Los bots seleccionadores ganan terreno y el uso de filtros para preseleccionar es habitual. Sesgos, falta de transparencia y pérdida del contacto interpersonal.
La inteligencia artificial ya ocupa un lugar relevante en la selección laboral y funciona como uno de los primeros filtros para conseguir trabajo. Más del 90% de las organizaciones relevadas en Estados Unidos y Reino Unido utiliza estas herramientas, aunque menos del 5% logra resultados que transformen de fondo el proceso, según un reporte de Everest Group para Manpower.
En Argentina, un informe de Bumeran indica que el 46% de los especialistas en Recursos Humanos ya usa inteligencia artificial en la selección de personal. Dentro de ese grupo, el 28% la utiliza para filtrar perfiles por palabras clave y requisitos, mientras que el 18% recurre a ella para redactar avisos. Otro 14% evalúa incorporarla. En cambio, el 28% prefiere el análisis manual y el 12% no está de acuerdo con su uso.
Los desafíos son varios y se pueden resumir en la falta de conexión personal, la sobreabundancia de información y el sesgo y la discriminación algorítmica.
En la era de los agentes, ya no es excepcional que la primera entrevista la conduzca un agente de IA. Sin embargo, esta situación se repite cada vez más en diferentes escenarios.
Muchas veces, quienes se postulan desconocen que serán entrevistados por un bot, ya que en numerosos casos no hay aviso previo.
“Si bien me entrevistó una persona, me pasó que al terminar una entrevista me llegó un link con un análisis, ¡incluso con gráficos!, sobre mi performance. No era algo que yo sabía y creo que fue una equivocación de parte de la empresa que configuró mal y me llegó a mí el reporte”, dijo a Letra E una postulante anónima.
A su vez, se da otra situación digna de ciencia ficción. Según el estudio AI Self-preferencing in Algorithmic Hiring, la irrupción de los modelos de lenguaje en el mercado laboral generó una encrucijada inédita. Mientras quienes se postulan recurren a estas herramientas para confeccionar o mejorar sus currículums, los departamentos de Recursos Humanos delegan en esos mismos algoritmos el filtro masivo de candidatos.
Esta competencia de "IA contra IA" consolida un sesgo de autopreferencia implícito. Según el análisis, las personas que evalúan algorítmicos premian los textos que imitan sus propios patrones de redacción y penalizan a quienes presentan formatos escritos por personas o procesados por herramientas competidoras.
El hallazgo surge de un experimento controlado y no implica que todos los sistemas de selección operen así, pero advierte sobre un riesgo concreto: los filtros pueden favorecer los textos que imitan sus propios patrones. Además, las postulaciones crecieron, según Bumeran, un 197% en los últimos cuatro años.
Según una encuesta de Adecco Argentina, el 36% de las personas consultadas se sentirían totalmente cómodas si la primera entrevista laboral la hiciera una inteligencia artificial, mientras que otro 29% la aceptaría, aunque preferiría hablar con una persona. El 28% dice que le preocuparía bastante que una empresa use estas herramientas para analizar su currículum.
Filtrar cientos de currículums, hacer una primera entrevista por WhatsApp y coordinar el siguiente paso puede llevar días a un equipo de Recursos Humanos. En Argentina, ya son cada vez más las empresas que ofrecen el ciclo de reclutamiento o alguna de las tareas de reclutamiento con IA.
Selenios es una de las startups argentinas más visibles en ese segmento. Fundada en 2025, lleva poco más de un año en el mercado y utiliza agentes para automatizar tareas repetitivas de selección, como el filtrado de candidatos y las primeras entrevistas por voz o WhatsApp. Entre sus clientes están Artear, Clínica San Camilo, Hospital Alemán, Telefé y Miniso.
Jonathan Muszkat, cofundador y director de tecnología de Selenios, explicó a Letra E que los clientes pueden contratar la solución para utilizarla directamente como plataforma de reclutamiento o conectarla con el sistema de seguimiento de candidatos que ya emplean. En este caso, la empresa no utiliza avatares, sino agentes de WhatsApp, una modalidad que, según Muszkat, ofrece varias ventajas para los postulantes.
“En el proceso antiguo funciona como un lector de código de barras: si no tenés la etiqueta perfecta, ese currículum perfecto, no existís. En cambio, los agentes de Selenios escuchan al candidato y buscan entender las razones y sus respuestas”, precisó.
Las empresas definen la serie de preguntas que quieren que haga el sistema, lo que les permite realizar una primera entrevista de preselección. “Nosotros hacemos un pre-screening de unos cinco minutos aproximadamente para conocer al candidato más allá de lo que está en el currículum. Los candidatos agradecen mucho tener esa oportunidad de expresarse”, sostuvo.
Con respecto a los sesgos, Muszkat aseguró que la plataforma opera bajo normas internacionales. “Nuestro sistema no toma decisiones de manera automática. Se explica todo: los motivos de cada decisión y de cada razonamiento, y queda trazabilidad de lo que se hace. Lo que buscamos es poder replicar lo que haría una persona, pero a escala”, afirmó.
El cofundador también explicó que el sistema detecta currículums generados con inteligencia artificial cuando se intenta incluir una instrucción para engañarlo. “Las empresas pueden definir la voz y el tono que quieren. No es lo mismo hacer una primera entrevista para un C-level que para un operario de lavadero. Entonces pueden ajustar el tono, cómo se comporta ante las respuestas y qué seguimiento hace. La configura la empresa, incluso para cada vacante”, detalló.
La diferencia de tiempos es notoria, según el ejecutivo. “Miniso está abriendo cien tiendas en la Argentina y usa Selenios. En un proceso tradicional seguramente serían 50 reclutadores para poder buscar los perfiles para esas tiendas y cinco sistemas. En esta modalidad, no sé el número exacto, pero son muy pocos los reclutadores”, señaló.
HappyRobot, una empresa española que acaba de desembarcar en Argentina, también ofrece soluciones de automatización. Según explican a Letra E, cada caso es personalizado. La plataforma permite evaluar el desempeño de los agentes, garantizar que actúen conforme a los criterios establecidos y mejorar progresivamente su funcionamiento a partir de las interacciones.
La herramienta busca automatizar tareas de alto volumen y agilizar la comunicación con candidatos y empleados, para que los equipos de Recursos Humanos puedan concentrarse en otras tareas.
“La decisión final sobre comunicar el hecho de que la entrevista la realizará un agente depende de cada empresa y de sus políticas internas de comunicación. Sin embargo, desde HappyRobot siempre recomendamos informar expresamente a los candidatos que interactuaron con un agente de IA”, explican. También aclaran que, si un candidato pregunta directamente durante la interacción si está hablando con una inteligencia artificial, el agente responde con total transparencia y confirma que es un asistente virtual de la empresa.
Nicolás López Llovet, country lead de HappyRobot Argentina, dice que el control de sesgos se aborda mediante una combinación de evaluación continua y un trabajo estrecho con cada cliente.
“Trabajamos codo a codo con los equipos de Recursos Humanos de cada compañía para comprender exactamente qué buscan y cuáles son los criterios objetivos del perfil. En función de esa experiencia, definimos reglas y salvaguardas claras (guardrails) para que los agentes evalúen y filtren candidaturas basándose únicamente en los requisitos clave definidos por la organización”, explica.
Además, la empresa trabaja con simulaciones de diferentes escenarios y audita los resultados para introducir ajustes cuando resulta necesario. Los agentes pueden interactuar con los candidatos por teléfono, chat, SMS o WhatsApp, y mantener conversaciones adaptadas a la cultura, el tono y la marca empleadora de cada organización.
Un nuevo informe señala que los procesos de entrevistas deficientes cuestan a las organizaciones talento y futuros clientes, a medida que las entrevistas vuelven a cobrar importancia tras el auge de la inteligencia artificial en el reclutamiento.
Carolina Cianfagna, fundadora y ceo de We Global Talent, una consultora que recluta perfiles profesionales para empresas en crecimiento, contrató durante tres meses Talentum, una plataforma de inteligencia artificial que prometía ampliar la búsqueda de candidatos en LinkedIn y automatizar el primer contacto por WhatsApp.
Al segundo mes ya sabían que no les funcionaría esta modalidad. Según cuenta, de 15 búsquedas, solo dos dieron mejores resultados que las que hacían ellos mismos con palabras clave. Los mensajes automáticos a los postulantes sonaban robotizados: si alguien respondía algo fuera de lo esperado, el bot le repreguntaba lo mismo una y otra vez. Como consecuencia, a la consultora empezaron a llegarle mensajes de candidatos enojados.
“El candidato, cuando siente que está hablando con un robot, si no está en búsqueda activa es probable que se desconecte”, afirmó Cianfagna. Además, la herramienta puntuaba a cada postulante del uno al cinco según sus respuestas en audio y, cuando se equivocaba, el equipo tenía que volver a escucharlos todos.
La inteligencia artificial, de todos modos, se quedó en la consultora, pero en otro lugar. Cuando una búsqueda recibe 700 currículums, un asistente de IA arma una preselección de 70 u 80 candidatos sobre la que después trabaja el equipo. También transcribe las reuniones, redacta los avisos y prepara los informes para los clientes.
Más allá de las buenas o malas experiencias, el reclutamiento es uno de los procesos donde la IA tiene casos de uso más avanzados, especialmente en el cribado y la coordinación. Pero su desempeño real depende de la calidad de los datos, la auditoría de sesgos y la supervisión humana: sin esos controles, la automatización puede reproducir a escala los mismos filtros y exclusiones que buscaba evitar.
