Las compañías están apostando por algoritmos para hacer más eficientes sus procesos de reclutamiento. Sin embargo, en su búsqueda por encontrar al candidato perfecto, podrían estar eliminando a los profesionales con mayor experiencia, criterio y capacidad para transformar un negocio.
Imaginemos a un profesional con más de 15 años de experiencia, que ha dirigido equipos, gestionado crisis, desarrollado estrategias regionales y trabajado con empresas internacionales. Tiene conocimiento del negocio, liderazgo y resultados comprobables. Sin embargo, cuando aplica a una vacante, recibe un correo de rechazo apenas unas horas después. Posiblemente nunca tuvo la oportunidad de que una persona revisara su trayectoria. Esta situación refleja una de las grandes contradicciones del reclutamiento moderno: las empresas buscan talento extraordinario, pero utilizan herramientas que, mal configuradas, pueden descartarlo porque no encuentran determinadas palabras o ATS (Sistema de seguimiento de aspirantes) en un currículum.
La inteligencia artificial promete transformar los procesos de contratación al analizar cientos de solicitudes, identificar coincidencias con perfiles laborales y reducir los tiempos de selección. Sin embargo, la eficiencia operativa no necesariamente se traduce en mejores decisiones. Cuando la evaluación depende excesivamente de criterios automatizados, las organizaciones corren el riesgo de privilegiar la estructura de un documento sobre la experiencia y las capacidades reales de una persona.
Pensemos en una empresa que busca un director de comunicación corporativa. Su sistema está configurado para identificar términos como stakeholder management, corporate affairs o reputation management. Un candidato puede haber gestionado relaciones institucionales, protegido la reputación de marcas internacionales y liderado comunicación de crisis, pero describir esas responsabilidades utilizando otras palabras. Aunque reúna las competencias necesarias, un filtro basado principalmente en coincidencias textuales podría asignarle una calificación inferior. No todos los sistemas de seguimiento de candidatos, conocidos como ATS, funcionan así, pero aquellos que utilizan criterios rígidos pueden generar exclusiones que poco tienen que ver con el potencial profesional.
El problema es que una trayectoria laboral difícilmente puede resumirse en una lista de requisitos. La experiencia también implica negociación, pensamiento estratégico, liderazgo y capacidad para tomar decisiones bajo presión, competencias que no siempre aparecen explícitamente en un currículum. Además, las carreras profesionales no necesariamente son lineales. Un periodista puede convertirse en un excelente director de comunicación, un especialista en relaciones públicas puede destacar en asuntos corporativos y un ejecutivo de marketing puede aportar una perspectiva valiosa a la estrategia comercial. Limitar la selección a perfiles que coincidan exactamente con una descripción predeterminada reduce las posibilidades de incorporar conocimientos y experiencias diferentes.
Desde una perspectiva empresarial, automatizar el reclutamiento tiene sentido. Las compañías necesitan procesar solicitudes, reducir costos y acelerar contrataciones. Pero existe una pregunta que pocas organizaciones parecen hacerse: ¿cuánto cuesta descartar al candidato correcto? Ese costo no aparece en los indicadores tradicionales de Recursos Humanos, pero puede manifestarse cuando una empresa contrata a alguien que cumple los requisitos formales y carece de las capacidades necesarias para resolver problemas complejos. También representa una oportunidad perdida cuando se excluye a un profesional que podría transformar procesos, desarrollar nuevos negocios o fortalecer el liderazgo de un equipo.
A esto se suma el riesgo de reproducir sesgos históricos. Cuando los modelos automatizados se entrenan o configuran utilizando patrones de contratación anteriores, pueden favorecer perfiles similares a los que tradicionalmente han ocupado determinadas posiciones. Esto resulta contradictorio en organizaciones que promueven la diversidad de pensamiento y la innovación, pero mantienen procesos de selección que pueden limitar la incorporación de profesionales provenientes de otras industrias, generaciones o disciplinas.
Mientras tanto, ha surgido toda una industria dedicada a enseñar a los candidatos cómo superar los filtros automatizados. Los profesionales reciben recomendaciones para incorporar palabras clave, modificar títulos laborales y adaptar sus currículums a cada vacante. La paradoja es que, mientras las empresas invierten en tecnología para identificar al mejor talento, los candidatos dedican cada vez más tiempo a aprender cómo satisfacer sus criterios. Esto plantea una pregunta incómoda: ¿estamos evaluando competencias profesionales o la habilidad para optimizar un documento? Un currículum perfectamente adaptado a un algoritmo no garantiza que su autor sea el más capacitado para desempeñar el puesto.
Sería un error concluir que la inteligencia artificial no tiene lugar en el reclutamiento. Bien utilizada, puede identificar habilidades, organizar candidatos y liberar tiempo para evaluaciones más profundas. La diferencia está en emplearla como herramienta de apoyo y no como mecanismo de exclusión sin supervisión. Los responsables de Recursos Humanos deberían revisar sus criterios, reconocer competencias equivalentes y establecer mecanismos de evaluación humana para perfiles cuya experiencia no coincida exactamente con los requisitos establecidos.
La responsabilidad tampoco recae exclusivamente en la tecnología. Los sistemas responden a los criterios y objetivos con los que son diseñados o configurados. Si una empresa establece requisitos excesivamente restrictivos, confunde habilidades deseables con condiciones indispensables o busca reproducir perfiles anteriores, la automatización puede amplificar esas deficiencias. Antes de implementar nuevas plataformas, las organizaciones deberían cuestionar qué entienden por talento y si sus procesos realmente permiten identificar a los profesionales capaces de generar valor.
El futuro del reclutamiento debería combinar la capacidad tecnológica para procesar información con el criterio humano para interpretar contextos, reconocer habilidades transferibles y comprender las necesidades del negocio. Contratar no consiste únicamente en encontrar al candidato que más se parece a una descripción de puesto, sino en identificar a quien puede responder mejor a los desafíos de una organización.
Automatizar un proceso deficiente no lo convierte en uno inteligente. Simplemente permite cometer los mismos errores a mayor velocidad. La inteligencia artificial puede ayudarnos a encontrar talento, pero no deberíamos permitir que una palabra ausente tenga más peso que una carrera llena de resultados. Porque las empresas no necesitan contratar a quienes mejor entienden un algoritmo, sino a quienes mejor entienden su negocio. Y ese talento, muchas veces, no cabe en una palabra clave.
Por: Jesús Mejía