El uso de herramientas de inteligencia artificial para la selección de personal está generando procesos de contratación automatizados que han transformado la dinámica entre empresas y candidatos. En este escenario, herramientas como Jobscan permiten a los aspirantes evaluar qué tan bien se ajustan sus currículos a las descripciones de los puestos de trabajo, analizando factores como el número de páginas, la consistencia en el uso de iniciales o la sustitución de palabras por símbolos de porcentaje para mejorar la puntuación en los sistemas de seguimiento de candidatos (ATS).
La implementación de estas tecnologías se basa en la premisa de que muchos comités de contratación utilizan IA para calificar y clasificar automáticamente a los candidatos, seleccionando únicamente al 10 o 20 por ciento superior. Bajo esta lógica, el 80 por ciento restante de los solicitantes podría quedar descartado sin ser revisado por una persona. Para evitar esto, los candidatos ajustan el formato de sus documentos y los saturan con palabras clave específicas que el sistema ATS espera encontrar.
Sin embargo, esta premisa no es universalmente cierta. Aunque la clasificación automatizada ocurre en algunas organizaciones, en otras el proceso de contratación sigue siendo gestionado íntegramente por seres humanos. Daniel Chait, director ejecutivo de la empresa de sistemas ATS denominada Greenhouse, señala que existe mucha desinformación sobre estas herramientas. Debido a la rapidez con la que evoluciona la tecnología, ningún sistema ATS es igual a otro; la funcionalidad de una herramienta de IA dentro de un ATS dependerá del producto específico y de las funciones que el equipo decida contratar y utilizar.
A pesar de las dudas sobre la efectividad real de estas herramientas de optimización, muchos candidatos continúan intentando «vencer» al sistema utilizando su propia inteligencia artificial. Esta situación ha generado lo que Chait describe como un «bucle de la perdición» de la IA: ambos lados utilizan la tecnología para resolver problemas específicos, pero de formas que terminan agravando la situación general, creando un ciclo donde el uso de IA genera más uso de IA sin beneficios claros para ninguna de las partes.
La decisión de utilizar sistemas de clasificación automatizados varía según la filosofía y cultura de cada empresa, independientemente de su tamaño o del volumen de solicitudes recibidas. Kim Jones, vicepresidenta de recursos humanos en Toshiba, afirma que su empresa revisa cada solicitud manualmente. Jones no se opone a que los candidatos usen IA para pulir sus materiales, pero aclara que esto no ayuda a superar el sistema ATS, ya que los descartes se basan en requisitos del puesto, expectativas salariales y otros factores específicos, como la posibilidad de recontratación.
En el caso de la empresa Doist, una organización pequeña y totalmente remota que contrata a nivel internacional, se llevó a cabo una prueba específica para evaluar la eficacia de los rankings de IA. Nadia Vatalidis, responsable de personal en la compañía, explicó que el equipo analizó puestos ya cubiertos y alimentó el sistema con las descripciones de trabajo y los materiales de los candidatos anteriores. En dos ocasiones, la persona contratada finalmente no apareció en la lista de seleccionados por la IA, demostrando que la tecnología no siempre identifica correctamente al candidato ideal.
Por otro lado, algunos profesionales están utilizando la inteligencia artificial de formas más estratégicas para gestionar su propia búsqueda de empleo. James Jacobsen, un profesional del diseño, utilizó herramientas como Claude y ChatGPT para pulir sus materiales y alinearlos con las descripciones de los puestos. Al notar que esto no era suficiente para destacar, comenzó a utilizar Claude para organizar y rastrear su búsqueda de manera integral, incluyendo el análisis de anuncios, la creación de un sistema de puntuación basado en antigüedad y salario, y el seguimiento de sus preferencias para trabajos presenciales, híbridos o remotos.
La falta de confianza es un sentimiento compartido por ambos sectores. Mientras los candidatos sienten que sus solicitudes entran en una «caja negra» sin recibir respuesta, algunos empleadores admiten recibir cientos de aplicaciones casi idénticas, lo que los lleva a recurrir a sistemas de calificación por IA para intentar diferenciar rápidamente a los candidatos. Esta situación se produce en un contexto de escasez de ofertas laborales, donde los fraudes y los «empleos fantasma» ya han llevado a algunos estados a considerar nuevas leyes para combatir estos problemas en el mercado laboral.
Etiquetas: Inteligencia Artificial
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