La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado numerosos sectores, y el área de la contratación no es una excepción. Candidatos y recruiters por igual ya están adoptando herramientas de IA para optimizar sus objetivos: los primeros para maximizar y mejorar sus opciones de empleo, los últimos para agilizar y mejorar sus procesos de selección. Esta tendencia parece suponer una optimización rampante, pero sometida a una suerte de equilibrio natural entre empleadores y potenciales empleados; al fin y al cabo, esta es una herramienta al alcance de todos.

No obstante, este uso plantea interrogantes sobre la autenticidad y eficacia de las candidaturas, así como de los propios procesos de selección. Hoy, la pregunta que nos hacemos es: ¿usar la IA es la mejor manera de maximizar las oportunidades profesionales de los candidatos?

El dilema de la autenticidad

Gracias a la IA puedes, por dar algunos ejemplos, optimizar tu CV añadiendo palabras clave que se ajustan a una oferta de empleo concreta, o reescribirlo usando la jerga técnica más adecuada a cierto sector, o generar una carta de motivación (cover letter) ad-hoc para una empresa específica.

En estos casos, el creciente uso de la IA en la creación de contenido está generando una paradoja: aunque la tecnología permite mejorar diversos tipos de contenido, su utilización masiva también puede conducir a una tendencia de rechazo hacia lo que está artificialmente optimizado. Cuando nos referimos a artificialmente, no estamos señalando una “falsedad” en sí misma, sino más bien la maximización de ciertas características que creemos que aumentan nuestras posibilidades de éxito.

Algunos recruiters ya comienzan a levantan sus alertas al detectar contenidos generados o editados por IA, pues pueden carecer de autenticidad y mostrar un nivel de optimización que no refleja realmente las capacidades reales del candidato. Si todo el mundo empieza a presentar documentos pulidos, estilizados y optimizados hasta el extremo gracias a la IA, ¿cómo pueden los reclutadores distinguir entre los perfiles realmente valiosos y aquellos maquillados por esta herramienta?

No cabe duda de que existen aspectos positivos, como una mayor estandarización en el tipo de información presentada y su formato, lo que puede facilitar su lectura e interpretación, especialmente para herramientas de selección que emplean Machine Learning e IA para cruzar CV con vacantes disponibles. No obstante, esto también puede limitar la capacidad de diferenciación de las candidaturas, generando un conjunto de CV más uniformes y optimizados, pero que, al fin de cuentas, carecen de rasgos distintivos significativos.

Este fenómeno puede, en sentido contrario, dar lugar a una revalorización de lo humano, lo imperfecto y lo artesanal en las candidaturas. Ante la saturación de contenido generado artificialmente, puede surgir una tendencia en la que los CVs con estructuras más naturales y redacción más espontánea sean percibidos como señales de autenticidad y transparencia. O incluso, ante la creciente dificultad de distinguir entre contenido generado por humanos o por IA, podríamos ver un cambio en la percepción de la naturalidad, considerándola una soft skill valiosa y competitiva, asociada a la creatividad, la imaginación u otras habilidades humanas.

En un escenario más extremo, esto podría llevar a una transformación en lo que se valora en los procesos de reclutamiento o incluso a un movimiento como el slow hiring, similar al fenómeno visto en otros sectores con la valorización de lo «hecho a mano» frente a lo producido en masa. Lo humano, lo imperfecto y lo auténtico podrían convertirse en los factores diferenciadores clave en un mundo donde la IA tiende a homogeneizar las candidaturas.​

El dilema de los ATS

Los Applicant Tracking Systems (ATS) son plataformas que permiten a los reclutadores gestionar grandes volúmenes de candidaturas mediante filtros automáticos basados en algoritmos. Sin embargo, estos sistemas enfrentan un nuevo desafío: la intervención de la IA en la creación y optimización de candidaturas está poniendo a prueba su eficacia y capacidad de interpretación, e incluso afectando la validez de la información procesada.

Para comprender este problema, es importante entender cómo funcionan los ATS. Estos sistemas operan como bases de datos avanzadas que recopilan, analizan y filtran candidaturas basándose en criterios predefinidos. Sus principales funciones incluyen:

• Filtro por palabras clave: prioriza CV que contienen términos específicos relacionados con la oferta (tecnologías, certificaciones, habilidades clave, por ejemplo).
• Clasificación de candidaturas: asigna puntuaciones basadas en la compatibilidad con la descripción del puesto.
• Cribado automático de CVs (CV screening): descarta candidaturas que no cumplen con los requisitos obligatorios.

Dependiendo del volumen de candidaturas recibidas (esto depende de la dimensión de cada empresa y a la demanda de cada sector), los recruiters dependen de estas herramientas para gestionar decenas o incluso cientos de aplicaciones que provienen de diversos canales: portales de empleo, formularios automatizados en sitios corporativos, LinkedIn, emails de autocandidaturas y programas de referenciación (como Refer a Talent de Neotalent Conclusion).

La proliferación de herramientas de IA permite a los candidatos no solo maximizar sus aplicaciones, sino también optimizar sus CV a medida para sortear los filtros ATS. Así, técnicas como la integración de palabras clave y términos específicos pueden transformar un CV en un documento altamente compatible con los sistemas del software que use la empresa empleadora, aumentando las posibilidades de ser seleccionado.

Además de la existencia de sistemas que pueden presentar información “fraudulenta” o insertar texto que no es visible en lo que está escrito en el CV (pero que sí sean legibles para un software de reconocimiento de datos en formatos como PDF, Word u otros, a través de sus metadatos), la manera en que las propias plataformas de ATS interpretan esta información, y la asocian a las vacantes u oportunidades en cuestión, no siempre es clara.

A priori, esto puede parecer una estrategia ventajosa para los candidatos. Sin embargo, hay que considerar el efecto colateral: al saturar los sistemas con currículos artificialmente optimizados, los ATS pierden su eficacia en la filtración precisa y rigurosa. Como consecuencia, los recruiters terminan enfrentándose a un volumen aún mayor de currículos irrelevantes, lo que ralentiza el proceso de selección y aumenta el riesgo de que candidatos realmente cualificados se pierdan en la inmensidad de aplicaciones.

El escepticismo ante lo que parece “demasiado perfecto” ya se ha abordado anteriormente, pero no es la única reacción frente a la irrupción de la IA en los procesos de selección. La verificación de referencias, las pruebas prácticas presenciales y las entrevistas más exhaustivas son algunas de las estrategias que pueden adoptarse para contrarrestar este escenario.

En última instancia, la tendencia será que el uso de este tipo de herramientas y plataformas sin una comprensión real de los mecanismos en los que se basan genere más información, pero no necesariamente mejor información. Esto podría llevar a un efecto contraproducente en el que se produce más contenido sin aportar mayor valor, haciendo que el proceso de selección sea aún más burocrático, prolongado y con un menor valor “predictivo”.

Regulación y compliance

El uso de IA en procesos de selección está cada vez más regulado debido a sus implicaciones éticas y legales. En la Unión Europea, ya se ha dado un paso significativo con el AI Act, que entró en vigor en agosto de 2024. Este marco normativo establece requisitos estrictos para el uso de la IA en decisiones que afectan a las personas, como la contratación y evaluación de candidatos.

Según el whitepaper AI Literacy del grupo Conclusion, el AI Act impone la obligación de que las organizaciones aseguren que sus empleados sean «alfabetizados en IA». Esto significa que deben comprender no solo los beneficios de la IA, sino también sus riesgos y limitaciones, especialmente cuando se usa en procesos de toma de decisiones automatizado. Veamos cómo aplica esto al reclutamiento:

• Clasificación de la IA en el ámbito laboral como «alto riesgo»: El AI Act designa los sistemas de IA utilizados en selección de personal y evaluación de desempeño como herramientas de alto riesgo. Esto significa que las empresas que las usen deberán cumplir con estándares más estrictos de transparencia, auditoría y equidad.
• Artículo 4: la obligación de la alfabetización en IA: Cualquier persona dentro de una organización que use IA en su trabajo deberá demostrar conocimiento de su funcionamiento y limitaciones. Así se busca evitar que los empleados confíen ciegamente en los resultados generados por IA sin comprender sus sesgos o errores potenciales.
• Requisitos de transparencia y auditabilidad: Las empresas deben ser capaces de explicar cómo funcionan sus sistemas de IA en los procesos de selección, garantizando que los candidatos puedan entender cómo se toman las decisiones y si han sido afectados por un algoritmo.
• Obligaciones de supervisión humana: Se requiere que las decisiones clave en procesos de contratación mantengan la supervisión humana.

¿En qué se traduce esto para las empresas? Las organizaciones que no cumplan con estos requisitos pueden enfrentarse a sanciones económicas y a la obligación de modificar sus procesos de selección. Además, la creciente regulación en torno a la IA en reclutamiento podría acelerar un cambio hacia modelos de selección más híbridos, donde la tecnología complementa, pero jamás reemplace, la toma de decisiones humanas.

¿Y qué significa esto para el candidato? Para los candidatos, este marco normativo puede suponer una mayor claridad y equidad en los procesos de selección, asegurando que sus perfiles no sean rechazados de manera arbitraria por sistemas automatizados sin posibilidad de apelación o revisión.

¿Hacia dónde irá la selección de talentos?

Entre regulaciones, escepticismo y dilemas tecnológicos, podemos anticipar algunas tendencias o reacciones que pueden surgir para equilibrar la interacción entre la IA y el reclutamiento.

Una de ellas podría ser el regreso a la evaluación manual de currículos: la saturación generada por herramientas de IA ya ha llevado a algunas empresas a priorizar procesos más personalizados para identificar candidatos más relevantes y alineados con sus necesidades.

En cuanto a la evaluación por parte de los profesionales de recursos humanos, la aparente “facilidad” para interpretar o clasificar el valor real de los talentos a través de herramientas de IA podría generarles un falso sentido de seguridad en su capacidad para evaluar correctamente a los candidatos. Esto podría derivar en una mayor necesidad de formación en este nuevo tipo de tecnologías y, además, en un cambio en la forma en que la IA se usa como un potenciador de herramientas y metodologías ya existentes, en lugar de una sustitución de la evaluación e interpretación de cada candidato.

Otra reacción posible es el mayor protagonismo de las soft skills y el encaje cultural: esta tendencia apunta a procesos de selección más personalizados y humanos, en los que la compatibilidad con la cultura empresarial y las habilidades interpersonales cobren mayor relevancia. Como detalla Susana Correia, Head of Talent Acquisition en Neotalent Conclusion, en su artículo A Journey Towards the Future of Recruitment, las empresas ya están redefiniendo sus estrategias para alinearse con un enfoque más inclusivo y centrado en las personas, asegurando que el talento no solo sea técnicamente competente, sino que también esté en sintonía con los valores y la visión de la organización.

En otro artículo, escrito por nuestra colega Mafalda Teixeira, IT Talent Acquisition Team Leader, también hemos explorado la tendencia hacia una alineación estratégico del talento, que busca crear puentes entre las necesidades empresariales y las competencias, valores y aspiraciones de los candidatos, garantizando que cada contratación contribuya de manera significativa al crecimiento y éxito organizacional.

Los test técnicos en tiempo real también están emergiendo como una herramienta clave para garantizar que los candidatos puedan demostrar sus habilidades de manera práctica, auténtica y casi inmediata.

Asimismo, la solicitud de referencias profesionales podría volverse una práctica cada vez más común para verificar la autenticidad de las candidaturas.

Finalmente, en un escenario más futurista, donde los currículos creados con IA pueden exagerar o incluso inventar competencias, los perfiles públicos en plataformas como LinkedIn están ganando importancia, ya que reflejan de manera más fiable la trayectoria profesional de los candidatos. La visibilidad y exposición de la información en estos espacios desincentiva la manipulación de datos y fomenta una mayor transparencia en el proceso de selección. Las empresas y los recruiters están valorando cada vez más las publicaciones, interacciones, recomendaciones y validaciones de terceros en estas redes sociales como un criterio adicional para evaluar la autenticidad del talento.

Conclusiones

El uso de la IA en los procesos de selección en el sector tecnológico presenta tantas oportunidades como desafíos. Si bien puede facilitar las candidaturas y la gestión de los procesos de reclutamiento, también genera desequilibrios, sin mencionar los riesgos asociados a la autenticidad, la deshumanización en la contratación y la ya conocida falta de interacción en la fase de seguimiento de candidaturas.

Es fundamental que tanto candidatos como las empresas adopten un enfoque ético y equilibrado, integrando esta tecnología (inevitable) sin perder de vista la importancia de las competencias intrínsecamente humanas y la transparencia. Sin embargo, esto no puede ser un ajuste puntual, sino un ejercicio continuo, en el que cada avance de la IA sea evaluado con sentido crítico y con una clara intención de preservar el valor humano en el reclutamiento.

La IA quizás esté atravesando su mayor momento de hype, por lo que es nuestra responsabilidad mantenernos atentos al fascinante atractivo que tiene y a la tendencia hacia su adopción masiva. El foco debe seguir estando en la experiencia humana y en cómo utilizamos herramientas como la IA para mejorar la forma en que nos comprendemos, nos relacionamos y construimos conexiones significativas.

La tecnología debe ser siempre un medio, nunca un fin en nuestras interacciones y objetivos. Con la IA, tenemos un potencial de crecimiento y escalabilidad sin precedentes, pero también una responsabilidad hacia la sostenibilidad y hacia un futuro centrado en las personas.

No podemos ni debemos olvidar que las mejores decisiones en el reclutamiento—y en la vida en general—siguen siendo, en última instancia, humanas.

Marcelo Guerra, IT Talent Acquisition Consultant at Neotalent Conclusion