# Cómo Funciona Mira

Source: https://docs.mira.day/es/docs/overview/how-mira-works

> El Agent de Mira trabaja de forma autónoma, busca, evalúa y crea Shortlists de candidatos de múltiples fuentes usando matching semántico.



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Mira se encarga de la ejecución para que puedas enfocarte en las decisiones. Describes lo que necesitas, el Agent busca y hace matching, y tú revisas los resultados. Así funciona el flujo de Sourcing paso a paso.

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Describes un puesto
       ↓
Agent aclara requisitos (solo cuando faltan detalles)
       ↓
Agent busca en múltiples fuentes de talento
       ↓
MRE evalúa y clasifica candidatos
       ↓
Shortlist entregada con resúmenes de IA
       ↓
Revisas, refinas o continúas
```

Paso 1: Describe la necesidad [#paso-1-describe-la-necesidad]

Ingresa una descripción del puesto, pega un JD o describe el rol en lenguaje natural. Mira entiende criterios implícitos, no necesitas sintaxis formal de búsqueda.

Paso 2: Agent aclara (solo cuando es necesario) [#paso-2-agent-aclara-solo-cuando-es-necesario]

Si tu descripción ya es suficientemente específica, el Agent avanza directamente. Si faltan detalles clave, genera un breve formulario de aclaración sobre senioridad, número de candidatos y preferencias específicas. El formulario solo aparece cuando mejoraría los resultados.

Paso 3: Búsqueda en múltiples fuentes [#paso-3-búsqueda-en-múltiples-fuentes]

Mira busca en tres capas de datos:

| Capa               | Fuente                                                               | Descripción                                       |
| ------------------ | -------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------- |
| **Datos públicos** | Agregados de múltiples bases de talento externas                     | Amplia cobertura por sector y región              |
| **Datos de Mira**  | Índice propio de perfiles profesionales públicos y ofertas de empleo | Actualizado continuamente, alcance global         |
| **Datos privados** | CVs subidos o pools de candidatos del ATS                            | Tu base de talento propietaria, buscable por Mira |

Paso 4: Matching basado en razonamiento [#paso-4-matching-basado-en-razonamiento]

El Mira Reasoning Embedding evalúa cada candidato usando razonamiento multi-hop, no matching por palabras clave:

* "Al menos 5 años de experiencia", calcula desde el historial de carrera.
* "Experiencia de 0 a 1", interpreta como construcción en etapa temprana.
* "Background en empresa cotizada", infiere contexto organizacional de datos de la empresa.

Paso 5: Entrega de la Shortlist [#paso-5-entrega-de-la-shortlist]

Recibes una lista curada con:

* Nombre del candidato, rol actual, empresa y ubicación.
* Años de experiencia.
* Resumen generado por IA de cualificaciones y adecuación.
* Historial laboral y formación completos.
* Información de contacto (correo, teléfono, LinkedIn).
* Archivo de datos descargable.

Paso 6: Iterar [#paso-6-iterar]

Continúa la conversación:

* Solicita más candidatos.
* Ajusta criterios ("incluye Ámsterdam también", "preferir backgrounds de startup").
* Inicia una nueva búsqueda para otro puesto.

Cada tarea se guarda en la barra lateral y puede revisitarse en cualquier momento.

Próximos pasos [#próximos-pasos]

* [Conceptos Clave](/es/docs/overview/key-concepts): Agent, Shortlist y otros términos explicados.
* [Inicio Rápido](/es/docs/getting-started/quick-start): Ejecuta tu primera tarea de Sourcing.