Leroy Merlin reactiva 2.000 candidatos con IA de voz

Leroy Merlin y CLARA: la IA que llama a los candidatos que ya dijeron que sí

Leroy Merlin reactivó más de 2.000 perfiles de su base de datos de selección en menos de cinco meses con CLARA, un agente de voz con inteligencia artificial que llama a antiguos candidatos para actualizar su situación y conectarlos con vacantes abiertas. De esos 2.000 perfiles, unos 1.000 manifestaron interés en puestos disponibles y 293 candidatos fueron incorporados a nuevos procesos de selección, según los datos que la compañía compartió sobre su proyecto piloto.

Para un founder, la lectura no es la anécdota tecnológica: es que una empresa con más de 18.600 empleados en España encontró valor comercial en una base de datos que casi todas las compañías tratan como un cajón de currículums viejos. Ese activo ya estaba pagado. Solo faltaba usarlo.

¿Qué es CLARA y cómo funciona el agente de voz de Leroy Merlin?

CLARA no entrevista ni decide contrataciones. Su trabajo es anterior y mucho más mecánico: establecer conversaciones de voz con personas que en algún momento postularon a la compañía y actualizar de forma inmediata datos como ubicación, formación, experiencia e intereses profesionales.

El flujo tiene tres pasos claros:

• Contacto y actualización. El agente conversa con el candidato y refresca su perfil, que hasta ese momento podía tener información de años atrás.
• Detección de encaje. Cuando el perfil actualizado coincide con una vacante abierta, la herramienta lo traslada al equipo de Atracción y Talento.
• Decisión humana. A partir de ahí, el equipo valora la candidatura, gestiona la incorporación al proceso y acompaña las siguientes fases.

Ese último punto es la decisión de diseño más importante del proyecto. Virginia Sánchez, Manager de Atracción y Adquisición de Talento de Leroy Merlin España, lo resumió así: la IA «no sustituye el criterio ni el acompañamiento humano, sino que permite a nuestros equipos dedicar más tiempo a lo que realmente aporta valor: conocer a los candidatos, escuchar sus expectativas y acompañarlos en su desarrollo profesional».

Los números del piloto: qué pasó desde junio

El proyecto arrancó como piloto en junio de 2026 y estos son los resultados que la compañía reporta:

• Más de 2.000 perfiles reactivados en la base de datos de selección.
• Cerca del 50% de los contactados manifestó interés en vacantes abiertas.
• 293 candidatos derivados a procesos de selección activos.
• Tasa de contacto del 60%.
• Valoración de satisfacción de 9 sobre 10 entre los candidatos.

Hay un dato que conviene calcular porque no aparece explícito en los comunicados: si cerca de 1.000 personas dijeron que sí y 293 entraron a proceso, la conversión entre interés declarado y candidatura real ronda el 29%. Y sobre el total de reactivados, apenas algo más del 14% terminó en un proceso formal.

Nada de eso es un fracaso. Es la anatomía normal de un embudo de talento y, sobre todo, es la prueba de que la parte difícil —volver a poner a alguien al teléfono— sí se resolvió. El 71% restante del interés declarado es la métrica que los equipos de atracción tienen pendiente de atacar.

¿Por qué las empresas están volviendo a sus bases de datos de candidatos?

Toda compañía con cierto volumen de contratación acumula miles de perfiles que nunca volvió a mirar. El problema no es la falta de candidatos: es que la información caduca rápido. Alguien que aplicó hace tres años ya cambió de ciudad, de formación o de expectativas.

Ahí es donde el piloto de Leroy Merlin se vuelve replicable: convierte un archivo pasivo en un inventario vivo y lo cruza con las vacantes del momento. La compañía lo enmarca en su filosofía Human First y en su propuesta de valor al empleado «Como en Casa», junto a programas como Green Up, Generación L y Seniormente Responsable, orientados a distintas etapas de la vida laboral.

El respaldo de la estrategia es concreto: con más de 18.600 empleados en España, Leroy Merlin destinó en 2025 cerca de 4 millones de euros a formación, un 11,7% más que el año anterior, y acumuló alrededor de 586.000 horas formativas, con una media de 31 horas por empleado y participación del 100% de la plantilla. La IA entra, entonces, como una capa de eficiencia sobre una inversión en personas que ya existía.

¿Cuánto ahorra de verdad la IA en reclutamiento?

Los datos del sector ayudan a dimensionar el fenómeno. Según el informe Future of Recruiting 2025 de LinkedIn, los profesionales de adquisición de talento que usan IA generativa declaran ahorrar de media un 20% de su semana laboral, tiempo que pueden redirigir a actividades de mayor valor. El mismo material, citado por RRHHDigital, señala que estudios de Randstad revelan que solo el 11% de las compañías integra la IA de forma estratégica en su gestión de talento.

Esa brecha entre el ahorro posible y la adopción real es la oportunidad. Un análisis de Forbes Business Council que cita el informe HR Monitor 2025 de McKinsey aporta más contexto: solo alrededor del 19% de los procesos core de recursos humanos están hoy potenciados con IA generativa, y apenas el 12% de los líderes de RRHH hace planificación estratégica de fuerza laboral con horizonte de tres años o más.

El contrapeso también está documentado. Según Mercer, citado en ese mismo análisis, el 74% de los ejecutivos se declara preocupado por la capacidad de su talento para adaptarse, y solo el 28% de los líderes de RRHH confía en poder hacer funcionar la colaboración persona-máquina. Y Gartner proyecta, según Forbes, que más del 40% de los proyectos de IA agéntica serán cancelados hacia fines de 2027 por costos crecientes, valor de negocio poco claro o controles de riesgo insuficientes. La conclusión práctica: el agente de voz no es el proyecto, la gobernanza lo es.

El sector tecnológico lo está abordando en bloque. En HR Tech 2026, el evento que se celebra del 20 al 22 de octubre en Las Vegas, se presentan decenas de lanzamientos con esta lógica, entre ellos sistemas de screening por voz como Voice Screening de Vervoe o co-entrevistadores humano-IA como el de Athmick.ai, según el listado difundido por GlobeNewswire.

Qué significa esto para tu startup

1. Audita tu propia base de candidatos antes de comprar cualquier herramienta. Cuenta cuántos perfiles tienes, de qué año son y cuántos tienen datos de contacto vigentes. Si ese número es bajo, el problema no es de IA: es de captura de datos. En equipos pequeños, esto se resuelve con un CRM o incluso una hoja de cálculo bien mantenida y una regla simple: nadie sale de un proceso sin que quede registrada su situación y su expectativa.

2. Define por escrito qué decide la IA y qué decide un humano. El acierto de CLARA es que la máquina contacta y actualiza; la persona evalúa y acompaña. Copia ese reparto y hazlo explícito ante tu equipo y ante los candidatos. Si tu agente empieza a filtrar sin supervisión, entras en la zona donde los proyectos se cancelan: según Gartner, más del 40% de las iniciativas agénticas caerán por costos y controles de riesgo poco claros.

3. Mide el embudo por etapas, no el resultado final. Registra tasa de contacto, porcentaje que declara interés y porcentaje que llega a entrevista. En el caso de Leroy Merlin, el 60% de contacto y el 29% de conversión entre interés y proceso son los números que permiten decidir si vale la pena escalar. Sin esas tres métricas separadas no puedes saber si el problema está en el agente, en la propuesta o en tus vacantes.

4. Empieza por reactivar antes de reclutar. Contactar a alguien que ya aplicó es más barato y más rápido que llenar un embudo desde cero, y el volumen de perfiles suele ser mayor de lo que tu equipo cree. Es la versión de RRHH de una verdad conocida en ventas: retener y reactivar rinde más que adquirir.

Conclusión

CLARA no es una historia sobre reemplazar reclutadores. Es la historia de una empresa que convirtió un archivo muerto en un pipeline activo y midió el resultado con honestidad, incluyendo el porcentaje que no avanzó. Ese es el aprendizaje transferible para cualquier startup: antes de sumar inteligencia artificial, revisa qué activo ya tienes infrautilizado y qué proceso manual te está impidiendo usarlo. El agente de voz es la capa visible; la decisión de negocio está en identificar el dato dormido.

Fuentes

• Leroy Merlin utiliza la IA para recuperar a antiguos candidatos y conectarlos con vacantes abiertas (fuente original)
• Leroy Merlin incorpora inteligencia artificial a su estrategia de Atracción de Talento
• Leroy Merlin recurre a la IA para recuperar talento
• Leroy Merlin reactiva más de 2.000 perfiles de candidatos gracias a la IA
• How AI Agents And App Building Will Reshape The HR Tech Stack
• Scores of New Products Get Ready to Launch at HR Tech 2026