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El problema: estaba cansado de que los bots ATS rechazaran currículums que sí demostraban capacidades reales. Tenía las habilidades, pero mi currículum no las mostraba de forma verificable.
La idea: visualizar el historial de commits de GitHub como un árbol de dependencias que convierta evidencia técnica en un mapa de habilidades y un score de preparación para el mercado.
La pila tecnológica: frontend con Next.js 14 App Router, base de datos gráfica Neo4j ideal para modelar árboles de habilidades, y Gemini para analizar impacto frente a churn en el código. Este enfoque encaja perfectamente con servicios de inteligencia artificial y soluciones a medida que ofrecemos en Q2BSTUDIO.
Cómo funciona: se obtienen los repositorios públicos del usuario, se mapean los lenguajes y tecnologías a nodos de habilidad (por ejemplo React hacia Frontend), y se calcula un Market Readiness score que pondera impacto y frecuencia de cambio. La IA ayuda a distinguir commits con alto impacto real de trabajo de mantenimiento o churn.
Para empresas que buscan soluciones de software a medida, integración de agentes IA o proyectos de ia para empresas, en Q2BSTUDIO diseñamos productos similares y adaptamos la analítica para mejorar la empleabilidad técnica y la visibilidad en procesos de selección. Si necesitas desarrollar una aplicación que convierta datos técnicos en decisiones de negocio, visita servicios de desarrollo de aplicaciones y software a medida y conoce cómo podemos ayudarte.
Además ofrecemos servicios completos de ciberseguridad, pentesting y protección de pipelines de desarrollo para que la evidencia técnica sea segura y auditable, y damos soporte en servicios cloud aws y azure para despliegues escalables.
El MVP que lancé hoy es gratuito para desarrolladores y está pensado como una prueba de concepto para mostrar la capacidad de transformar actividad real en un perfil técnico verificable. Me encantaría ver si el grafo refleja con precisión tu stack y tus fortalezas.
La consulta Cypher "mágica" que uso en Neo4j para mapear dependencias de habilidad busca al usuario, relaciona sus commits y calcula el peso de la relación. En esencia pondera habilidades según uso real en el código:
MATCH ( u: User { username: $username }) - [ r: COMMITTED ] -> ( c: Commit ) WHERE c.impact_score > 50 MATCH ( c ) - [ :USES_LANGUAGE ] -> ( l: Language ) MERGE ( u ) - [ s: HAS_SKILL ] -> ( l ) ON CREATE SET s.weight = 1 ON MATCH SET s.weight = s.weight + 1 RETURN u , s , l
Esta versión simplificada muestra la idea: el peso de cada habilidad se incrementa según uso real en commits con impacto relevante, evitando basarse solo en lo que alguien afirma en un currículum.
En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y soluciones con Power BI. Podemos ayudarte a convertir datos técnicos en ventajas competitivas, desde la automatización de procesos hasta la creación de agentes IA que potencien tareas de reclutamiento o evaluación técnica. Si quieres explorar proyectos de IA aplicados a la empresa, consulta nuestra área de inteligencia artificial para empresas y descubre cómo combinamos experiencia en software a medida, ia para empresas y servicios inteligencia de negocio para generar valor real.
Conclusión: transformar actividad de desarrollo en un grafo de habilidades verificable mejora la visibilidad frente a ATS y reclutadores, y es una iniciativa que combina lo mejor de software a medida, IA y seguridad. Si buscas asesoría para implementar algo similar a escala empresarial o integrar análisis de impacto de código en tus procesos, en Q2BSTUDIO podemos diseñarlo e implementarlo.
