Antes de que un recruiter lea un CV, ese documento puede haber pasado por un algoritmo. En Argentina, el 37 % de las empresas ya utiliza inteligencia artificial, automatización y big data para buscar y atraer candidatos, según el Talent Trends Report de Randstad. La incorporación de estas herramientas abarca desde la publicación de avisos y el filtrado de currículums hasta, en algunos casos, entrevistas introductorias por chat o video.
En paralelo, quienes buscan empleo también empezaron a usar IA para adaptar perfiles, mejorar la redacción y preparar su exposición ante las empresas. Ese doble uso alimenta una dinámica de “carrera” entre candidatos y sistemas de evaluación, con preguntas recurrentes: si se puede manipular un algoritmo, si un CV escrito con IA incrementa las chances, si una decisión automatizada es objetiva y qué ocurre cuando el primer contacto también se automatiza.
Filtrado automatizado y transparencia
Los sistemas de selección pueden analizar grandes volúmenes de postulaciones, identificar coincidencias con los requisitos de una búsqueda y ordenar candidatos. Para Sebastián Rago, cofundador de Halaxia, el aporte central de la tecnología es la eficiencia, aunque con un límite claro: “La inteligencia artificial puede aportar velocidad y capacidad de análisis a una búsqueda”, explicó Rago.
Entre los riesgos aparece el intento de “engañar” al sistema. El mecanismo descripto consiste en introducir instrucciones dentro del CV, como texto en blanco sobre blanco, que el recruiter no ve pero que una IA podría leer. El fenómeno se conoce como prompt injection y, en determinados sistemas, puede funcionar. “El candidato y el reclutador tienen que estar mirando exactamente el mismo documento. Si la máquina lee algo que la persona no puede ver, eso no es un dato, es una alerta”, señaló Rago.
Sesgos y entrevistas por chat o video
La idea de que un currículum generado con IA sea necesariamente más competitivo también aparece cuestionada. La tecnología puede ayudar a ordenar la experiencia, mejorar la redacción y adaptar un CV a una búsqueda, pero eso no garantiza una mejor evaluación. Un estudio de investigadores de University of Maryland, National University of Singapore y Ohio State University encontró que herramientas de IA utilizadas para filtrar candidatos pueden mostrar preferencias por CVs construidos con el mismo modelo de IA que realiza la evaluación.
Otro eje es la supuesta neutralidad algorítmica. Los sistemas pueden aprender de datos históricos y reproducir sesgos presentes en esos datos. La Comisión para la Igualdad de Oportunidades en el Empleo de Estados Unidos (EEOC) advierte que las herramientas automatizadas utilizadas en procesos de empleo pueden generar impactos discriminatorios y requieren supervisión.
El debate se amplía con el uso de herramientas capaces de realizar entrevistas, hacer preguntas y generar evaluaciones. En una entrevista conversacional conducida por un modelo de lenguaje, el bot puede repreguntar en vivo y devolver un puntaje a partir de lo registrado. En ese escenario, el foco pasa por definir qué información toma la IA, qué peso le asigna y si ese criterio puede explicarse, además de delimitar qué decisiones se automatizan y cuáles requieren intervención humana.
