Por Robert Bernhardt La contratación se ha convertido en un juego en el que nadie gana. Hubo un tiempo en que el mercado laboral era principalmente local. Las empresas publicaban pequeños anuncios en los periódicos, recibían un puñado de solicitudes y hacían su selección a partir de ahí. Cada etapa del proceso, desde el costo de la publicidad hasta la redacción y el envío de las solicitudes, pasando por la revisión de las mismas por parte del personal, implicaba unos costos marginales significativos. Había fricciones: los solicitantes de empleo tenían que gastar dinero para enviar las solicitudes o, en el caso de algunos puestos, tenían que presentarse en persona para solicitarlos. El sistema no era escalable desde ninguno de los dos lados. Desde la perspectiva actual, el mercado laboral de antaño puede parecer un paraíso perdido. Ahora que estos costos se han eliminado prácticamente por completo, los departamentos de recursos humanos reciben cientos de solicitudes para cada puesto. Los solicitantes pueden enviar fácilmente su documentación en línea a empresas de todo el país o incluso de otros continentes. Pueden hacer clic en «solicitar» en LinkedIn o Indeed sin siquiera leer el anuncio (y muchos lo hacen). Las entrevistas a distancia eliminaron la necesidad de estar físicamente presente. En la década de 2010 surgieron sistemas de rechazo automatizados para gestionar la avalancha de solicitudes digitales, que escaneaban en busca de palabras clave y profesionalidad superficial, como evitar errores ortográficos en las cartas de presentación y los currículos. Ahora, con la IA, cualquiera puede generar materiales de solicitud pulidos, llenos de las palabras clave adecuadas, adaptados a las descripciones de los puestos de trabajo y que pasan estos filtros. El resultado son documentos de aspecto impecable, pero a menudo sin alma, que no impresionarían a ningún ser humano, pero que el sistema automatizado lleva a la fase de la entrevista, a menudo sin ninguna revisión humana. Hasta ahora, las empresas no se han adaptado realmente. No pueden prescindir de los sistemas automatizados, ya que eso sumiría al personal en una avalancha de basura generada por la IA. Pero tampoco pueden depender únicamente de ellos, ya que los filtros descartan cada vez más las solicitudes auténticas y escritas personalmente en favor de contenidos genéricos al estilo de LinkedIn optimizados por la IA. El siguiente paso obvio, utilizar la IA para filtrar a los candidatos de forma más inteligente, se ve actualmente obstaculizado por la regulación. En la UE, la Ley de IA ha clasificado de forma preventiva los sistemas de contratación basados en la IA como «de alto riesgo», lo que los hace prácticamente inutilizables debido a los excesivos requisitos de cumplimiento. A Estados Unidos no le va mucho mejor. Dado que los grandes modelos lingüísticos son máquinas de reconocimiento de patrones, su uso en las decisiones de contratación corre el riesgo de violar las leyes antidiscriminatorias que prohíben el filtrado de determinados patrones. La combinación del filtrado mediante IA con las normas legales actuales expone a las empresas a un sinfín de demandas, por lo que incluso aquellas que necesitan desesperadamente estos sistemas los rechazan. El resultado es un sistema defectuoso. Los candidatos se ven atrapados en un juego desmoralizador, enviando cientos de solicitudes con pocas posibilidades de destacar. Mientras tanto, las empresas luchan por identificar a los candidatos realmente fuertes en un mar de solicitudes indistinguibles y elaboradas por la IA. Puede haber dos posibles caminos a seguir. En primer lugar, las empresas podrían empezar a cobrar una pequeña cuota por cada solicitud, que podría destinarse a organizaciones benéficas para evitar la apariencia de monetizar la contratación. Esto introduciría una capa de autoselección, animando solo a los solicitantes serios a presentar su candidatura. Quienes lo hicieran estarían más dispuestos a invertir un esfuerzo real en sus solicitudes y, a cambio, las empresas podrían prometer una revisión personal. En segundo lugar, el mercado laboral de la IA podría evolucionar hasta convertirse en un sistema funcional, no como una herramienta de selección interna dentro de las empresas, sino como una plataforma intermediaria que empareja a los candidatos con los empleadores. Esto podría eludir las leyes contra la discriminación, ya que la plataforma facilitaría las conexiones en lugar de tomar las decisiones finales de contratación. Lo ideal sería que un sistema de este tipo permitiera a las personas presentarse de forma auténtica, en lugar de ajustarse a estereotipos corporativos vergonzosos, y que la IA ayudara a emparejarlas con puestos que realmente les convienen. Pero para llegar a ese punto se necesitarán avances sustanciales en IA y una ola de innovación empresarial. Aun así, se puede tener esperanza: un futuro en el que las personas con talento sean emparejadas con trabajos significativos sin tener que soportar el juego cada vez más absurdo de las solicitudes. Robert Bernhardt es un emprendedor alemán. Sus libros, incluyendo Ciudades del futuro, exploran nuevas ideas emprendedoras y mejores ámbitos para la agencia humana a través de una lente única de perspectivas futuristas, divertidas y absurdistas. Actualmente, está enfocado en desarrollar sistemas de automatización con inteligencia artificial.