Motor Textkernel: parsea 2B+ CVs al año, soporta 15+ idiomas incluyendo español. Pero SuccessFactors solo usa campos estándar — los campos custom y los picklists NO se parsean.

SAP SuccessFactors domina en multinacionales grandes — minería, energía, manufactura, banca. Si postulas a Codelco, CMPC, o cualquier empresa con SAP ERP, probablemente es SuccessFactors.

Matching exacto + proximidad de frase. "Product Management" ≠ "Product Mgmt". Las palabras cercanas en contexto pesan más. NO semántico — Textkernel podría inferir sinónimos, pero SuccessFactors no usa esa capacidad.

Las skills deben llenarse MANUALMENTE después del parsing. SuccessFactors tiene una base de datos de skills separada del parsing. Las skills extraídas no son confiables — el candidato debe revisarlas y completarlas.

Aquí tu carta fue aceptada pero está vacía

El fallo más grave de SuccessFactors: acepta tu archivo sin error, pero crea un perfil vacío o corrupto. PDF escaneado, PDF basado en imagen — ningún mensaje de error. Tu postulación dice "recibida." Tu perfil está en blanco. Eres invisible sin saberlo.

Aquí subir no significa llegar

Incluso con un DOCX limpio, los errores de extracción son comunes: fechas parseadas como números equivocados, títulos divididos entre campos, nombres de empresa mezclados con descripciones. La revisión post-upload no es "nice to have" — es la diferencia entre existir y ser invisible.

Aquí el celular no parsea

Si Mobile Apply está habilitado, el parsing solo funciona si los campos de background están vacíos. Si ya postulaste antes a esta empresa, tus campos están poblados — y el nuevo CV no los actualiza. Revisa desde desktop.

Aquí LinkedIn te salva del parser

Si la empresa tiene integración con LinkedIn y ofrece "Apply with LinkedIn", úsalo. LinkedIn pasa datos vía API estructurada, NO resume parsing. Perfiles más limpios, menos errores. El parsing de CV no es el único camino.