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Mais de 250.000 entrevistas automatizadas utilizando ElevenLabs Agents
Traba está construindo uma plataforma de recrutamento de próxima geração para a cadeia de suprimentos industrial. Sua missão é conectar empresas com trabalhadores temporários qualificados e avaliados em grande escala.
Para alcançar esse objetivo, a Traba desenvolveu Scout, um sistema de entrevistas com IA integrado diretamente em suas operações. O Scout agora realiza mais de 50.000 entrevistas mensais em funções de armazém, logística e manufatura - reduzindo a carga de trabalho manual, melhorando as taxas de colocação e oferecendo avaliações consistentes em todas as regiões.
Embora milhões de trabalhadores estejam prontos para trabalhar, processos de contratação complicados impedem que centros de distribuição, hubs logísticos e fabricantes operem com máxima eficiência.
Esses empregos exigem qualificação. Os horários de turno variam. Existem barreiras linguísticas. Requisitos regulatórios devem ser seguidos. Tudo isso atrasa o recrutamento.
A Traba precisava expandir sem contratar milhares de recrutadores. Eles precisavam de um sistema consistente e confiável que pudesse avaliar a adequação dos trabalhadores mais rapidamente.
No final de 2024, Text to Speech e Speech to Text em tempo real se tornaram viáveis para entrevistas por telefone. A Traba começou a testar fornecedores com um objetivo: encontrar um parceiro que pudesse suportar IA conversacional avançada sem exigir a propriedade total do pipeline.
A ElevenLabs ofereceu:
O Scout foi lançado com uma arquitetura de agente único. Sua primeira versão provou que a IA poderia conduzir entrevistas estruturadas, qualificar candidatos e retornar avaliações úteis.
Apesar de sua simplicidade, a V1 realizou milhares de chamadas em paralelo e proporcionou economia de tempo imediatamente.
Em março de 2025, o Scout já havia realizado mais de 17.000 entrevistas e economizado mais de 1.400 horas de tempo de avaliação manual. Para se preparar para a demanda sazonal de pico, o sistema foi reconstruído para operar de forma autônoma.
As principais atualizações incluíram:
A ElevenLabs lançou suporte multilíngue, permitindo que o Scout trocasse entre inglês e espanhol durante a chamada com base na preferência do usuário. Isso desbloqueou o acesso a um segmento de trabalhadores anteriormente não atendido.
À medida que o contexto da entrevista se expandia, a Traba encontrou degradação do modelo. A ElevenLabs forneceu as ferramentas para dividir chamadas entre agentes especializados - introdução, avaliação, logística e suporte a FAQ - com transições suaves durante a conversa.
Os operadores precisavam de mais controle sobre as avaliações. A Traba construiu o Custom Scout, um framework para definir como são as respostas 'boas' com base em cada pergunta. As avaliações agora estão alinhadas com os critérios únicos de cada cliente.
A Traba desenvolveu um framework interno de teste de prompts com ciclos de feedback instantâneos. Ao gerar conjuntos de dados verificados por humanos através do Langfuse, a equipe pôde testar prompts A/B contra o desempenho no mundo real — permitindo uma rápida iteração em escala.
O sistema de entrevistas liderado por IA da Traba agora realiza mais de 50.000 entrevistas por mês e
Ao refinar seus bancos de perguntas, lógica de avaliação e fluxos de chamadas através de feedback contínuo, a Traba construiu um sistema que escala enquanto melhora a qualidade dos resultados.85% de toda a triagem de trabalhadores na plataforma é totalmente automatizada. Com uma média de 5 minutos por conversa, isso economiza mais de 4 mil horas de operadores por mês.
O roteiro da Traba inclui integração liderada por agentes, perguntas e respostas baseadas em vídeo, processamento de folhas de ponto e detecção de emoções via LLMs multimodais. Eles também estão trabalhando no refinamento de prompts liderado por agentes, usando dados de desempenho para treinar agentes que otimizam o design de entrevistas de forma autônoma.
O roteiro da Traba inclui integração liderada por agentes, Q&A baseado em vídeo, processamento de folhas de ponto e detecção de emoções via LLMs multimodais. Eles também estão trabalhando no refinamento de prompts liderado por agentes, usando dados de desempenho para treinar agentes que otimizam o design de entrevistas de forma autônoma.
Ao longo desta jornada, a Traba continua a se associar a nós enquanto desenvolvemos a próxima geração da nossa Plataforma de Agentes, expandindo os limites da inteligência linguística em fluxos de trabalho complexos do mundo real.
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