Cómo la IA está cambiando la búsqueda de trabajo: los sesgos y trucos detrás de los CV

Buscar trabajo ya no consiste solamente en preparar un currículum, enviarlo a una empresa y esperar que alguien lo lea. Cada vez más, el proceso incluye sistemas automatizados que organizan postulaciones, identifican palabras clave y ayudan a decidir qué candidatos avanzan a la siguiente etapa.

En paralelo, quienes buscan empleo recurren a la inteligencia artificial para mejorar sus perfiles y adaptar sus antecedentes a cada oferta.

Santiago Bilinkis abordó este fenómeno durante una visita a Olga y describió algunas de las situaciones que empiezan a aparecer en los procesos de selección, desde las preferencias entre modelos de IA hasta los intentos de manipular los filtros automáticos.

La discusión no es solamente teórica.

Santiago Bilinkis analizó en Olga cómo la inteligencia artificial está transformando la búsqueda laboral y los procesos de selección.

Foto: Captura Olga

Cuando una IA redacta el CV y otra lo evalúa

Uno de los puntos que planteó Bilinkis es que las herramientas de inteligencia artificial no necesariamente evalúan de la misma manera un currículum, incluso cuando la experiencia y las capacidades de los candidatos son equivalentes.

Un estudio presentado en 2025 en la conferencia sobre equidad, responsabilidad y transparencia en algoritmos, organizada por ACM, examinó más de 2.200 currículums y encontró que los modelos evaluadores tendían a favorecer los documentos que ellos mismos habían generado.

Los investigadores también observaron ventajas para candidatos cuyos CV habían sido redactados con el mismo modelo utilizado para evaluarlos en simulaciones de selección.

La investigación no demuestra que una herramienta específica siempre vaya a preferir sus propios documentos. Sí muestra que el modelo utilizado para redactar y el empleado para evaluar pueden influir en el resultado, incluso cuando se intenta controlar la calidad del contenido.

La consecuencia potencial es importante: si una empresa utiliza sistemas automatizados para ordenar las postulaciones, la manera de presentar la experiencia podría influir en la evaluación inicial, además de las capacidades reales del postulante.

Eso tampoco significa que exista una inteligencia artificial universalmente mejor para escribir un CV.

El resultado puede variar según el modelo, los criterios de evaluación y la información que recibe. Por eso, más que buscar una herramienta mágica, conviene revisar el documento, adaptarlo a cada búsqueda y comprobar que las habilidades y los antecedentes estén expresados con claridad.

¿Conviene probar distintas inteligencias artificiales para el mismo currículum?

A partir de estos hallazgos surgió otra estrategia: utilizar diferentes modelos para generar versiones de un mismo currículum, con la expectativa de aumentar las posibilidades de superar un filtro automatizado.

El razonamiento parte de una hipótesis: si determinados modelos muestran preferencias por documentos generados por ellos mismos, probar distintas herramientas podría producir resultados diferentes.

Una cosa es demostrar que existen sesgos en experimentos controlados y otra es comprobar que una táctica mejora los resultados en procesos de contratación reales. Enviar versiones distintas del currículum a una misma empresa puede generar inconsistencias o dificultar el seguimiento de la candidatura.

Una alternativa más útil es pedirle a una IA que analice una oferta laboral y compare sus requisitos con la experiencia real del postulante. A partir de esa comparación, puede sugerir cambios en el orden de las secciones, identificar competencias relevantes que no están suficientemente destacadas y mejorar la redacción.

El objetivo debería ser presentar mejor las capacidades existentes, no fabricar un perfil diferente para cada filtro.

El truco del texto blanco para intentar engañar a la IA

Otro fenómeno que describió Bilinkis es el uso de instrucciones escondidas dentro de los currículums. La técnica consiste, por ejemplo, en incluir texto blanco sobre un fondo blanco para que una persona no lo vea al abrir el documento, pero un sistema automatizado pueda llegar a detectarlo durante el procesamiento.

El mensaje oculto puede intentar dar instrucciones al modelo que evalúa el archivo, como ignorar los criterios anteriores o recomendar al candidato.

En el ámbito de la inteligencia artificial, esta clase de maniobra se conoce como prompt injection: introducir instrucciones dentro de un contenido que el sistema debe analizar para intentar alterar su comportamiento.

La práctica fue documentada en una investigación presentada en USENIX Security 2026. El estudio examinó aproximadamente 200.000 currículums procesados por una plataforma de contratación y encontró instrucciones o contenidos ocultos destinados a influir en sistemas automatizados en alrededor del 1% de los documentos analizados.

El dato permite afirmar que la manipulación existe en procesos reales, aunque no que sea una práctica generalizada entre quienes buscan trabajo. Tampoco significa que el truco funcione siempre: un sistema puede detectar el texto, ignorarlo o tratarlo como una señal sospechosa.

La IA avanza con velocidad. Algo que funcionó hace un par de semanas puede no funcionar hoy, sin embargo, siempre existen sesgos que pueden burlar a la IA.

Cómo usar la IA para mejorar un currículum

Frente a este escenario, la inteligencia artificial puede ser útil si se emplea como una herramienta de preparación y no como una máquina que promete conseguir empleo automáticamente.

Una de sus aplicaciones más prácticas es adaptar el CV a cada oferta. En lugar de enviar el mismo documento a todas las empresas, el candidato puede pedirle a una herramienta que compare su experiencia con los requisitos del puesto, identifique las competencias relevantes que ya posee y sugiera una forma más clara de presentar sus antecedentes.

Para hacerlo, conviene seguir algunos pasos:

Analizar la oferta laboral: pedirle a la IA que identifique las competencias, los conocimientos y las responsabilidades que la empresa considera prioritarios.
Adaptar el currículum sin inventar experiencia: reorganizar la información y destacar los antecedentes relevantes, sin agregar títulos, cursos, habilidades o empleos que el candidato no tenga.
Describir resultados concretos: cuando sea posible, incluir proyectos realizados, responsabilidades asumidas y resultados verificables, en lugar de limitarse a enumerar cualidades genéricas.
Mantener un formato claro: utilizar títulos reconocibles, secciones ordenadas y texto seleccionable. Los diseños excesivamente complejos pueden dificultar la lectura automática de algunos sistemas.
Revisar cada dato: comprobar fechas, nombres de empresas, formación, herramientas utilizadas y cualquier afirmación que haya generado la IA.

Una instrucción útil para trabajar con estas herramientas es pedirles que actúen como asistentes de selección: que comparen el currículum con una oferta específica, señalen los requisitos que el candidato cumple y expliquen qué información falta.

Después, el postulante debe revisar las sugerencias y decidir cuáles corresponden realmente a su experiencia. La clave no es llenar el documento de palabras que aparecen en el aviso, sino expresar de manera precisa la relación entre lo que la empresa necesita y lo que el candidato puede aportar.

La IA también interviene en las entrevistas laborales

El cambio no termina cuando el currículum supera la primera revisión. Bilinkis también mencionó el uso de inteligencia artificial en entrevistas y evaluaciones, así como el caso de un estudiante que desarrolló un sistema para hacer trampa en exámenes universitarios y entrevistas laborales remotas.

La expansión de estas herramientas abre una nueva dificultad para las empresas: comprobar si una persona realmente domina los conocimientos que declara y si puede resolver las tareas que tendrá a su cargo.

Al mismo tiempo, los postulantes pueden utilizar la tecnología para practicar respuestas, investigar una empresa, preparar ejemplos de experiencias anteriores y ensayar preguntas frecuentes.

¿Todas las empresas usan inteligencia artificial para seleccionar candidatos?

No. Es importante distinguir entre los sistemas tradicionales de seguimiento de postulaciones y las herramientas basadas en modelos generativos.

Los sistemas de seguimiento de candidatos, conocidos como ATS, permiten organizar solicitudes, extraer información, buscar perfiles y aplicar determinados filtros.

No todos utilizan inteligencia artificial generativa. Otros sistemas sí incorporan modelos capaces de resumir currículums, compararlos con una descripción del puesto o ayudar a clasificar candidatos.

Una revisión académica publicada en 2026 examinó los usos de los modelos de lenguaje en distintas etapas de la contratación, desde el filtrado de currículums hasta las entrevistas. También señaló que todavía faltan pruebas sobre su implementación y sus efectos en muchos contextos reales.

Por eso, sería exagerado afirmar que todos los CV son evaluados por una IA o que cada candidato debe superar necesariamente un filtro algorítmico antes de que lo lea un reclutador.

La intervención de estas herramientas depende de la empresa, del puesto y del proceso de selección. En algunos casos pueden ser centrales; en otros, su participación puede limitarse a tareas administrativas o no existir.

Una nueva competencia en la búsqueda laboral

La inteligencia artificial está modificando tanto la manera en que se presentan los candidatos como las herramientas con las que las empresas los evalúan. Saber utilizar estas tecnologías puede convertirse en una ventaja.

Desde tareas administrativas y comerciales hasta comunicación, atención al cliente o análisis de información, estas herramientas pueden ayudar a resolver tareas.

La diferencia no está necesariamente en conocer programación ni en dominar sistemas complejos, sino en saber utilizar la IA para trabajar mejor: organizar información, redactar y corregir textos, analizar datos, automatizar tareas repetitivas o preparar presentaciones.

También es importante poder revisar los resultados, detectar errores y reconocer cuándo una respuesta no es confiable.

En ese sentido, incluir el manejo de herramientas de IA en el currículum puede ser un diferencial si se acompaña de ejemplos concretos. No alcanza con escribir “conocimientos de inteligencia artificial”: es más útil explicar para qué se utilizó, qué tareas permitió resolver y qué resultados se obtuvieron.

La ventaja puede estar menos en utilizar una IA para redactar un currículum que en demostrar que se sabe aprovecharla para desempeñarse mejor en el puesto al que se aspira.

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