El cliente necesitaba:

• identificar profesionales válidos en distintas categorías;
• localizar perfiles realmente activos;
• distinguir perfiles relevantes frente a ruido;
• detectar capacidad de atención internacional;
• consolidar información consumible por su plataforma;
• y automatizar procesos de captación y seguimiento.

Las fuentes disponibles presentaban limitaciones importantes:

• registros oficiales sin datos de contacto;
• información dispersa entre webs y plataformas externas;
• categorías demasiado genéricas;
• falta de normalización;
• necesidad de validación continua.

El proceso manual hacía inviable escalar el modelo a miles de perfiles.

Dataka desplegó un pipeline modular basado en tecnología KIDE para automatizar la adquisición, enriquecimiento y estructuración de perfiles.

El sistema combina:

• adquisición multifuente;
• scraping automatizado;
• normalización de datos;
• clasificación mediante IA;
• scoring;
• validación cruzada;
• y consolidación operativa.

El flujo desarrollado permite:

1. localizar candidatos desde múltiples fuentes;
2. enriquecer información mediante scraping y análisis automático;
3. validar actividad y coherencia de datos;
4. clasificar perfiles según categorías definidas;
5. detectar señales relevantes para el negocio;
6. generar perfiles estructurados y consumibles;
7. activar procesos automáticos de outreach y seguimiento.

La solución mantiene un enfoque incremental y reutilizable, permitiendo incorporar nuevas categorías, territorios o fuentes sin rediseñar el modelo completo.

• Captación automatizada de profesionales y proveedores.
• Enriquecimiento y clasificación automática de perfiles.
• Integración multifuente (registros oficiales, geolocalización, webs).
• Detección de patrones y scoring mediante IA.
• Consolidación de información consumible vía API o BBDD.
• Automatización de outreach y seguimiento.
• Construcción progresiva de repositorios estructurados y reutilizables.