenviar certificados manualmente cuando sea necesario.

Además, los resultados de las evaluaciones pueden ser ocultados al candidato y enviados posteriormente de forma individual o masiva. Los intentos con resultados ocultos pasan a ser identificados en el sistema con la etiqueta Hidden Results.

También se agregaron acciones masivas para gestionar intentos, incluyendo reabrir, desbloquear, editar, enviar resultados y cancelar invitaciones programadas.

Las empresas con procesos de selección más estructurados no siempre quieren liberar el resultado inmediatamente al candidato. En muchos casos, el equipo de reclutamiento necesita revisar el desempeño, comparar candidatos o alinear internamente la comunicación antes de enviar una devolución.

Con estas mejoras, la empresa gana más control sobre el flujo de comunicación y puede decidir cuándo y cómo compartir resultados y certificados.

Esto mejora la gobernanza del proceso y evita comunicaciones anticipadas, inconsistentes o fuera del momento ideal.

La plataforma recibió nuevas mejoras de integridad para evaluaciones online.

Ahora, cada invitación de assessment puede tener configuraciones individuales de proctoring, como webcam, foto, cambio de pestaña y otras validaciones de ambiente. Estas configuraciones pueden ser diferentes de la configuración estándar de la evaluación.

También se agregaron nuevas capacidades de monitoreo, incluyendo:

Las evaluaciones online necesitan equilibrar experiencia del candidato y confiabilidad del proceso. Para empresas que contratan a escala o evalúan posiciones críticas, es esencial contar con evidencias sobre el ambiente en el que se realizó la evaluación.

Estas mejoras ayudan a aumentar la seguridad de los assessments, reducir riesgos de fraude y ofrecer más contexto para las decisiones de contratación.

Al permitir configuraciones por invitación, la empresa también gana flexibilidad: puede aplicar reglas más estrictas para vacantes sensibles y reglas más simples para evaluaciones exploratorias, internas o de menor criticidad.

Ahora es posible importar preguntas de assessment de forma masiva vía CSV o JSON.

La importación cuenta con detección automática de idioma, resolución de habilidades relacionadas y soporte para campos como peso, objetivo de la pregunta y criterios de evaluación.

Este recurso facilita la creación o migración de bancos de preguntas hacia Coodesh.

Las empresas que ya poseen bibliotecas internas de preguntas, casos, pruebas técnicas o evaluaciones por área no necesitan registrar todo manualmente.

La importación masiva reduce el tiempo de configuración, facilita la estandarización de la biblioteca y permite que equipos de RR. HH., Talent Acquisition, Learning & Development y áreas técnicas creen assessments con mayor velocidad.

Para organizaciones con múltiples unidades, cargos, niveles e idiomas, este recurso acelera la adopción de la plataforma y reduce el trabajo operativo.

Las preguntas de assessment ahora pueden tener puntuación mínima y máxima personalizadas.

También se agregó soporte para scores en formato textual para evaluaciones cualitativas, permitiendo representar resultados de forma más flexible cuando la nota numérica no es suficiente.

No todas las preguntas tienen el mismo peso en una evaluación. Una pregunta práctica, un caso abierto o una respuesta en video pueden ser más relevantes que una pregunta objetiva simple.

Con la puntuación personalizada, las empresas pueden calibrar assessments con más precisión, asignando pesos diferentes a competencias críticas.

Esto mejora la calidad del análisis y permite crear evaluaciones más alineadas con el nivel de la posición, la seniority esperada y la complejidad del rol.

Coodesh incorporó generación de contenido con IA para apoyar la creación de estructuras de carrera, trayectorias, posiciones, categorías y habilidades.

La IA puede generar descripciones, niveles de dominio, ejemplos y requisitos relacionados con skills, con soporte multilingüe.

En marzo, también mejoramos la generación de skills para que las descripciones y niveles sean procesados en segundo plano, sin bloquear la interfaz.

Mapear habilidades, cargos y niveles de dominio es una de las etapas más trabajosas en proyectos de skills management, career path y workforce planning.

Con la generación de contenido por IA, las empresas pueden acelerar la construcción de su arquitectura de habilidades sin empezar desde cero.

Esto reduce la dependencia de hojas de cálculo manuales, facilita la estandarización entre áreas y permite que equipos de RR. HH. y liderazgo construyan modelos de carrera más consistentes.

El área de Carreras recibió una nueva Matriz de Competencias Interactiva.

La interfaz fue rediseñada para facilitar la navegación en matrices grandes, con soporte para:

Además, una misma skill ahora puede estar vinculada a múltiples categorías, con un indicador visual que muestra cuántas categorías comparten esa habilidad.

Las empresas medianas y grandes suelen tener estructuras complejas de cargos, trayectorias, niveles y competencias. Sin una interfaz adecuada, la gestión de esta información se vuelve lenta y difícil de mantener.

La nueva matriz hace que la operación sea más visual, rápida y escalable.

Para equipos de RR. HH., People Analytics, Learning & Development y líderes técnicos, esto facilita la construcción de mapas de habilidades, progresión de carrera y planificación de la fuerza laboral.

Los filtros de candidatos fueron mejorados en diferentes áreas de la plataforma.

Ahora, la búsqueda por rango salarial diferencia correctamente remuneración CLT y PJ. Antes, candidatos con salario informado solo como PJ podían aparecer en búsquedas filtradas por CLT, y viceversa.

También se corrigieron filtros del Talent Feed, incluyendo ubicación, carreras, tipo de contrato, idiomas, skills y rango salarial.

Además, se ampliaron campos y filtros de postulaciones, con información como origen, campaña, preferencias, enlaces públicos e invitaciones más claras.

La precisión de los filtros impacta directamente en la productividad de los equipos de reclutamiento.

Cuando la búsqueda devuelve candidatos fuera del perfil deseado, el equipo pierde tiempo revisando datos incorrectos. Con filtros más específicos y consistentes, la empresa puede encontrar talentos más alineados con el contexto de la vacante, modelo de contratación, ubicación y expectativa salarial.

Esto mejora la eficiencia operativa y la calidad de la shortlist.

Coodesh avanzó en mejoras relacionadas con idioma y localización.

Entre las actualizaciones están:

Para empresas que operan en Brasil, América Latina o contextos globales, la experiencia multilingüe es esencial.

Estas mejoras ayudan a ofrecer una jornada más clara para candidatos y usuarios internos, reduciendo ruidos de comunicación en procesos internacionales o distribuidos.

Para clientes con operaciones en múltiples países, esto también facilita la estandarización de procesos de selección y evaluación.

La aplicación de assessments recibió soporte completo para dark mode, con alternancia de tema y mejor persistencia de la preferencia del usuario.

También se realizaron ajustes visuales y de usabilidad en componentes de grabación, carga de archivos, navegación, menús, sidebars, transcripciones, impresión de respuestas y pantallas de evaluación.

La grabación de audio y video también fue mejorada, con selección de cámara y micrófono, persistencia de la elección de dispositivos y carga de archivos de video.

La experiencia del candidato influye directamente en la tasa de finalización de las evaluaciones.

Interfaces más claras, accesibles y consistentes reducen fricción durante la prueba, disminuyen dudas y hacen que el proceso sea más profesional.

Para las empresas, esto mejora la percepción de la marca empleadora y reduce solicitudes de soporte durante las evaluaciones.

Más tipos de pregunta pasaron a aceptar carga de archivos complementarios, incluyendo:

También se implementaron validaciones para archivos PDF, evitando errores al enviar archivos corruptos o con formato inválido.

En muchos procesos, la respuesta del candidato no se limita a una alternativa o texto corto. Puede involucrar código, documentación, evidencias, archivos técnicos, presentaciones, hojas de cálculo o materiales complementarios.

Con mayor soporte para uploads, Coodesh permite evaluaciones más realistas y alineadas con los desafíos del trabajo.

Esto es especialmente relevante para roles técnicos, producto, diseño, datos, negocio y posiciones que requieren entregables prácticos.

Las exportaciones CSV fueron optimizadas para grandes cuentas, con mejoras en índices, paralelización de exports y procesamiento de grandes volúmenes de resultados.

También se realizaron optimizaciones en consultas, uploads, uso de streaming en el backend y reducción del consumo de memoria.

Los clientes medianos y grandes suelen trabajar con alto volumen de candidatos, evaluaciones, resultados e históricos.

Con exportaciones más rápidas y consultas más livianas, la plataforma se vuelve más eficiente para operaciones a escala.

Esto reduce el tiempo de espera en reportes, mejora la experiencia de los usuarios administrativos y hace que la operación sea más confiable para bases más grandes.

En Q1/2026, Coodesh avanzó en recursos estratégicos para empresas que necesitan evaluar talento con más precisión, escala y seguridad.

Los principales destacados fueron:

Estas actualizaciones refuerzan nuestro compromiso de ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones sobre talento, combinando assessments, inteligencia artificial, datos de habilidades y una experiencia más confiable para todos los involucrados.