¿La IA prefiere currículums redactados por IA?

Este verano, el bufete de abogados Addleshaw Goddard se enfrentó a un pequeño problema.

Siguiendo una tendencia cada vez más habitual, el anuncio que habían publicado para un puesto de tecnología de la información (TI) en su departamento de recursos humanos había generado una avalancha de solicitudes.

Hace un año, apenas un par de docenas de personas habrían enviado su currículum para un puesto de ese tipo. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) ha agilizado y facilitado enormemente el proceso de solicitud de empleo, por lo que esta vez recibieron 178 aplicaciones.

El problema era que, entre más tiempo tardaban en evaluar las solicitudes, aumentaba la posibilidad de que los mejores candidatos encontraran trabajo en otra parte. Al igual que muchas otras organizaciones, Addleshaw ha estado animando a sus directivos a probar formas en que la IA pueda mejorar sus procesos de manera segura; por eso, el departamento de recursos humanos decidió realizar un experimento: evaluar qué tan bien podía un agente de IA valorar las solicitudes en comparación con los humanos.

Se configuró un agente utilizando el sistema interno Microsoft Copilot de la firma y se le informó sobre el puesto abierto, así como sobre la experiencia requerida del solicitante en determinados sistemas de recursos humanos, lenguajes de programación y en el uso de la propia IA.

El personal de la firma seleccionó a un grupo reducido de unos doce candidatos y le pidió al agente de IA que los calificara.

El agente completó la tarea con gran rapidez y presentó una lista de los que consideraba los mejores aspirantes. Los humanos hicieron su propia evaluación.

Por desgracia, ambas listas no coincidían. El agente se dejó impresionar por las solicitudes muy pulidas, presentadas por personas que afirmaban haber logrado hitos excepcionales en TI en tiempo récord en sus anteriores empleos, o haber trabajado en grandes proyectos pese a contar con escasa experiencia. En resumen, parecían demasiado buenas para ser verdad y parecían redactadas con ayuda de la IA.

Katherine Rathbone, directora de recursos humanos de Addleshaw Goddard, me comentó que su equipo tenía varias teorías sobre por qué pudo haber ocurrido esto. Por un lado, las herramientas de IA pueden facilitar enormemente que los candidatos adapten su currículum a la descripción del puesto. Pero eso no era todo. «Una posible explicación es que, dado que la capacidad de utilizar IA era en sí misma uno de los criterios, el agente pudo haber interpretado los indicios de uso de IA en la elaboración del currículum como una prueba de dicha capacidad», señaló.

Existe otra posibilidad más inquietante: es posible que el agente de IA haya preferido activamente los currículums simplemente porque reconoció que la IA había intervenido en su redacción.

De ser así, se confirmarían las conclusiones de un llamativo documento de trabajo que ha analizado el comportamiento de las herramientas de contratación basadas en IA.

Los investigadores simularon procesos de contratación realistas para 24 puestos de trabajo, que abarcaban desde docentes y consultores hasta chefs e ingenieros. Descubrieron que los candidatos que utilizaban el mismo modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) que el reclutador tenían entre un 23 % y un 60 % más de probabilidades de ser preseleccionados que aquellos cuyos currículums habían sido elaborados por un humano sin ayuda tecnológica.

Esta desventaja humana era mayor en puestos empresariales, como ventas y contabilidad, y menor en sectores como la agricultura y la industria automotriz.

El estudio está siendo revisado antes de su publicación en una revista científica evaluada por pares, por lo que algunas de sus conclusiones podrían variar. No obstante, uno de sus autores, Jiannan Xu, me comentó que los análisis actualizados siguen aportando pruebas que señalan que los modelos de IA «muestran un comportamiento de autopreferencia».

Es una noticia preocupante en un momento en que la IA ya está impulsando una desalentadora carrera armamentística en el ámbito de la contratación. Por un lado, están los aspirantes a un empleo que, convencidos de que luchan contra un muro de herramientas de selección carentes de alma, contraatacan con una avalancha de aplicaciones de IA que están abrumando a los reclutadores.

Si la IA muestra predilección por la IA, surge una nueva dimensión de riesgo. Imagínate ser un candidato que utiliza la IA equivocada, o que no utiliza la IA en absoluto.

Afortunadamente, el estudio de Xu sugiere que es posible reducir a menos de la mitad el sesgo de la IA mediante dos estrategias relativamente sencillas: indicarles a los modelos que ignoren el origen de los currículums y se centren en su contenido; y utilizar varios modelos de evaluación para diluir el sesgo de una herramienta concreta.

Por otro lado, me alegró saber que en Addleshaw Goddard el candidato seleccionado para el puesto de TI fue elegido por personas y no por el agente de IA.

En cuanto al uso de la IA en los procesos de selección, es algo que aún está en desarrollo. Estas herramientas tienen un claro potencial si se utilizan correctamente, señala Rathbone. «Pero el criterio humano sigue siendo importante».

Pilita Clark. Copyright The Financial Times Limited 2026. © 2026 The Financial Times Ltd. All rights reserved. Please do not copy and paste FT articles and redistribute by email or post to the web.