El espejismo de la eficiencia: ¿la inteligencia artificial mejoró la selección de personal?
Trabajo en recruiting técnico desde 2008 y puedo afirmar algo que contradice el sentido común imperante: nunca fue tan fácil generar candidatos y, sin embargo, nunca se contrató peor. La inteligencia artificial prometía liberar a las empresas de la parte tediosa del proceso de selección : filtrar currículums, redactar el primer contacto, ordenar el embudo de postulantes. En ese punto cumplió. Lo que ninguna promesa incluía es que, al abaratar el volumen hasta volverlo casi gratuito, la tecnología terminó por volverirrelevante el criterio. Y sin criterio, reclutar deja de ser una decisión para convertirse en un ruido a escala industrial.
Antes, contactar a cuarenta candidatos para una búsqueda senior insumía una semana. Esa fricción obligaba a pensar a quién se escribía y por qué. Hoy una herramienta envía esos mismos cuarenta mensajes en cuarenta segundos, personalizados con un nombre de pila y una línea extraída de Linkedln. El costo de contactar a la persona equivocada cayó a cero, y lo que no cuesta nada se hace sin reflexión previa.
El candidato también automatiza. Un ingeniero le contó a Wired que mandó cinco mil solicitudes con un bot y sacó veinte entrevistas. Un 0,5% de efectividad. A mano, postulando a doscientas o trescientas, conseguía esas mismas veinte. Diez por ciento. El volumen no mejoró nada, solo escondió el deterioro detrás de un número más grande.
En la industria ya le pusieron nombre: el**"bucle de la automatización"**. Las áreas de recursos humanos incorporan filtros de IA porque reciben postulaciones hechas con IA, esos filtros empujan a más candidatos a automatizar para esquivarlos y la rueda gira sola.
Conviene ser preciso respecto de qué puede y qué no puede hacer esta tecnología. La inteligencia artificial resuelve con solvencia la primera mitad del proceso, cómo identificar quién domina determinado lenguaje de programación o trabajó en determinada industria. Lo que no resuelve es la segunda mitad, la que efectivamente define una contratación: juzgar. Ningún modelo puede anticipar si una persona tolerará la ambigüedad de una empresa en expansión, si chocará con un fundador propenso a la microgestión, o si un cambio laboral frecuente es una señal de alarma o el dato menos relevante de su trayectoria. Y cuando el filtro corre sobre estos sistemas, ni quienes los auditan logran explicar por qué se descartó a un candidato. Juzgar sigue exigiendo una conversación, una hipótesis y la disposición a equivocarse y recalibrar.
Una encuesta de Harvard Business Review mostró queel 91% de los líderes considera crítico contratar bien, pero solo el 28% cree que su organización lo hace bien. Esa brecha no nació con la IA. La inteligencia artificial simplemente la profundizó instalando la ilusión de hacer más cuando hacen lo mismo, peor y más rápido. Con toda esta velocidad, cubrir una búsqueda tarda más que nunca. El promedio ya tocó un máximo de cuarenta y cuatro días y un tercio de las contrataciones sigue saliendo por referidos, el canal más artesanal, el que ningún bot movió.
Lo veo todas las semanas en empresas que llegan agotadas al final de un proceso de búsqueda. Contactaron a trescientas personas, agendaron veinte entrevistas y siguen sin cerrar la búsqueda. No les falta actividad, les falta un diagnóstico. Nadie definió qué problema resuelve ese puesto ni qué señales descartan a alguien aunque el CV brille. Sin eso, la IA solo acelera la confusión.
Con la automatización, numerosas empresas discontinuaron la inversión en perfiles junior. Los avisos de nivel inicial se siguen publicando, pero las contrataciones reales en ese segmento se derrumbaron, porque resulta más económico pedirle a un modelo diez búsquedas que destinar tiempo a formar a alguien sin experiencia. La consecuencia es la erosión silenciosa del pipeline de profesionales senior de la próxima década.
Ninguna de estas observaciones implica un rechazo a la tecnología. El punto central es otro. La inteligencia artificial amplifica lo que la organización ya era antes de adoptarla. Si el proceso de selección estaba bien diseñado, la herramienta lo vuelve más veloz. Si no lo estaba, permite escalar industrialmente la falta de criterio previa.
Reclutar bien nunca fue un problema de volumen. Fue, y sigue siendo, un problema de precisión. En nuestra consultora tenemos una regla: si de cada cuatro candidatos que presentamos no avanza al menos uno, paramos y recalibramos el brief antes de sumar nombres. Esa pausa es justo lo que la IA invita a sortear, y es lo que no hay que saltear. La pregunta que las organizaciones deberían formularse no es a cuántos candidatos contactaron esta semana, sino a cuántos supieron elegir correctamente el año pasado. Esa respuesta, todavía, ningún modelo la genera.
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