Cómo evitar que un algoritmo  descarte su hoja de vida

Hoy en algunos procesos de selección, especialmente en grandes empresas y portales de empleo con un alto volumen de postulaciones, el primer filtro puede ser un sistema automatizado que busca coincidencias entre el perfil del candidato y los requisitos de la vacante. En otras palabras, la IA se está convirtiendo en el primer filtro para encontrar un nuevo empleo.

En Colombia, el 14,6 % de las personas utilizó internet para buscar trabajo en 2024, según datos del DANE. Sin embargo, no existe una cifra oficial que permita establecer cuántos procesos de selección utilizan filtros automatizados. Lo que sí está claro es que estos sistemas tienen mayor presencia en procesos formales con gran cantidad de candidatos.

“El primer reto es entender que una hoja de vida no siempre será leída inicialmente por una persona. En muchos procesos, el sistema extrae información y busca coincidencias con los términos de la vacante”, explica Fabián Gamba, docente de humanidades de la Fundación Universitaria del Área Andina en Bogotá.

Esto tiene consecuencias prácticas. Una hoja de vida guardada como imagen o PDF escaneado puede dificultar la extracción de información. Lo mismo ocurre cuando los datos están organizados en tablas, columnas o cuadros de texto.  Por eso, una hoja de vida sencilla puede tener ventajas: texto seleccionable, títulos convencionales, fechas completas y una descripción de la experiencia que utilice términos relacionados con la vacante. Pero adaptar el documento para que pueda ser leído por una máquina no debería significar llenarlo de palabras clave sin relación con la trayectoria.

La experiencia debe demostrar lo que los adjetivos prometen

Los filtros automatizados no pueden determinar por sí mismos si una persona tiene liderazgo, capacidad de trabajo en equipo o iniciativa. Lo que pueden identificar es si esas competencias aparecen asociadas a experiencias concretas. Decir que alguien es “proactivo” aporta poco. Explicar que coordinó un equipo de ocho personas durante dos años y logró determinado resultado ofrece información verificable tanto para un sistema como para un reclutador.

También existe un riesgo cuando todos los candidatos comienzan a optimizar sus hojas de vida de la misma manera, especialmente con ayuda de herramientas de inteligencia artificial. Los perfiles pueden terminar pareciéndose y la optimización pierde parte de su ventaja. Eliminar datos como edad, género o lugar de residencia de un formulario no garantiza que desaparezcan los sesgos. Otros elementos pueden funcionar como indicadores indirectos: el año de graduación puede aproximarse a la edad, el lugar de residencia al nivel socioeconómico y los periodos sin empleo pueden estar relacionados con circunstancias familiares.

Un caso conocido ocurrió con Amazon, que retiró en 2018 una herramienta interna de selección después de detectar que penalizaba a las mujeres. El sistema había aprendido de un historial de contrataciones predominantemente masculino.

Un algoritmo puede reproducir los sesgos presentes en los datos con los que fue desarrollado. Para identificarlos, las empresas necesitan comparar los resultados obtenidos por distintos grupos de candidatos y revisar si alguno queda sistemáticamente rezagado.

¿Puede un candidato saber si lo descartó una IA?

En Colombia todavía no existe un derecho explícito que obligue a una empresa a informar al candidato que una decisión de selección fue tomada mediante un sistema automatizado. La Ley 1581 de 2012 sí establece obligaciones relacionadas con el tratamiento de datos personales, pero no exige revelar que un algoritmo participó en el filtro ni explicar sus criterios.

Esto contrasta con otros lugares donde se han establecido mayores exigencias de transparencia para estos procesos. En la Unión Europea, por ejemplo, el reclutamiento automatizado está considerado dentro de las actividades de alto riesgo bajo su regulación de inteligencia artificial.

Para Gamba, el debate no debería limitarse a enseñar a los candidatos a “ganarle” al algoritmo. También es necesario preguntarse si las personas conocen las reglas con las que están siendo evaluadas y si tienen alguna posibilidad de cuestionar una decisión automatizada.

Por eso, las empresas que incorporan IA en sus procesos de selección deberían informar previamente a los candidatos, evitar que una exclusión definitiva dependa exclusivamente de un sistema, auditar periódicamente sus resultados y establecer mecanismos para revisar casos particulares.

Por otra parte, todavía no se conoce qué proporción de las vacantes formales utiliza evaluación automatizada. Sin esa información es difícil dimensionar el fenómeno y diseñar políticas de capacitación adecuadas.

Además, la brecha digital sigue siendo desigual: mientras el 82,7 % de los hogares de Bogotá tiene conexión a internet, en Vichada la cifra es de 15,4 %. Preparar a los trabajadores para esta nueva forma de buscar empleo, por tanto, no consiste únicamente en enseñarles a redactar una hoja de vida compatible con una máquina. El reto es que la tecnología ayude a encontrar mejores candidatos sin convertir la falta de conocimiento sobre sus reglas en una nueva barrera para acceder al empleo.