Sherlock

Sherlock vigila las entrevistas en directo en busca de respuestas generadas por IA, copilotos ocultos y lectura de un guion. La empresa dice que usa un modelo multimodal adversarial que combina actividad del dispositivo, contexto de audio y comportamiento en una sola señal, y que el reentrenamiento llevó la precisión de alrededor del 85% a más del 97%. Los avisos llegan durante la entrevista, no en un informe días después, y el mismo modelo sostiene la detección de copilotos de IA.

La plataforma busca vídeo sintético o manipulado y señales de que la persona en cámara no es la del expediente. Cubre una categoría de fraude en aumento, donde un rostro o una voz clonada convincente atiende la llamada. El entrevistador recibe una marca para revisar, no un rechazo automático.

Sherlock vigila si aparece un segundo participante, dispositivos extra o ayuda externa que sugiera que alguien sopla las respuestas al candidato. Apunta al montaje clásico, donde un candidato más fuerte o un ayudante pagado responde las preguntas.

Cuando una empresa deja que los candidatos usen IA, Sherlock pasa de cazar trampas a medir destreza. Observa qué tan bien se apoya alguien en las herramientas de IA al resolver problemas y le da una nota de fluidez. La idea es premiar el buen uso de la IA en lugar de tratar cada señal como un motivo de descarte.

Sherlock toma notas estructuradas durante la entrevista y las une a ideas sobre el desempeño y el entrevistador. Así se quita una herramienta de notas del stack y el revisor obtiene un registro escrito para cruzar con las marcas.

Cada momento marcado enlaza con el punto exacto de la entrevista, con marcas de tiempo y contexto. El revisor ve qué pasó y cuándo, y decide por su cuenta. El diseño mantiene a una persona en el circuito en vez de dejar que una nota tome la decisión.

Sherlock conecta con Google, Apple y Outlook, entra en las reuniones que marcas como entrevistas y genera enlaces seguros solo. También lista integraciones con ATS, para que los controles vivan dentro del stack de selección que ya usa el equipo.

Sherlock publica una API para equipos que quieren meter la detección en sus propios flujos. La página de API permite analizar grabaciones de entrevistas en busca de fraude o enlazar los controles a un proceso propio, algo clave para reclutadores grandes con sus propias herramientas.