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La búsqueda de empleo se ha convertido en un desafío cada vez más complejo para los candidatos, como lo demostró la experiencia de Jodi Beggs. Esta científica de datos se vio penalizada por tener un currículum de dos páginas y por inconsistencias en el uso de su nombre. Además, la inclusión de símbolos como el porcentaje podría haber mejorado su puntuación en la evaluación de su CV. Beggs utilizó una herramienta en línea destinada a comparar las descripciones de trabajo con los documentos de los solicitantes, una práctica común en la actualidad.
Estas herramientas, como Jobscan, suponen que muchos comités de selección emplean inteligencia artificial (IA) para clasificar a los candidatos a través de sistemas de seguimiento. Se estima que solo entre el 10% y el 20% de los solicitantes son considerados, lo que significa que el 80% restante podría quedar relegado a la invisibilidad. Para ser preseleccionados, los candidatos deben ajustar sus currículums y cartas de presentación para incluir las palabras clave que los sistemas buscan específicamente.
No obstante, esta suposición de que la IA domina el proceso de selección no siempre es cierta. Aunque algunos empleadores utilizan sistemas automatizados, en muchas organizaciones, los procesos de selección son realizados completamente por personas. Este malentendido puede llevar a los solicitantes a invertir tiempo y esfuerzo en optimizar sus documentos para cumplir con requisitos que, en ocasiones, podrían no ser relevantes.
El funcionamiento de los sistemas de seguimiento de candidatos
Los sistemas de seguimiento de candidatos (ATS) están diseñados para gestionar las solicitudes de empleo, facilitando a los reclutadores la revisión de perfiles y el seguimiento del proceso de contratación. Algunas plataformas ofrecen funciones avanzadas que abarcan desde la incorporación de nuevos empleados hasta entrevistas automatizadas mediante IA. Daniel Chait, CEO de Greenhouse, una empresa de ATS, señala que existen muchos mitos sobre estas herramientas, especialmente por parte de quienes buscan trabajo.
La realidad es que no existen dos ATS iguales, y la tecnología avanza rápidamente. La efectividad de un sistema puede variar considerablemente según el producto y las funciones que las empresas deciden implementar. Mientras que algunos candidatos intentan adaptarse a estos sistemas, la incertidumbre sobre su verdadero impacto en el proceso de selección continúa alimentando la preocupación.
La situación se agrava en un contexto económico donde las oportunidades laborales son escasas, y los solicitantes a menudo se enfrentan a un sistema que parece opaco. La falta de respuesta tras enviar solicitudes puede generar frustración, mientras que los empleadores reciben innumerables aplicaciones que a menudo parecen indistinguibles entre sí, lo que les impulsa a utilizar sistemas de evaluación automatizados para diferenciar a los candidatos.
Perspectivas sobre la selección humana frente a la automatización
Un análisis más profundo de la selección de personal revela que hay una clara división en el uso de la IA entre las empresas. Algunos reclutadores confían en la evaluación automatizada, mientras que otros prefieren un enfoque más humano. Kim Jones, vicepresidente de RR HH en Toshiba, enfatiza la importancia de que personas revisen todas las solicitudes, a pesar de que los candidatos utilicen IA para mejorar sus documentos.
Por otro lado, Nadia Vatalidis, directora de RR HH en Doist, ha observado que la clasificación automatizada de candidatos no siempre coincide con los resultados de las contrataciones. En una prueba que llevaron a cabo, los candidatos seleccionados por el ATS no siempre correspondían a aquellos que finalmente fueron contratados, lo que pone de relieve la falta de fiabilidad de estos sistemas en ciertos contextos.
Innovaciones en la búsqueda de empleo
James Jacobsen, un profesional del diseño, comparte su experiencia al utilizar herramientas de IA en su búsqueda de empleo. Aunque reconoce que la IA es útil para ciertas tareas, se dio cuenta de que no podía depender únicamente de ella para crear una solicitud efectiva. En cambio, desarrolló un sistema personal de seguimiento que le permitió optimizar su búsqueda de trabajo, registrando ofertas y analizando descripciones para encontrar las más adecuadas.
A pesar de sus esfuerzos, Jacobsen no logró obtener ofertas concretas, lo que refleja una tendencia más amplia en la que los candidatos se sienten atrapados en un ciclo de insatisfacción. Daniel Chait advierte que ambos lados, solicitantes y empleadores, enfrentan problemas en la búsqueda de empleo y que la creciente dependencia de la IA podría estar exacerbando la situación.
Las estrategias de búsqueda de empleo deben evolucionar. Chait sugiere que los candidatos dediquen tiempo a investigar empresas y a usar redes de contactos, habilidades que se han vuelto esenciales en el mercado laboral actual. En un entorno donde la falta de respuesta es común, es crucial que los solicitantes comprendan que la culpa no recae en ellos, sino en un sistema que presenta más desafíos que soluciones.
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