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Aplica evaluaciones psicométricas tipo Computer Adaptive Testing (CAT) para medir competencias críticas con menos preguntas, mayor precisión y resultados inmediatos. Optimiza tus procesos de selección, mejora la experiencia del candidato y toma decisiones de talento basadas en datos.

Computer Adaptive Testing (CAT)

Prueba Adaptativa Computarizada (CAT) con IA para Evaluar Talento

Optimiza tus Evaluaciones de RRHH con nuestra tecnología de Computer Adaptive Testing para selección y desarrollo de talento.

El Computer Adaptive Testing ajusta la dificultad de cada pregunta en tiempo real, asegurando resultados confiables con menos ítems. Obtén mediciones objetivas, reportes automáticos y comparativos listos para la toma de decisiones en selección, capacitación y desarrollo de talento.

Ideal para equipos de RRHH que buscan reducir tiempos de aplicación, mejorar la precisión psicométrica y ofrecer una experiencia única al evaluado.

¿Qué es el Computer Adaptive Testing (o prueba adaptativa computarizada)?

  • Es una metodología de evaluación que adapta en tiempo real la dificultad de las preguntas al nivel de habilidad del evaluado, ofreciendo una experiencia personalizada y una medición más precisa que los tests convencionales

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¿Cuáles son los beneficios principales del Computer Adaptive Testing?

Entre las principales ventajas está la reducción en el número de preguntas necesarias (hasta un 50 % menos), mayor precisión psicométrica, informes inmediatos, experiencia más atractiva para el evaluado y mayor seguridad en el proceso.

¿Cómo funciona el algoritmo de selección en una prueba adaptativa computarizada?

El sistema inicia con una pregunta de dificultad media y, según la respuesta del evaluado —acierto o error—, ajusta la dificultad del siguiente ítem. Este proceso iterativo se repite continuamente hasta alcanzar un nivel aceptable de precisión.

Una prueba CAT (Computer Adaptive Testing) es una evaluación que ajusta automáticamente el nivel de dificultad de cada pregunta según las respuestas anteriores del candidato. Esto permite medir competencias con mayor precisión usando menos preguntas, reduciendo el tiempo de evaluación y mejorando la experiencia del candidato.