Por qué el cribado automático de CV fracasa en la contratación de perfiles de IA y cómo reemplazarlo

A medida que crece la demanda de habilidades en IA, los métodos tradicionales de selección de personal se vuelven ineficaces. Las empresas de la UE añadieron más de 256.000 puestos relacionados con IA en LinkedIn entre 2023 y 2026, de los cuales unos 95.000 corresponden al Reino Unido. La escasez de talento local obliga a contratar de forma remota a nivel internacional, pero esto genera un nuevo desafío: el uso masivo de herramientas de IA por parte de los candidatos para optimizar sus currículums. Según Statista, más del 60 % de los solicitantes de empleo en el Reino Unido y EE. UU. ya utilizan estas tecnologías.

Los sistemas de seguimiento de candidatos (ATS) que escanean currículums en busca de palabras clave no son efectivos para roles especializados. Constantin Michel, fundador de Synmatch AI, señala: “A menudo no se puede distinguir a un candidato fuerte de uno débil; todos se ven muy bien en papel. Todo lo que hace es trasladar el trabajo a los gerentes de contratación, que queman horas intentando validar si lo que dice el CV es cierto”. Evaluar una lista de habilidades declaradas no refleja la competencia real en IA.

Michel recomienda reemplazar las listas de tecnologías por ejercicios prácticos: “En lugar de pedir que alguien enumere una pila tecnológica, las empresas deberían hacer que los candidatos expliquen qué pila han creado, cómo la hicieron y las decisiones que tomaron. Eso es muy difícil de fingir”. Las plataformas de selección adaptadas a la IA, como Synmatch AI, realizan una entrevista inicial con IA, anonimizan los datos para eliminar sesgos y permiten que los gerentes revisen el contenido de la transcripción. Así se juzga la capacidad real, no los datos personales.

La contratación internacional amplía el acceso a talento en regiones como el sur de Europa o Egipto, pero también obliga a repensar las señales de un buen perfil. Felix Steffens, CEO de WorkMotion, explica: “En mercados que conoces, sabes qué señales buscar en un CV. Conoces universidades y empleadores de prestigio. Pero en mercados desconocidos, no sabes estas cosas”. Por eso, la anonimización en la selección es clave para evaluar la capacidad sin sesgos.

Dado que las habilidades en IA cambian cada pocos meses, los expertos coinciden en que es más importante medir la capacidad de adaptación y la resolución de problemas en tiempo real que los conocimientos puntuales. Para equipos remotos, se buscan personas cómodas con la comunicación asíncrona y la gestión autónoma de su carga de trabajo. Steffens concluye: “No apostaría por contratar a gente que sea buena en una sola cosa. Apostaría por personas entusiastas por aprender. Hay que hacer del aprendizaje continuo, especialmente en IA, una pieza central de la empresa”.

Fuente: sifted.eu · Visto en r/ArtificialInteligence