EP146: WageScape - Cómo competir con datos laborales en tiempo real

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Esta transcripción ha sido editada para mayor claridad.

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Soy su anfitriona, Lydia, y esta semana tenemos a Cary Sparrow, que es el fundador y CEO de WageScape. Gracias por acompañarnos, Cary.

Hola, es un placer estar aquí.

Cómo la consultoría y el ejército formaron a un CEO tecnológico

Lydia: Tienes 35 años de experiencia en ingeniería, consultoría militar y dirección de operaciones. Cómo han influido estas experiencias tan impresionantes y diversas en tu forma de dirigir WageScape o incluso de fundarla, Cary?

Cary: En cuanto a dirigirla, he tenido la suerte de trabajar con un par de cientos de organizaciones cuando trabajaba en consultoría. Trabajamos mucho con diferentes tipos de empresas en diferentes situaciones. Pude ver muchos enfoques diferentes. Pude trabajar con gente de todo el mundo. Aprendí a trabajar virtualmente muy rápido.

Esa fue una de las cosas que hice cuando creé WageScape. Creé una organización virtual. Fundé WageScape hace diez años. Esto fue mucho antes de la pandemia, y la creé deliberadamente para que fuera una organización virtual global. Fue antes incluso de que se reconociera el trabajo a distancia. Mi experiencia hasta entonces era trabajar con equipos globales.

No teníamos muchas videoconferencias, así que tuvimos que aprender a trabajar juntos de forma muy eficaz sin estar cara a cara. Esa fue una de las cosas. La otra fue crear una organización aprendizaje, reconocer que es más importante ir rápido y corregir que hacer las cosas perfectas antes de avanzar. Lo vi tanto en el ejército como en la consultoría. Luego, cuando estaba en el mundo corporativo, vi lo contrario, que en el mundo corporativo te pagan realmente por gestionar el riesgo.

Así que te inclinas por tardar un poco más y hacer las cosas lo mejor posible, pero en el mundo de la tecnología, eso te matará. Así que tenía una especie de predisposición a la acción que me habían inculcado en otras partes de mi carrera.

Volar a ciegas: Los riesgos ocultos de una inteligencia laboral obsoleta

Lydia: ¿Qué le atrajo inicialmente del espacio de datos del mercado laboral? Quiero decir, ese es el ámbito en el que opera WageScape, ¿verdad? ¿Y qué lagunas vio que WageScape se creó para cubrir?

Cary: Llevaba unos 20 años trabajando con empresas para ayudarlas a sacar el máximo partido de su mano de obra y adopté un enfoque muy analítico para ver dónde existían oportunidades y cómo vincular las operaciones y la organización a la estrategia. También adopté un enfoque de estrategia empresarial.

Una de las cosas que observé fue que la disponibilidad de datos sobre lo que ocurre con las vacantes y los salarios, y las cualificaciones, quién está disponible y quién contrata es realmente escasa. Ahora es un poco mejor que hace diez años, pero aún no es ni de lejos lo que podría ser. La falta de información impide a las empresas crear un entorno en el que puedan dar rienda suelta al talento de su mano de obra para impulsar un rendimiento competitivo.

Lo vi como una oportunidad real, porque muchas de las causas fundamentales de que la información sea tan deficiente han ido desapareciendo con el tiempo gracias a una tecnología más avanzada y a los cambios de comportamiento. Por ejemplo, poder compartir datos entre organizaciones, disponer de sistemas que lo hagan, etcétera.

Me di cuenta de que la mayoría de la gente vivía con un problema, y es que su información sobre cuánto pagar a la gente, quién está contratando, y dónde ir para conseguir talento está tan desfasada que la mayoría de la gente estaba volando completamente a ciegas. Pensaban que conocían el mercado, pero en realidad no sabían lo que estaba pasando en el mercado porque no había buena información al respecto.

Eso, unido al hecho de que ahora hay mejores fuentes de información que se pueden aprovechar y que no se habían aprovechado antes, es lo que me llevó a fundar WageScape. La fundé hace diez años, y hace diez años nadie contemplaba la contratación y la retribución en tiempo real de la forma en que nosotros la concebíamos. Rápidamente establecimos una operación y una pila tecnológica que nos permite captar la situación de la contratación y los salarios en todo el mundo cada día.

En los diez años transcurridos desde entonces, otras personas se han metido en ese negocio. No quiere decir que fuéramos literalmente los primeros, pero creo que tuvimos una visión que lo llevó un poco más lejos y vimos la utilidad de esa información en el espacio de la adquisición de talento. Esto realmente llegó a un punto crítico en la pandemia, cuando las cadenas de suministro de talento estaban completamente fracturadas. Lo que se necesitaba en cuanto a talento se trastocó por completo porque ciertas cosas ya no se podían hacer, y ciertas cosas eran ahora críticas para las que no se tenía suficiente personal. Las empresas empezaron a pagar para conseguir el personal, y pagaban a un ritmo realmente rápido.

Entre 2021 y 2022, los salarios anunciados iban a subir alrededor de un veinticinco por ciento al año. Eso es notable si lo piensas porque cada uno de nosotros está acostumbrado a una inflación salarial de entre el dos y el cuatro por ciento anual, especialmente aquí en Estados Unidos, pero también en otras partes del mundo, predominantemente también.

Realmente cogió a todo el mundo desprevenido. Los datos que manejábamos mostraban que, efectivamente, los salarios están subiendo, pero no lo hacen de forma constante. En algunos casos, suben muchas veces más en determinados mercados o para determinadas vacantes, y no suben en absoluto en otros mercados y para otros tipos de vacantes.

La necesidad que habíamos previsto originalmente hace diez años pasó realmente a primer plano justo después de la pandemia. Fue entonces cuando la gente empezó a invertir en lo que ocurre en tiempo real con la inteligencia del mercado laboral.

Lydia: Entonces, ¿cómo encuentra el escenario ahora, después de la pandemia?

Cary: Bueno, es interesante porque hay varios aspectos diferentes cuando dices el escenario. En términos del propio mercado laboral, las cosas se han asentado. No estamos viendo el mismo tipo de inflación salarial. Una de las cosas que realmente se ha puesto de manifiesto, que probablemente era cierta desde el principio, pero ahora tenemos los medios para verlo, es que no existe un mercado laboral único.

Todo es local. Las condiciones laborales a nivel local pueden ser materialmente diferentes de las condiciones incluso en un área metropolitana a sólo un par de horas de distancia, o entre lo que está sucediendo dentro de una ciudad frente a lo que está sucediendo en una zona más rural, incluso dentro de cincuenta millas de distancia el uno del otro. Hay diferencias materiales en función de la ubicación, y hay diferencias materiales en función del tipo de vacantes que se busquen. Incluso dentro del mismo tipo de empleo, hay diferencias materiales entre los requisitos para determinados tipos de cualificaciones.

Por ejemplo, mucha gente sabe que la demanda de camioneros de larga distancia ha aumentado espectacularmente en los últimos años. Eso se ve en los datos de contratación y en los datos salariales. Una de las cosas interesantes es que, en los últimos dos años, el salario medio anunciado para los camioneros se ha estabilizado, pero el salario medio ha seguido subiendo. La razón es que hay ciertas habilidades para camioneros que son tan demandadas que exigen un salario mucho más alto, y eso está impulsando la media general. Incluso dentro de un mismo trabajo, hay que saber cuáles son las aptitudes más demandadas.

Todo esto es importante porque, en la captación de talento, si basas tus decisiones salariales en las tarifas publicadas en tu estado o en el país para un tipo de trabajo estándar, te estás poniendo en desventaja. No está precisando lo suficiente lo que necesita. Podría estar pagando a un ritmo poco competitivo, lo que significa que no está accediendo al talento tan rápidamente como necesita, y no está obteniendo la calidad de talento porque los candidatos también saben lo que hay ahí fuera. Probablemente lo saben mejor que la mayoría de las empresas.

La otra forma de perjudicarse es la contraria. Podría estar pagando demasiado si se basa en una tarifa media y contrata en zonas de coste relativamente bajo, o si sus requisitos de cualificación no son tan exigentes como los de otros. Podría estar pagando demasiado. En el entorno actual, especialmente con la inflación, la presión de los costes sigue siendo muy alta. La incertidumbre en torno a la economía, especialmente en 2025, está haciendo que las empresas se fijen mucho en los costes.

No conviene pagar demasiado, pero tampoco demasiado poco. Eso es lo que está ocurriendo en el propio mercado laboral. Las empresas responden a ello. Están cambiando su forma de gestionar los salarios. Están cambiando sus fuentes de información para estar al tanto de todo. Prestan mucha más atención a sus competidores reales.

Hasta hace pocos años, el enfoque tradicional del análisis de la competencia en cualquier área de una empresa consistía en analizar quiénes eran sus competidores. En la mayoría de los casos, si se pregunta a alguien con quién compite por su talento, enumerará a sus competidores comerciales y a un puñado de empresas. Incluso en un área metropolitana específica, hay docenas, y en algunos casos cientos, de empresas que compiten exactamente por el mismo talento.

Además, como los salarios más bajos han subido tanto, si estás en un negocio que es intensivo en términos de mano de obra por horas, con quién estás compitiendo acaba de aumentar mucho. La mayoría de la gente, si gana un salario modesto, considerará la posibilidad de trasladarse a otra organización, aunque sea un trabajo diferente, si está cerca y paga un par de cientos de dólares más al mes. Eso es suficiente para que la gente se vaya. Las personas que gestionan grandes plantillas por horas lo saben de primera mano. Cada vez prestan más atención a estas cosas.

Por qué la mayoría de las empresas siguen volando a ciegas

Lydia: Cary, hablemos de la tecnología en sí. Su tecnología patentada de IA recopila datos de 5,6 millones de organizaciones de contratación de 210 países. Qué retos tecnológicos habéis tenido que superar para crear este tipo de infraestructura de datos?

Cary: Fue muy interesante porque, cuando fui a la universidad, estudié ingeniería informática y me encantaba diseñar sistemas informáticos y pensar en los problemas que podían resolver los ordenadores. Luego me dediqué a varias de las carreras que has mencionado, en las que ya no tenía que hacer eso.

Cuando fundé WageScape, creamos nuestra propia tecnología para obtener datos de millones de fuentes distintas. Funciona a gran escala. Lo que empezamos a hacer, y ahora hacemos más que esto, fue ir a todos los sitios web que pudimos encontrar que publicaban ofertas de empleo, y teníamos una forma especial que desarrollamos para averiguar lo que esas vacantes iban a pagar.

Eso fue muy útil. Lo hacemos las veinticuatro horas del día. Vamos a todas partes donde vacantes, capturamos esa información y actualizamos nuestra imagen del mundo entero cada día. Es una operación 24/7, que maneja grandes cantidades de datos.

Tuvimos que aprender a ampliarlo. Tuvimos que aprender a incorporar controles operativos. Tuvimos que aprender muchas cosas. Mi formación académica incluía cierta investigación en inteligencia artificial, así que pude ver dónde podíamos aplicar la IA para ayudar a procesar los datos.

Hay algunas zonas en las que...

Lydia: ¿Esto fue hace 10 años?

Sí. Así fue, y todavía usamos un poco la IA hoy en día. No tanto como la gente cree. Pero todavía la utilizamos para hacer cosas como traducir idiomas, traducir títulos de puestos de trabajo, interpretar de los listados de empleo, en qué industria está la organización contratante, mapeado a algunos códigos ocupacionales estándar, cosas por el estilo. La IA es especialmente adecuada para ello. Así que lo hacemos.

Lydia: Así que ahora, Cary, vamos a discutir "volar a ciegas", como usted mencionó anteriormente. Cuando las empresas toman decisiones de contratación y remuneración, ¿cómo se ve esto realmente para una empresa cuando toman esas decisiones? ¿Qué información crítica les falta?

Cary: Tradicionalmente, cuando hablas con reclutadores, directores de contratación, jefes de operaciones, etc., la mayoría te dirá que su trabajo consiste en entender el mercado de talentos, y creen que lo dominan bastante bien. La siguiente pregunta es: ¿en qué se basan?

Suele ser: "Bueno, hablo con un cierto número de personas cada día", o "Conozco a mis competidores", o "Sé lo que cuesta contratar gente". Cuando lo desmenuzas, de lo que realmente estás hablando es de anécdotas. Se trata de anécdotas que han conformado las percepciones de la gente y que influyen en su percepción de lo que ocurre, pero que no se basan en ningún hecho estadísticamente significativo.

La forma en que se fijan los niveles salariales, la forma en que se seleccionan las fuentes de talento, la forma en que se definen los puestos... en realidad no tienen en cuenta ninguna visión significativa de lo que está ocurriendo realmente en el mercado. Se basa en la sabiduría convencional. Se basa en la experiencia individual, que es muy limitada y no tan útil en un entorno muy dinámico.

Esto se puso realmente de manifiesto en la pandemia, cuando se podían leer artículos de prensa el mismo día, incluso la misma mañana, en los que unos decían que estábamos en recesión y otros que íbamos viento en popa. Algunos decían que no había talento, otros que teníamos demasiado talento. Cuando se miraba lo que decía la gente y se comparaba con los datos, como los nuestros, no tenía nada que ver con la realidad.

Sin embargo, este tipo de anécdotas se imponen en las conversaciones reales sobre cómo establecer los niveles salariales, cómo proceder a la contratación, qué mensajes resonarán en la gente y si se debe considerar la posibilidad de trabajar a distancia en lugar de sólo en los lugares donde se tienen operaciones. Son los puntos de vista de la sabiduría convencional y la experiencia personal los que se imponen.

Cuando digo que muchas empresas volaban a ciegas, es porque partían de un conjunto acumulado de experiencias que ya no eran pertinentes o no estaban conectadas a ningún tipo de base de datos sobre lo que está ocurriendo en el mercado laboral.

Las organizaciones inteligentes han empezado a cambiar esta situación. Desde hace unos años, las empresas inteligentes se han dado cuenta de que necesitan dotar a los responsables de contratación y a los reclutadores de una visión actualizada de lo que ocurre en el mercado laboral. Deben ser proactivas a la hora de configurar sus prácticas de contratación y sus prácticas y políticas salariales.

Yo diría que existe una gran brecha entre las organizaciones que realmente han asumido la idea de que el mercado laboral es dinámico y que necesitan estar al tanto de lo que ocurre exactamente para ser tan eficaces y competitivas como necesitan ser, y todos los demás. Esa brecha sigue ahí. Cada vez hay más gente que adopta ese punto de vista, pero aún estamos en los primeros días, y son las organizaciones más inteligentes las que adoptan esa perspectiva.

Lydia: ¿Cómo definiría a una organización inteligente?

Cary: En el contexto de lo que estamos hablando aquí, se trata de reconocer organizacionalmente que tienen que crear la capacidad de entender lo que está pasando. Tienen que evaluar constantemente lo que necesitan para competir desde el punto de vista del talento, y luego dónde pueden ir y conseguirlo.

Tienen que utilizar información basada en hechos reales sobre lo que deberían pagar a la gente, lo que merece la pena pagar y lo que no. Tienen que funcionar a un ritmo cíclico mucho más rápido. Las revisiones salariales anuales ya no funcionan. Las revisiones salariales nacionales o internacionales ya no funcionan. Las cosas tienen que estar mucho más localizadas y ser mucho más frecuentes.

Las organizaciones inteligentes están haciendo esos cambios. Están creando enfoques mucho más dinámicos para match al dinamismo del mercado laboral.

Velocidad, coste y resonancia: La triple ventaja

Lydia: Ahora, entrando en la ventaja competitiva real, ¿cuáles son esas ventajas competitivas que sus clientes pueden haber ganado al tener una inteligencia del mercado laboral más precisa u oportuna?

Cary: Yo diría velocidad, coste y resonancia. Velocidad significa que se puede reaccionar mucho más rápido a los cambios en los mercados en los que se opera. Esos cambios pueden venir impulsados, por ejemplo, por uno de nuestros clientes, un gran minorista que presta atención a las prácticas de contratación de todos los demás minoristas, grandes y pequeños, en todos los mercados en los que opera.

Utilizan nuestros datos para ello porque esa es la escala a la que hacemos el seguimiento. En cuanto observan un cambio salarial con alguno de esos competidores, y se trata de competidores por el talento, no solo competidores desde el punto de vista empresarial, alertan inmediatamente a los equipos locales.

Esta empresa ha realizado este tipo de cambio y necesita evaluar cómo responder a él. En algunos casos, no necesitan responder. En otros casos, empiezan a hacer un cambio para avanzar en esa dirección, pero lo hacen muy rápidamente. En cuestión de días, son capaces de ajustar su planteamiento salarial local.

Es un ejemplo de velocidad. Disponer de información en tiempo real te permite determinar más rápidamente lo que te importa a ti y a tu equipo y, a continuación, tomar medidas al respecto. Para ello, hay que contar con una organización alineada que entienda que esta es la información a la que hay que prestar atención.

La velocidad es una cosa. Otra es el coste. Para seguir siendo competitivos, no sólo desde el punto de vista de la captación de talentos, sino también de la gestión de costes, es esencial conocer las tarifas vigentes en el mercado y los factores que las determinan.

Volvamos al ejemplo que he mencionado. Todas las grandes empresas que contrataban camioneros de larga distancia estaban aumentando sus tarifas salariales anunciadas en más de un cinco por ciento al año, y en muchos casos, mucho más que eso. A partir de 2023 y continuando en 2024, se empezó a ver un número de esas mismas empresas que no aumentaban sus tarifas anunciadas. En 2023 y 2024, se empezó a ver que esas mismas empresas disminuían sus tarifas anunciadas para los conductores.

En lugar de que todo el mundo subiera las tarifas para atraer talento, ahora las empresas tenían una visión mucho más matizada. Cuando se hacía el mismo análisis, examinando las ubicaciones individuales, se veían los mercados. Hace tres años, los tipos subían de forma generalizada. Ahora es una visión mucho más matizada, en la que las tarifas bajan en algunos mercados, se mantienen en otros y suben en otros.

Esto es el resultado directo de tener un mejor sentido de cuál es el punto de equilibrio adecuado para ahora mismo, que es el apropiado para pagar a este talento crítico y luego seguir adelante.

Convertir los datos laborales en prospectiva estratégica

Lydia: Con datos como estos, Cary, ¿hasta dónde se puede pronosticar? Las cosas cambian muy deprisa. ¿Qué es lo más lejos que se puede mirar?

Cary: Hay ciertas cuestiones en las que se puede mirar razonablemente lejos. Hay otras en las que el horizonte es tal vez un trimestre. Si quieres saber hacia dónde se dirigen los salarios en un determinado mercado, una visión en tiempo real de lo que anuncian todos los competidores en ese mercado te mostrará cuáles serán probablemente los salarios dentro de seis o nueve meses.

La gente tarda un tiempo en incorporarse a una organización. Hay que contratarlos, incorporarlos, pagarles, etcétera. Así que de seis a nueve meses es una capacidad de previsión razonable. Hay que tener en cuenta que se compara con cero. Utilizando métodos o fuentes de datos anteriores, no se podía predecir razonablemente nada a nivel local o a nivel de empleo basándose en esas fuentes. No era lo bastante preciso.

Hay otras aplicaciones en las que se puede predecir incluso con mayor antelación. Una de las cosas que vimos al salir de la pandemia fue que vimos muy claramente quién empezaba a contratar de nuevo en ciertas industrias de inmediato, qué empresas iban a ser más resistentes al salir de la pandemia, porque empezaron a aflojar la contratación mucho antes. Supimos cuáles estaban pasando verdaderos apuros porque su contratación se redujo a cero. Eso tuvo implicaciones a largo plazo. Desde el punto de vista de la inteligencia competitiva, hay muchos usos para este tipo de información.

No deje que la IA defina su narrativa salarial

Lydia: Cary, una pregunta más sobre la IA. En cuanto al impacto del avance de las tecnologías de IA en la contratación, ¿has notado ese tipo de impacto en el lado del reclutador o incluso en el lado del candidato? Hemos visto más situaciones en las que los candidatos utilizan la IA, y también los reclutadores, pero no han entendido realmente lo avanzada que está o cómo gestionar las capacidades que surgen de la IA. ¿Qué opina al respecto?

Cary: Hoy en día no se puede hablar de captación de talento sin hablar de IA. De hecho, no se puede hablar de negocios sin hablar de IA, y está cambiando muy deprisa. Una de las cosas que hay que reconocer es que el mundo actual no es lo que será el mundo dentro de seis meses en lo que respecta a la IA. Los equipos de adquisición de talento tienen que ser muy diligentes para reconocer que las capacidades para las que no creen que la IA sea adecuada ahora pueden serlo dentro de seis meses. Dentro de un año, sin duda habrá más cosas que sean adecuadas.

Creo que tienes toda la razón al señalar tanto la experiencia del reclutador como la del demandante de empleo. Por lo que respecta a los solicitantes de empleo, es importante reconocer que probablemente todos los reclutadores se enfrentan a esta situación ahora mismo. Los solicitantes de empleo están utilizando herramientas de IA básicamente como capacidades de búsqueda muy inteligentes. Cuando se trata de entender cómo es la cultura de una empresa, qué implica un puesto de trabajo y cuánto deberían cobrar, recurren a modelos de IA para que se lo digan. Esos modelos de IA, aunque dan respuestas con mucha autoridad y gran detalle, en muchos casos están totalmente equivocados.

Como ejercicio interesante, cualquiera que esté escuchando ahí fuera, si quiere hacer esto, vaya a ver los tres principales modelos de IA que están disponibles de forma gratuita y pregúnteles cuál es la tasa de pago para cualquier posición. Obtendrán tres respuestas muy diferentes. Esto se debe a que no están aprendiendo sobre la base de hechos razonables o actualizados. En la mayoría de los casos, no tienes ni idea de la antigüedad de las tarifas que citan. Así que hay mucha inexactitud, pero a los demandantes de empleo eso les da igual. Hasta donde ellos saben, esa es la respuesta correcta.

Hay que equiparse para que todo el mundo vuelva a saber cuál es la situación real. Por eso ofrecemos este tipo de compensación. También es útil estar al tanto de lo que la IA cuenta a la gente, para poder aportar información adicional. Hay toda una cuestión que me planteo a veces con el público: ¿Qué es la verdad en un mundo con IA? A menos que se tenga cuidado, la verdad será definida por la IA. Llega un momento en que no importa cuál sea la verdad: si la IA dice algo diferente, la percepción se convierte en realidad desde ese punto de vista. Como reclutador, tienes que estar muy atento.

Por otro lado, los reclutadores disponen ahora de muchas herramientas. Durante más de diez años, las empresas han invertido en la adecuación de los candidatos a los requisitos del puesto mediante inteligencia artificial como forma de mejorar la adecuación y agilizar el proceso de contratación. Los resultados han sido muy dispares. Yo diría que cada tres años aparece una nueva generación de empresas que se dedican a ello, y seguirá habiendo más. Pero por lo que estoy viendo, a menudo adoptan un enfoque relativamente superficial de lo que significa una buena adecuación. Se fijan en los requisitos del puesto y ven quién match mejor con esos requisitos.

La última generación de herramientas empieza a examinar las competencias para ver qué habilidades subyacentes se requieren en determinados tipos de trabajo y quién tiene la mejor match para esas habilidades. La IA desempeña un papel importante a la hora de averiguar qué competencias son pertinentes. Pero hay toda una dimensión que tiene que ver con el funcionamiento de las organizaciones -cultura, estilo de trabajo, ética laboral, etc.- que la IA no toca. Desde el punto de vista del reclutador, no se puede dejar todo en manos de los resultados de una búsqueda basada en IA. Todavía tienes que saber lo que permite a las personas prosperar y tener éxito en tu organización y lo que les hará fracasar. En la mayoría de los casos, no se trata solo de un conjunto de habilidades, sino que todo tiene que ver con la organización.

No se deje atrapar por los viejos hábitos de contratación

Lydia: Y la última pregunta, Cary, ¿qué consejo le darías a alguien que está empezando una carrera en este espacio de talento? Este espacio de talento matizado y dinámico del que acabamos de hablar hoy.

Un par de cosas. Algunas son principios básicos. Trabaja duro. Ponte en situación de aprender todo lo que puedas de la gente que te rodea. Colócate en organizaciones que pertenezcan a esa categoría de organización expertas, que aporten una visión muy agresiva y matizada de lo que ocurre en el mercado laboral. Eso es lo más importante: elige tu sitio, trabaja duro y aprende todo lo que puedas.

Si ya se dedica a la captación de talento, tenga cuidado con la sabiduría convencional y las formas tradicionales de hacer las cosas, porque todo está cambiando muy deprisa. Aparecen nuevas tecnologías y las condiciones laborales están cambiando mucho. Si confía en la forma en que se han hecho las cosas en el pasado, se está preparando para no ser competitivo.

Lydia: Muchas gracias por tu tiempo y tus ideas hoy, Cary. Para los que nos escuchan, ¿dónde pueden encontrarte?

Cary: Gracias, en primer lugar. Puede encontrarnos en línea en wagescape.com. Puede encontrarme a mí y a WageScape en LinkedIn. Si se pone en contacto con nosotros y menciona este podcast, tenemos formas de atenderle si quiere explorar la posibilidad de hacer negocios juntos. Gracias de nuevo.

Lydia: Gracias de nuevo, Cary. Hemos estado conversando con Cary Sparrow, Director Ejecutivo de WageScape. Gracias por acompañarnos y permanezcan atentos a más episodios semanales de All In Recruitment en YouTube, Apple Podcasts y Spotify.