Cuando un proceso de selección premia una transcripción de ChatGPT sobre su CV
Un contacto me contó que una empresa entrevistó a alguien que, al parecer, había enviado una transcripción sin editar de un chatbot. No puedo demostrar cómo ordenó el sistema las candidaturas ni por qué me rechazaron. El episodio sí expuso un riesgo útil: un proceso rudimentario de comparación de texto puede premiar el volumen por encima del criterio.
Hace un tiempo, presenté mi candidatura a un puesto en una empresa importante. Tenía experiencia relevante y el anuncio seguía abierto cuando la envié. La rechazaron.
Pregunté a un contacto de la empresa qué podía ver. Su explicación fue que había llegado después de formarse una preselección viable.
Quedaban semanas para la fecha de cierre, pero mi contacto dijo que la empresa utilizaba una vista preordenada por palabras clave y ya había creado una preselección con candidatos anteriores. No puedo verificar de forma independiente cómo clasificó el sistema mi CV; el resultado práctico fue que llegué cuando la comparación activa ya había empezado.
Entonces me contó lo que pasó cuando se sentó a entrevistar a uno de los candidatos que el sistema sí había seleccionado.
La transcripción que consiguió la entrevista
El candidato había enviado, como su CV, la transcripción completa sin editar de su conversación con ChatGPT. Pregunta, respuesta, pregunta, respuesta. El prompt era visible en la página. Las respuestas del modelo eran visibles. La experiencia real del candidato, si la tenía, no lo era.
Según mi contacto, esa candidatura llegó a la entrevista y la mía no. No sé si la transcripción incluía en otra parte cualificaciones reales, cómo la puntuó el empleador ni si las mismas personas evaluaron ambas solicitudes.
Cómo puede fallar un sistema débil de comparación de texto
Una capa basada sobre todo en coincidencias textuales puede premiar la densidad y la amplitud terminológica. Un CV conciso contiene necesariamente menos palabras que una larga transcripción de chatbot, así que una puntuación rudimentaria puede confundir repetición con relevancia. Los sistemas más sofisticados y los revisores humanos pueden actuar de otra manera; el problema es el método débil de puntuación, no una regla inherente a todos los ATS.
La afirmación de que todos los ATS rechazan en silencio los CV que no llevan determinadas palabras clave es falsa, como explica nuestro artículo sobre ATS. Cada empleador configura sus productos de forma distinta y puede añadir preguntas eliminatorias, herramientas de puntuación o servicios externos. Una transcripción verbosa puede aprovechar una puntuación rudimentaria, pero también puede ser descartada de inmediato por una persona o por un sistema mejor diseñado.
Lo que la transcripción no demuestra
Una transcripción pegada de un chatbot no demuestra que el candidato entendiera el trabajo, comprobara las afirmaciones o pudiera desempeñar el puesto. Tampoco demuestra que careciera de esas cualidades. La crítica defendible es más estrecha: si un proceso premia la terminología repetida sin comprobar las pruebas, está midiendo la señal equivocada.
La defensa es posicional, no literaria
No puede superar a un modelo de lenguaje en cantidad de relleno con un CV conciso y honesto, y tampoco debería intentarlo. La defensa posicional consiste en encontrar el puesto adecuado en la fuente del empleador y enviarlo antes de que se formen la cola y la preselección. Eso da a sus pruebas una ventaja real de visibilidad sin suponer que todos los reclutadores ordenan por fecha ni que todos los empleadores usan una clasificación automática.
Por eso importa el efecto de presentarse pronto y merece la pena vigilar los puestos que se cubren antes de llegar a LinkedIn. Llegar pronto no hace que todos los sistemas jueguen a su favor, pero da a una persona más posibilidades de ver sus pruebas antes de que la cola sea difícil de revisar. Más tarde queda más expuesto al filtro que utilice el empleador, incluidos los que pueden premiar ruido generado por máquinas.
Lo que hago ahora
Tras la pérdida, cambié mi rutina. En concreto:
- Vigilo las páginas de empleo de las empresas donde de verdad quiero trabajar y presento pronto la candidatura cuando aparece un puesto adecuado.
- No dependo solo de alertas de agregadores. Están más abajo en la cadena que la fuente del empleador y pueden añadir un retraso evitable.
- Escribo un CV real, adelanto las pruebas pertinentes y mantengo una estructura fácil de interpretar.
- Compruebo el anuncio actual del empleador en vez de tratar la fecha de una copia en otra plataforma como toda la historia.
Nuestra guía para presentar pronto la candidatura explica cómo crear esa rutina sin convertir la rapidez en precipitación.
Una cosa a tener en cuenta
Nada de esto significa que una transcripción rellena de palabras clave gane de forma fiable. Un reclutador puede descartarla de inmediato y otro sistema quizá ni siquiera la clasifique. Es un relato de segunda mano sobre una empresa, no una regla para todo el mercado.
Lo que sí puedo decir es que existen condiciones para este tipo de manipulación. Espero que aumenten las candidaturas rellenas con IA, aunque no sé con qué rapidez cambiarán en respuesta los métodos de selección. Mi respuesta práctica es presentar pronto un CV claro y honesto, no intentar superar a los bots produciendo texto.
Llegue pronto. Escriba algo auténtico. Dé al empleador pruebas que pueda verificar.