La búsqueda de empleo entró en un círculo vicioso de IA entre candidatos y reclutadores
El currículum de Jodi Beggs fue penalizado por tener dos páginas. Usó la inicial de su segundo nombre en un documento, pero no en otro, lo que también le restó puntos. Si cambiaba "por ciento" por el símbolo %, su puntuación subía.
Beggs, científica de datos y solicitante de empleo, recibió estos comentarios de una herramienta en línea que compara la descripción de una vacante con los documentos del candidato para medir qué tan bien encajan. Una de las más conocidas es Jobscan, aunque Beggs no especificó cuál utilizó. "Si mi trabajo consiste en complacer a los robots, entonces, aunque a mí no me guste el contenido generado por IA, así lo haré", dice.
Jobscan y otras aplicaciones similares parten de la premisa de que los comités de selección utilizan la IA para evaluar y clasificar automáticamente a los candidatos en su sistema de seguimiento de candidatos (ATS). Solo se tiene en cuenta al 10-20% de los candidatos mejor valorados. Es posible que el 80% restante nunca vea la luz del día. Al menos, esa es la creencia general. Para entrar en la lista de preseleccionados, los candidatos deben adaptar el formato de sus CV y cartas de presentación e incluir en ellos las palabras clave adecuadas que se ajusten a lo que el ATS quiere ver.
El problema es que esta premisa no siempre es correcta. Sin duda, la clasificación automatizada existe en algunas organizaciones, pero en otras, el proceso de selección sigue gestionándose por seres humanos de principio a fin.
La maldición del sistema de seguimiento de candidatos
En esencia, un ATS recopila solicitudes de empleo, ayuda a los comités de contratación a revisarlas y realiza un seguimiento de los candidatos durante el proceso de entrevistas y contratación. Algunos sistemas ofrecen más funciones, desde la incorporación de nuevos empleados hasta entrevistas de selección automatizadas mediante IA.
Daniel Chait, CEO de una empresa de ATS llamada Greenhouse, afirma que existen muchos mitos en torno a estas herramientas, sobre todo por parte de quienes buscan empleo. No hay dos ATS iguales. La tecnología evoluciona rápidamente, por lo que una herramienta de IA integrada en un ATS puede funcionar de una manera hoy y de otra mañana. Que un ATS utilice IA o no depende del producto concreto y de las funciones por las que el equipo paga y utiliza.
En cualquier caso, mientras los candidatos crean que la IA está presente, seguirán intentando burlarla utilizando su propia IA.
Poner tu búsqueda de empleo en manos de una herramienta generativa que afirma poder optimizar tu perfil para un ATS es una apuesta arriesgada. Una reclutadora demostró cómo, incluso con unas puntuaciones de Jobscan pésimas, consiguió una docena de entrevistas y una oferta de trabajo. Jobscan cuesta entre 30 y 50 dólares al mes. La empresa no tiene precisamente ningún incentivo para sacarte del mercado laboral.
Encontrarse en una economía con poca actividad y pocas contrataciones no hace más que empeorar las cosas. Las ofertas de empleo escasean. Las estafas y los puestos de trabajo fantasma son un problema tan grave que algunos estados están estudiando la posibilidad de promulgar nuevas leyes para combatirlos.
Tanto los solicitantes de empleo como los empleadores afirman estar viviendo una crisis de confianza. Los candidatos dedican muchísimo tiempo a su búsqueda y no reciben respuesta alguna. Solicitar un puesto de trabajo es como una caja negra.
Por su parte, algunos empleadores afirman que reciben cientos de solicitudes que parecen casi idénticas. Por eso las introducen en el sistema de valoración basado en IA de su ATS para intentar diferenciarlas rápidamente.
Chait argumenta que nos encontramos en un círculo vicioso de la IA: “Nos encontramos en una situación complicada: ambas partes tienen un problema e intentan resolverlo con IA, pero terminan agravándolo. Cuanto más recurren a ella, más aumenta su uso, sin que nadie salga realmente beneficiado. Y cuanto más se repite este ciclo, peor se vuelve la situación”.
Los tres modelos sufrieron interrupciones del servicio casi al mismo tiempo. OpenAI dice que fue un error de red. Anthropic no dice qué pasó y xAI culpa a su centro de datos.
Comparación entre la selección humana y la IA
WIRED conversó con docenas de reclutadores y responsables de Recursos Humanos (RR HH), así como con propietarios de pequeñas empresas que se encargan ellos mismos de la contratación. Algunos admitieron que utilizan la clasificación automatizada de candidatos, y otros se mostraron rotundos en su negativa. Esta división no tiene nada que ver con el tamaño de la organización ni siquiera con el número de solicitudes recibidas. Parece estar determinada por la filosofía y la cultura.
Kim Jones es vicepresidenta de RR HH en Toshiba: "Hacemos que personas revisen todas las solicitudes". No le importa que los candidatos usen la IA para pulir sus documentos, pero "en realidad eso no les va a ayudar a superar el sistema de seguimiento de candidatos". La selección se reduce a los requisitos del puesto, las expectativas salariales y algunos otros factores, como si se trataría de una recontratación.
Donde sí ha observado un uso indeseado de la IA es en la fase de las entrevistas: "Se oye una pausa, quizá el sonido de alguien tecleando, y luego dan una 'respuesta perfecta'".
Otra empresa que confía más en las personas que en la tecnología a la hora de contratar es Doist. Es pequeña compañía que opera íntegramente a distancia y contrata a nivel internacional, lo que significa que, cuando tienen una vacante, se ven desbordados de solicitudes.
Nadia Vatalidis, directora de RR HH de la empresa, cuenta que su equipo hizo una prueba para comprobar si las clasificaciones del ATS realmente ayudaban. Tomaron vacantes que ya habían sido cubiertas y cargaron las descripciones de los puestos junto con los documentos de todos los candidatos que habían participado en esos procesos. "Queríamos ver qué pasaría si la IA tuviera que preseleccionar al mismo grupo de personas y si quienes habíamos entrevistado aparecerían también entre los candidatos mejor clasificados. En dos de los casos, la persona que contratamos no figuraba en la lista de preseleccionados", explica Vatalidis.
Menciona que hubo coincidencias en cuanto a quiénes consiguieron una entrevista, pero que sus nuevas contrataciones, personas que estaban rindiendo muy bien al cabo de unos seis meses, no superaron el proceso de selección.
Debido a la escasez de vacantes, las solicitudes con un solo clic y el auge de la IA, ahora es más fácil que nunca postularse a un empleo. Todos estamos pagando las consecuencias.
Un uso diferente de la IA
Cuando James Jacobsen comenzó su búsqueda de empleo hace cinco meses, el tiempo que dedicó a buscar y presentar solicitudes equivalía a un trabajo a tiempo completo. Como profesional del diseño, sabe que la IA no puede igualarle en cuanto a creatividad, pero experimenta mucho con ella y sabe que es una herramienta poderosa para ciertas tareas. Usó Claude y ChatGPT para pulir sus documentos de candidatura y asegurarse de que se ajustaran a la descripción del puesto, pero eso no le servía de mucho.
En lugar de centrarse únicamente en sus documentos de solicitud, empezó a utilizar Claude para optimizar y hacer un seguimiento de su búsqueda de empleo de principio a fin. Le indicó que revisara las ofertas de trabajo, analizara las descripciones y las registrara. Ideó un elaborado sistema de puntuación basado en el tipo de trabajo, la antigüedad y sus expectativas salariales, que variaban según se tratara de puestos presenciales, híbridos o a distancia. Su asistente de IA le señalaba las mejores ofertas a las que debía postularse. Cuando rechazaba una, añadía una nota, de modo que, si el mismo puesto se volvía a publicar semanas más tarde, su IA podía recordarle inmediatamente por qué no le interesaba. Dedicó menos tiempo a buscar y encontró más puestos de alta calidad. Recibió algunas respuestas, pero ninguna oferta.
En la práctica, creó lo contrario de un ATS: un sistema de seguimiento para el solicitante de empleo. No se detuvo ahí. A continuación, Jacobsen pidió a Claude y a ChatGPT que evaluaran su portafolio, lo que dio lugar a una revisión de seis horas. Dos días después, recibió una llamada de un posible empleador, pero tampoco se tradujo en una oferta.
Chait afirma que los candidatos a un puesto de trabajo como Jacobsen se preguntan cómo pueden esforzarse aún más: "Seguir haciendo lo mismo no es la solución. Es la primera vez que recuerdo que ambas partes estén insatisfechas. Simplemente no está funcionando". Para quienes buscan empleo, "diría que la respuesta no es limitarse a enviar solicitudes al azar".
Chait aconseja dedicar tiempo a investigar las empresas en las que te gustaría trabajar, aunque no sean las primeras que te vengan a la mente. Kim Jones mencionó que ya casi no ve cartas de presentación y afirma que los candidatos destacan si envían una. El networking es otra habilidad subestimada en el mercado laboral actual.
Chait tiene un mensaje más para quienes buscan empleo, y es que recuerden: "No es culpa tuya; es el sistema, y es un desastre".
Artículo originalmente publicado en WIRED.com. Adaptado por Alondra Flores.