Сеть талантов Revelo в Латинской Америке наблюдает высокий спрос со стороны американских компаний благодаря искусственному интеллекту.

Revelo. Латинская Америка становится главным источником IT-талантов для США благодаря AI
Компании США активно перестраивают подход к найму разработчиков, и платформа Revelo вышла в лидеры этого тренда. Ее ключевое преимущество — доступ к 400 000+ предварительно проверенных IT-специалистов из Бразилии, Мексики, Аргентины и других стран региона. Спрос на таких специалистов растет, и искусственный интеллект играет здесь решающую роль.

Как Revelo использует AI для подбора кадров
AI-алгоритмы платформы анализируют 100+ технологических навыков, опыт работы и культурное соответствие кандидатов. Это позволяет находить специалистов, которые не только владеют нужными языками программирования, но и органично впишутся в команду. Результат? Короткий список подходящих кандидатов формируется за 3 дня, а полный цикл найма занимает около 3 недель.

Nearshoring как конкурентное преимущество
Латинская Америка предлагает три критически важных фактора для американских компаний:
– Совпадающие часовые пояса для синхронной работы;
– Высокий уровень английского языка у разработчиков;
– Стоимость труда на 40-60% ниже, чем в США.
К этому добавляется упрощенный подход к юрлицам и налогам — Revelo берет на всю логистику, от оформления контрактов до выплаты зарплат.

Почему будущее за гибкими моделями найма
Пандемия ускорила переход на удаленку, но текущий этап — это оптимизация глобальных команд. Стартапы и корпорации вроде Fortune 500 уже наняли через Revelo более 7 000 разработчиков. Тенденция усиливается: в условиях рецессионных рисков компании ищут способы сократить расходы без потери качества.

Заключение
Revelo демонстрирует, как технологии стирают географические границы. Комбинация AI-подбора, культурной совместимости и прозрачной юридической поддержки делает платформу эталоном для индустрии. В ближайшие годы подобные модели найма могут стать стандартом для компаний, которые хотят оставаться гибкими в условиях турбулентности.

Автор bmlabs

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *