Cómo la IA está redefiniendo el recruiting
La cantidad brutal de información a la que estamos sometidos a diario hace que, cada vez, sea más complicado distinguir la señal del ruido.
El impacto de la IA en los procesos de selección ya se está dejando notar. 3 de cada 4 empresas reciben CV’s generados con IA y con información falsa sobre habilidades y/o experiencia. 2024 Global Workforce Report de Remote.
Extracto - Tres de cada cuatro empresas en España reciben currículos creados con IA con información falsa - RRHH Press
La IA te da la capacidad de romper la barrera de la primera entrevista
Muchos candidatos no son capaces de pasar el primer filtro de los procesos. Hacer que su CV sobresalga sobre el resto. Porque no utilizan plantillas que sean fáciles de leer por los ATS. Porque no saben qué fallos comenten en su redacción. Porque no se preocupan por adaptarlo a la oferta en cuestión. Las razones pueden ser variadas.
Pero, gracias a la IA, cada vez son más personas las que consiguen romper esta barrera.
La IA te permite generar CV’s optimizados para burlar los filtros de los ATS. Incluso, si le pasas una job description, te genera un CV adaptado a esa oferta que pasaría las barreras de cualquier ATS.
He hecho la prueba. Le he pedido a claude.ai que me creen un CV optimizado para los filtros de los ATS para alguien de .Net.
Este ha sido el prompt que le he lanzado:
«Genérame un CV con datos inventados, pero similares a una persona residente en España, con experiencia como Software Engineer con especialización en .Net (invéntate, nombre, experiencia, etc.), y optimízalo para los ATS para una persona con +10 años de experiencia.»
Y este es el CV que me ha construido. Un CV mucho mejor que el de muchos candidatos que reviso a diario. Y que, sin duda, pasaría el control del 90% de ATS del mercado para una oferta de .Net Senior Developer.
Incluso nos da su explicación de qué ha optimizado y cómo:
Pero es que, además, le he dado una oferta real de contexto. Una oferta típica de LinkedIn. Solo he obviado el nombre de la empresa. Y le he pedido que me genere un CV adaptado a esa oferta que cumpla los requisitos en un 95% y que, además, lo optimice para los ATS que utilizan IA en su filtrado.
Y este es el resultado. Un CV que rompe la barrera del screening. Un CV que permite a los candidatos saltar el filtro y enfrentarse a una primera llamada con HR e incluso directamente a una prueba técnica.
Por si te interesa, este ha sido el prompt que he utilizado: «Te voy a pasar una oferta de empleo real. Me gustaría que adaptaras ese CV a la oferta para cumplir en un 95% todos los requisitos necesarios para que el candidato/a sea considerado/a para la posición. Y además, que optimices ese CV para los ATS que utilizan Inteligencia Artificial en su filtrado.»
Y el LLM nos da la receta de cómo lo ha hecho:
En un momento en el que la cantidad de aplicaciones es muy superior a la capacidad para poder gestionarlas, esto solo aumenta la cantidad de esfuerzo de los recruiters en tareas que no aportan valor a la compañía. Como lo es, distinguir los CV’s reales de los inventados o «retocados». Cazar al catfish.
Y cuando la cantidad de CV’s te sepulta, ¿cuál es la mejor manera de filtrar? Las palabras clave en las búsquedas de los ATS son inútiles, porque los CV’s ya están preparados para ello.
Las compañías empiezan a cometer el error de filtrar por estudios, universidades o empresas de renombre. Lo cual, no te asegura mejores perfiles, solo una manera de filtrar que te permite discriminar unos CV’s de otros.
La IA vs la IA
Es aquí cuando comienza la guerra. La IA vs la IA. ATS con IA filtrando CV’s con IA. ¿Quién ganará?
Sin duda, quien pierde es la compañía, puesto que utilizará mucho más tiempo en filtrar CV’s y asegurarse de que esa experiencia es real y demostrable. ¿Qué pasa cuando en vez de los 20 candidatos que antes pasaban el filtro, se convierten en 200?
Los ATS llevan mucho tiempo utilizando algoritmos de filtrado de palabras clave, que ahora, con la IA, se han «supervitaminado». Aunque, el problema con la IA viene con las muestras de datos que les damos para entrenar los algoritmos. Un buen filtrado con IA requiere de «megatones» de datos que muchas empresas ni siquiera miden o tienen a su alcance para personalizar su caso. Así que, los algoritmos son tan buenos como lo es la fuente de alimentación de estos.
*Extracto de viterbit.com/blog
Pero… Who watches The Watchmen? ¿Quién vigila que la IA no incurra en ilegalidades como la discriminación?
En Europa, en 18 meses, será obligatorio el registro de modelos de IA utilizados para procesos sensibles o de «alto riesgo» como lo es el filtrar aplicaciones para ofertas de empleo. Por ejemplo, para evitar sesgos en el filtrado de personas. Algo que puede suceder fácilmente con una IA entrenada con datos sesgados.
Superpoderes reales: una herramienta que aumenta tus probabilidades de éxito.
Interviewing.io — una compañía de pruebas técnicas online para mejorar tus habilidades en entrevistas — puso en marcha un experimento durante este año con candidatos y compañías para detectar cuántas personas se daban cuenta de que los entrevistados estaban utilizando LLM’s durante el proceso de entrevista.
SPOILER: Ninguno de los entrevistadores se dio cuenta de que los entrevistados estaban «haciendo trampas» utilizando LLM’s. Y el 72% de los entrevistadores tenían claro que contratarían a las personas que pasaron los tests.
¿Pero realmente utilizar la IA es «hacer trampas»?
Depende. Según las reglas que cada empresa ponga en sus pruebas técnicas. Pero, sin duda, es una herramienta al alcance y uso de cualquier persona en las tareas de su día a día.
¿Qué hacemos? ¿Prohibimos o alentamos al uso de la IA en las pruebas técnicas?
El sentido común te dice que prohibir una herramienta que se va a utilizar todos los días para el mismo puesto de trabajo para el que se está entrevistando y, que además, está al alcance de cualquiera, no debería ser un perjuicio en el proceso, si no vista como una ayuda.
Pero, esto hace que cada vez sea más complicado para los entrevistadores distinguir la verdadera experiencia y habilidades de los desarrolladores en cuanto a sus bases de programación, sistemas de diseño o codificación.
Las fronteras entre el seniority o entre un L4 y un L5 empiezan a ser difusas en las entrevistas.
El diablo La IA está en los detalles
A nadie nos gusta que nos engañen. Y saber que no compites con las mismas reglas, se percibe muy injusto. Para alguien que entrevista, saber que no me está contestando la persona real, sino una IA, me genera una sensación de desventaja.
Así que aquí van una serie de red flags en entrevistas para saber si los candidatos usan IA o no:
- Pausas después de las preguntas. Los candidatos se toman mucho tiempo para contestar. Más del que sería considerado normal para pensar.
- Mirar a otra pantalla. Si además, ves que teclea mientras haces la pregunta y mira a otra pantalla, podría indicar que está redactando la pregunta en un LLM. O que simplemente está respondiendo a alguien en el chat del trabajo.
- Respuestas vagas y demasiado explicativas en el inicio: si, además, las respuestas empiezan siempre por una explicación demasiado extensa de la pregunta, da demasiados rodeos o se enreda con palabrería tal como hacen los prompts vagos de los LLM’s, es posible (solo posible) que te la estén colando.
Disclaimer: tampoco nos creamos detectives, todas estas cosas pueden pasar de manera natural. Las personas necesitamos pausas para pensar y ordenar nuestros pensamientos antes de contestar. También, muchas veces, hacemos entrevistas en horario laboral a gente que está trabajando, y que miran un email que acaba de llegar o su Slack mientras nos tienen en otra pantalla con la videollamada abierta.
Y no nos olvidemos, algunas de estas cosas ya pasaban con StackOverflow. La gente se ponía a buscar las preguntas o las googleaba antes de la existencia de los LLM’s.
Renovarse o morir: la IA nos empuja a la redefinición de los procesos
Es una realidad. Está pasando. La IA empieza a dificultar el trabajo de todos los implicados en el proceso de selección. Pero, ¿qué podemos hacer?
Aunque esto suene muy Mckinsey bullshit, adaptarnos al cambio. No queda otra. No hay herramientas ahora mismo que nos ayuden a distinguir, claramente, quién está utilizando IA de quién no.
La IA nos empuja a redefinir los procesos de selección en tecnología tal y como los conocemos.
Redefinir la revisión de los CV’s o las ofertas de empleo
- Opción 1: redefinir la revisión de CV’s
Si delegamos la tarea en un ATS porque no tenemos tiempo de revisar la cantidad de CV’s que nos llegan, corremos el riesgo de dejar fuera a mucha gente que simplemente no ha optimizado el CV para ese ATS.
Si lo que hacemos es enriquecer la IA del ATS con nuestros requisitos de una job description y más información de otros procesos o candidatos exitosos, debemos tener en cuenta el sesgo de la muestra de datos que le damos.
Esto no tiene una solución fácil cuando estás sepultado/a en CV’s. Nuestra solución es hacerlo de manera manual. Revisar, priorizar y contestar a todo el mundo poco a poco.
- Opción 2: redefinir las ofertas de empleo
Como decía el colega Anxo Pérez: «El inglés se enseña mal. Punto.» Pues lo mismo podríamos decir de las ofertas de empleo. Por norma general, las ofertas de empleo se redactan muy mal. Si haces una búsqueda rápida del término «Software Engineer» en LinkedIn Jobs, verás la cantidad de ofertas que son solamente una lista interminable de requisitos y de un tiempo a esta parte, una lista interminable de perks o beneficios.
Dejar que los hiring managers redacten las ofertas es como pedirle a los niños que escriban la carta de los Reyes Magos. Van a buscar a la persona ideal. Al unicornio. A esa persona que tiene todo lo que necesitan. Pero la realidad es que esa persona no existe. Y esto se traduce en pocas aplicaciones o en tiempos extremadamente largos de contratación para un perfil.
En un futuro no muy lejano, las habilidades técnicas van a perder peso en el mercado laboral de la tecnología. El stack tecnológico y las herramientas van a importar menos porque los agentes, Copilot’s, Cursor, etc. te ayudarán a poder aportar al equipo de una manera mucho más rápida. Conozcas o no el lenguaje, stack o herramientas.
Así que, poco sentido tiene darle nada de importancia a las habilidades blandas como la comunicación escrita, la resolución de problemas o la capacidad de aprendizaje y adaptabilidad al entorno.
Las ofertas de empleo del futuro (no tan lejano) primarán las habilidades blandas, que no se pueden apoyar en la IA, por encima de las técnicas.
Redefinir las preguntas técnicas
Muchas de las preguntas técnicas que se utilizan en entrevistas están sacadas de internet. Y los LLM’s se han entrenado con los datos de Internet. Por lo tanto, tienen también las respuestas. Así que, si tus candidatos tienen acceso a Internet, tienen las respuestas a tus preguntas. A las tuyas y a las de miles y miles de empresas de todo el mundo.
Por eso, las preguntas técnicas básicas y genéricas no tienen sentido ya en los procesos. Va a ser muy difícil distinguir quién tiene un conocimiento real de que quién ha copiado la respuesta del LLM.
Redefinir las pruebas técnicas
¿Tiene sentido seguir mandado las mismas pruebas técnicas asíncronas cuando no sabes cuánto ha codificado la persona y cuánto un LLM?
¿Tiene sentido prohibir el uso de LLM’s en los procesos de selección? ¿O tiene más sentido alentar a los candidatos a que lo usen?
Las pruebas técnicas asíncronas empiezan a tener este problema. Una vez los candidatos llegan a la revisión de código/ presentación de la prueba, no son capaces de razonar la solución del todo.
O, por el contrario, te encuentras con que todos los candidatos que entrevistas, «bordan» la prueba técnica.
Así que, las propias empresas están redefiniendo sus procesos de manera interna para tomar partido sobre si se permite:
- Usar LLM’s en las pruebas técnicas
- No usar LLM’s en las pruebas técnicas. Y, por tanto, irnos a una solución de live coding/ pair programming — que es algo que no gusta a todo el mundo—.
En esta conversación en X/Tw, Javi y Jorge debaten sobre el uso de los LLM’s en las pruebas asíncronas. Ambos proponen algo de bastante sentido común. Si has utilizado LLM’s, genera un .txt compartiendo los prompts y una sección extra explicando cómo usarías un LLM en producción en un contexto similar.
Otras empresas están empezando a utilizar casos reales de negocio como prueba técnica, incentivando el uso de la IA. Pero, al ser casos reales, pagan las pruebas técnicas. Casi como una especie de hackathon dentro del proceso de selección.
Nuevas pruebas técnicas: la habilidad de escribir buenos prompts
Empezamos a ver ya cómo algunas empresas incluyen pruebas relacionadas con la habilidad de escribir buenas instrucciones a los LLM’s. Y poco a poco se irán popularizando.
Una herramienta más que vas a utilizar en tu día a día, y que tiene cierta complejidad a la hora de sacarle el máximo rendimiento, se va a convertir en parte de los requisitos de muchas ofertas de empleo.
La mayor importancia de las habilidades blandas/ soft skills
En un momento en el que las habilidades técnicas empiezan a apoyarse en la IA, toman, si cabe, más relevancia las otras. Las habilidades blandas.
La IA va a ayudar a potenciar las habilidades de todos los desarrolladores/as. Desde los juniors hasta los más seniors. Y cada vez, las barreras sobre el dominio de los lenguajes y las tecnologías se van a ver más difuminadas.
Así que, vamos a empezar a ver ofertas donde se prima el encaje cultural: momento vital vs momento actual de la compañía, experiencia en empresas similares y modelos de trabajo similares, adaptación al nuevo entorno, etc. Y donde las soft skills serán la clave para determinar quién pasa un proceso de selección y quién no.
Habilidades tan básicas como:
- Trabajo en equipo
- Resolución de problemas
- Adaptación a un entorno cambiante
- Capacidad de aprendizaje
- Autonomía
- Comunicación escrita y verbal
Candidatos con una menor habilidad técnica —a priori— pero con mejores habilidades blandas, pasarán por delante de otros candidatos más excelentes técnicamente pero con peores soft skills. Porque la IA les ayudará a estar técnicamente más parejos.
Cómo integrar la IA en tus procesos de selección
Una de las primeras cosas aconsejables es lanzar todas tus preguntas técnicas actuales a los LLM’s para ver cómo responden y tener un base de respuestas para saber distinguir las respuestas de tus candidatos.
Si ya sabes cómo serán más o menos las respuestas, podrás detectar mejor aquellas que se parezcan a lo que los LLM te arrojan.
Otro consejo fundamental es que empieces a cambiar tu proceso de selección.
- Redactar mejores ofertas a prueba de CV’s generados por IA para pasar tus filtros. Poniendo mayor atención a las habilidades blandas.
- Mejorar la revisión de CV’s en tu compañía. Ya sea manual o con ATS.
- Menos preguntas básicas/ generalistas y más casos concretos o preguntas con contexto real de la compañía.
- Pensar si vas a mantener las pruebas técnicas asíncronas y cómo quieres gestionar el uso de LLM’s para su resolución.
- Plantear el evaluar la parte técnica mediante pruebas de live coding o pair programming. Y decidir si se permite el uso de IA para resolver el desafío de código.
Conclusiones
El uso de LLM’s en los procesos de selección va a hacer que estos cambien de manera drástica. De hecho, ya están cambiando. Al igual que lo harán las entrevistas técnicas y las pruebas técnicas.
El problema principal está en la parte superior del embudo. La cantidad de aplicaciones con información falsa u «optimizada» que se cuelan a los ojos de los ATS — y de los recruiters, como yo— y que dificultan sobre manera el trabajo diario.
El problema sigue si el screening no es muy profundo. O si se empiezan a utilizar herramientas con IA para ello, puesto que es igual de fácil burlarlas que a los ATS.
Y continúa durante las entrevistas/ pruebas técnicas. ¿Vamos a empezar a ver un aumento de pruebas de live coding? ¿O las empresas van a permitir más el uso de la IA dentro de la parte técnica de sus procesos de selección? ¿Cómo saber si las respuestas a las pruebas técnicas las entiende el candidato o las ha copiado en gran medida? ¿Veremos un aumento de petición de referencias laborales y llamadas a antiguos empleadores?
Lo que podemos sacar en claro es que, ahora mismo, los candidatos tienen el control del proceso de selección. Y cada vez va a ser más importante saber distinguir la señal frente al ruido.
* Aunque en muchos casos utilice la primera persona del plural para referirme a nosotros, los recruiters, en Manfred no utilizamos ningún software de revisión de CV ni IA. Cada recruiter o scout, revisa uno por uno, de manera manual, todos los CV’s de las personas que aplican a una oferta.
** Este artículo toma como base el publicado por Gergely Orosz en su blog The Pragmatic Engineer.