Hace tres años, Andrew Stockwell, responsable de personas en la empresa de compra de software Vendr, tenía su rutina de selección afinada: publicaba una oferta, esperaba unos días y luego revisaba unas decenas de candidaturas, hasta cien si tenía suerte. Leía currículos, hacía entrevistas y pasaba los mejores perfiles a los responsables de contratación.
Después todo cambió. El proceso empieza igual, pero en uno o dos días Stockwell ya no tiene cien candidatos delante. Llegan cientos de candidaturas y a veces superan el millar. Una parte considerable son directamente falsas. Muchas más parecen escritas con inteligencia artificial: estiran la verdad y hacen difícil distinguir a un aspirante de otro.
El punto al que le lleva: "Pago a mis profesionales de captación de talento —personas bien pagadas y de gran calidad— solo para que revisen candidaturas todo el día".
Cómo desapareció la fricción
En 2026, buscar trabajo se ha vuelto tan fácil como comprar por internet. La inteligencia artificial produce currículos y cartas de presentación a medida en segundos. Las extensiones de navegador rellenan los formularios sin intervención humana. LinkedIn ofrece a sus usuarios decenas de empleos al día, muchos con la opción de postularse "con unos pocos clics".
Es el resultado de una decisión de diseño deliberada. Durante años, los seleccionadores trabajaron para eliminar cualquier obstáculo ante la solicitud. La lógica era razonable: cuantos más candidatos cualificados se presenten, mayor será la probabilidad de encontrar el mejor encaje. Tras la pandemia, las empresas que no lograban cubrir vacantes aceleraron ese esfuerzo.
Ophir Samson, responsable de IA de voz en la plataforma de selección Greenhouse, describe el giro: "Hace un año, todos los seleccionadores me decían que querían hacer lo más fácil posible presentarse a una oferta", ofreciendo al candidato una experiencia sin roces. "Lo que obtuvieron fueron 2.000 aspirantes en 24 horas para un puesto. Es una experiencia pésima para todo el mundo".
Cómo se llegó hasta aquí
El cuadro actual tiene un pasado reciente, y ese pasado iba en la dirección contraria. Jane Curran, directora de transformación de la inmobiliaria JLL, describe el periodo posterior a la pandemia: "Todo el mundo cambiaba de trabajo, porque literalmente podías tener tres ofertas en una tarde". Ahora, dice, "es justo lo contrario".
En aquella etapa, facilitar las cosas era una necesidad. Las empresas no encontraban candidatos, así que cada obstáculo ante la solicitud significaba un aspirante perdido. La candidatura con un clic, los formularios autocompletados y el envío rápido dentro de la plataforma se extendieron como respuesta a esa necesidad.
El problema es que la infraestructura siguió en pie cuando las condiciones se invirtieron. Un sistema diseñado para la escasez de candidatos siguió funcionando a la misma velocidad durante un exceso de candidatos. Las herramientas se construyeron para resolver un problema; cuando ese problema desapareció, se convirtieron en uno.
Pierden los dos lados
Lo extraño del cuadro resultante es que no gana nadie. Los buenos candidatos no logran destacar y los malos se cuelan por las rendijas. Los seleccionadores afrontan la tarea agotadora de juzgar a miles de aspirantes cada día. En lugar de dedicar tiempo a buscar a los empleados ideales, pasan horas en los sistemas de seguimiento ajustando filtros para determinar qué candidaturas merecen un vistazo de treinta segundos.
Tessa White, que trabajó dos décadas en recursos humanos, lo resume: "Estamos en un punto en el que las empresas se quejan de que no encuentran buenas personas y las personas se quejan de que no encuentran trabajo". Para ella es la consecuencia de la búsqueda de velocidad y comodidad: "Cada vez que parece que buscamos eficiencia, parece que renunciamos a la calidad".
Una economía del consejo creció alrededor del proceso roto
Hay una prueba indirecta de lo disfuncional que se ha vuelto el proceso: a su alrededor se formó una economía del consejo. Tessa White, que dejó la vida corporativa en 2018 tras dos décadas como directiva de recursos humanos, empezó a publicar sobre el mercado laboral durante la pandemia y reunió 800.000 seguidores.
Esa cifra es en sí misma un diagnóstico. Cuando la gente necesita ver contenidos para aprender a solicitar un empleo, el proceso ha dejado de explicarse por sí solo. Hace treinta años presentarse a un puesto era demasiado obvio para requerir consejo: ver la oferta, enviar el currículo, esperar respuesta.
Qué dicen las cifras
En el fondo operan dos tendencias a la vez:
- Las vacantes se redujeron. Tras alcanzar un récord de 12,3 millones en marzo de 2022, cayeron durante dos años. Desde mediados de 2024 rondan los 7 millones.
- Las candidaturas aumentaron. Según LinkedIn, los envíos por aspirante en la plataforma han subido un 46 por ciento respecto a febrero de 2020. Desde el lanzamiento de ChatGPT, las candidaturas han crecido un 22 por ciento.
Es decir: el estanque se encogió mientras crecía el número de candidaturas arrojadas a él. Además, nació una industria para facilitarlo: algunas empresas prometen a los aspirantes enviar "diez veces más candidaturas con menos esfuerzo que una sola solicitud manual". Quien quiera puede presentarse a decenas de empleos al día.
LinkedIn ha impuesto límites frente a esa acumulación y despliega una función que avisa a los aspirantes aparentemente poco cualificados de que probablemente no encajan, y les sugiere otros puestos.
Lo que ahora piden los seleccionadores: dificultad
Según Samson, los seleccionadores le dicen ahora otra cosa: "En realidad queremos algo de fricción. La fricción es buena. Queremos ponerlo más difícil".
Eso invierte una tendencia de una década. Se ensayan varias vías:
- Primera entrevista con inteligencia artificial. Las empresas llevan al menos diez años usando sistemas automáticos de criba de currículos; ahora son agentes los que conducen la primera ronda.
- Preguntas eliminatorias. Criterios estrictos que reducen el conjunto de candidatos.
- Pruebas de competencia tempranas. Adelantar la evaluación al inicio del proceso.
Samson sostiene que no se trata de fricción por la fricción, pero admite un beneficio añadido: descarta bots y candidatos poco comprometidos. Una frase que recoge muestra la escala del problema: "Oímos con frecuencia a los seleccionadores: tienen mil candidaturas, pero saben que solo treinta van en serio".
El cuadro varía según el sector
Conviene señalar que el problema no es igual en todas partes. En los oficios cualificados, donde la demanda de las empresas supera de forma sostenida la oferta de trabajadores, una avalancha de currículos resulta bienvenida: allí las candidaturas abundantes son una bendición y no un problema.
El estrangulamiento se produce en el trabajo del conocimiento de cuello blanco donde, como dice Curran, no entran suficientes puestos nuevos al mercado. Esa distinción importa en la práctica: para quien busca empleo, la pregunta real quizá no sea "¿es buena mi candidatura?" sino "¿en qué mercado estoy?". En un sector con escasez, una solicitud mediocre obtiene respuesta; en uno saturado, incluso una excelente puede desvanecerse sin ser vista.
Por qué esto puede no bastar
White no está convencida de que estos cambios arreglen el problema de fondo. A su juicio, el envío de currículos sin fricción ha dejado la primera ronda del proceso prácticamente sin valor. Las nuevas capas de criba con inteligencia artificial quizá no hagan más que procesar esa ronda inútil a mayor velocidad.
La cuestión de fondo es estructural antes que técnica. De un lado, el candidato puede producir una solicitud a medida en segundos. Del otro, la empresa puede revisar miles de candidaturas en segundos. Ambos lados aceleran y la información entre ellos no aumenta, porque lo que se ha acelerado es la producción y el descarte, no la evaluación.
El problema circular: IA contra IA
La consecuencia más extraña es que la misma tecnología está en los dos extremos del problema. El candidato escribe la solicitud con un modelo. La empresa la criba con un modelo. La cantidad de texto que lee realmente una persona no deja de encogerse.
Este arreglo tiene dos efectos conocidos. Primero, cada lado empieza a optimizar contra la herramienta del otro: los aspirantes dan formato a sus currículos para superar el sistema de criba y las empresas endurecen los criterios para detectar ese formato. La competición se aleja de medir la idoneidad y se acerca a burlar la herramienta.
Segundo, crece el error de medición. Una candidatura escrita con un modelo parece pulida incluso cuando estira la verdad; una criba hecha con un modelo puede confundir ese pulido con calidad. Una herramienta que escribe bien acaba confundiéndose con un candidato que trabaja bien.
Qué puede hacerse
Las conclusiones prácticas que se desprenden de este relato: del lado del candidato, enviar cien candidaturas no resulta más eficaz que enviar cinco buenas, porque no es la cantidad lo que le distingue. Un texto generado automáticamente y parecido a todos los demás pasa a formar parte, justamente, del montón indistinguible. Del lado de la empresa, la primera ronda hay que volverla significativa antes que rápida: una pregunta eliminatoria o una prueba de competencia temprana aporta más información que un vistazo de treinta segundos a un currículo.
La lección no se limita a las candidaturas. El mismo patrón se repite en cualquier sistema que vuelve casi gratuita una acción: cuando escribir una reseña resulta fácil, se multiplican las falsas; cuando enviar correo no cuesta nada, estalla el correo basura. Lo que desaparece cada vez no es un obstáculo, sino la información que ese obstáculo transportaba.
La lección más general es esta: quitar la fricción de un proceso no lo mejora, solo lo abarata. La fricción no era muchas veces un coste sino una señal: indicaba cuánto tiempo estaba dispuesto a invertir el aspirante en ese puesto. Cuando desapareció esa señal, desapareció también lo que hacía de filtro.