El fenómeno del CV perfecto generado por IA y el uso de sistemas automatizados para el reclutamiento han transformado el proceso de selección laboral. Esta dinámica, marcada por la aplicación masiva a vacantes y la filtración algorítmica de candidatos, ha creado un escenario donde la eficiencia aparente oculta problemas de fondo: saturación, pérdida de autenticidad y una desconexión creciente entre empresas y postulantes.
En lugar de acercar a los mejores talentos y empleadores, la tecnología ha generado nuevas barreras y paradojas en la búsqueda de trabajo.
Cómo la inteligencia artificial cambió el reclutamiento laboral
El avance de la inteligencia artificial en el mercado laboral se refleja en cifras impactantes. En LinkedIn, cada minuto se envían 9.000 solicitudes de empleo en todo el mundo.
Este volumen no responde a un aumento de personas buscando trabajo, sino a la capacidad de la IA para automatizar el proceso de aplicación: los candidatos pueden postularse a cientos de vacantes en una sola sesión, con currículums adaptados de manera automática para cada puesto.
Frente a este flujo abrumador, el 82% de las empresas utiliza IA para filtrar las solicitudes, según datos publicados por Forbes. Sin embargo, el resultado no es mayor eficiencia.
La automatización ha llevado a un punto en el que ambos actores, postulantes y reclutadores, interactúan a través de guiones generados por máquina, y al final del proceso, la identidad real de la persona seleccionada se diluye.
Saturación y paradojas: cuando la IA no resuelve el problema de selección
La percepción extendida indica que la inteligencia artificial deshumanizó el proceso de reclutamiento. La realidad, según una encuesta de Resume Now, es que lo saturó.
El 90% de los profesionales de recursos humanos consultados afirma haber notado un incremento en solicitudes de baja calidad, generadas por IA. Al crecer el volumen y homogeneizarse los perfiles, los filtros algorítmicos dejan de cumplir su función original y refuerzan el problema que pretendían solucionar.
La paradoja se profundiza con el Global Skills Report 2025 de Coursera. Allí se revela que tres de cada cuatro empleadores prefieren contratar a alguien con competencias en IA generativa, aun si tiene menos experiencia, en vez de optar por un perfil senior sin esas habilidades.
Así, las empresas declaran valorar el dominio de la inteligencia artificial, pero rechazan a quienes demuestran esa competencia optimizando sus CV para pasar el filtro, ya que el sistema los descarta por ser demasiado genéricos. Surge entonces una pregunta clave: ¿qué están buscando realmente los empleadores?
Impacto en México: brecha entre discurso y realidad en la selección automatizada
En México, la demanda de habilidades en IA aumentó un 148% entre 2023 y 2025. Esta tendencia ha generado efectos que trascienden la simple eficiencia del proceso.
Cuando las solicitudes genéricas sobrepasan la capacidad de las empresas para procesarlas, la reacción no es mejorar los filtros, sino cerrar las vacantes en plataformas públicas y recurrir a redes internas y recomendaciones personales.
Existe una brecha clara entre lo que las organizaciones dicen buscar y lo que realmente miden sus sistemas automatizados. Aunque muchas empresas aseguran querer “contratar al mejor talento disponible”, la realidad es que los algoritmos que emplean han sido entrenados con datos históricos que reflejan patrones de selección basados en la procedencia educativa de los líderes actuales.
Así, si el 80% de los directivos proviene de instituciones como el Tec de Monterrey, la Iberoamericana o el ITAM, el sistema tiende a buscar esos mismos perfiles una y otra vez. La inteligencia artificial no crea nuevos sesgos, los perpetúa y automatiza.
En un contexto donde las redes de egresados ya condicionan el acceso a oportunidades profesionales, el problema no es la tecnología, sino la honestidad sobre los criterios que se privilegian.
Automatización, autenticidad y el futuro del talento
Tanto empresas como postulantes caen en la tentación de escalar el proceso: más automatización en los filtros, más optimización en las aplicaciones.
Sin embargo, esta carrera no resuelve el dilema central. Un currículum, sea redactado por una persona o por una máquina, nunca podrá mostrar cómo piensa alguien bajo presión, cómo se adapta ante el fracaso de un plan o cómo enfrenta lo inesperado.
Kristien Turner, ejecutivo británico y psicólogo organizacional por Harvard, sostiene que romper este ciclo exige afrontar tres decisiones incómodas. La primera es reconocer que filtrar más rápido no equivale a contratar mejor.
La segunda, diseñar evaluaciones que revelen la forma de pensar de los candidatos, no solo su habilidad para optimizar palabras clave. La tercera, ser transparente respecto a lo que realmente mide el sistema de IA y lo que queda fuera.
Finalmente, Turner afirmó lo siguiente en el medio citado: “Cuando una empresa dice ‘usamos IA para agilizar, pero la decisión final es humana y basada en X criterios’, genera más confianza que pretender que el algoritmo es neutral. El sistema actual logró algo notable: hizo que ambos lados mientan mejor sin que nadie se conozca más”.
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