Existen entrevistas de trabajo que no evalúa una persona, sino un sistema automático. En algunos casos, la conversación que mantiene el candidato con un supuesto entrevistador es grabada, transcrita y puntuada por una inteligencia artificial que determina si pasa o no a la siguiente fase. Se deja en un algoritmo la decisión de pasar o no a la siguiente fase.
Quien decide no es el entrevistador, sino un software. Algunos incluso relatan que las preguntas fueron irrelevantes, como hablar de sus aficiones o de sus sensaciones porque lo importante era cómo respondían, no qué decían. Un candidato contó en Reddit que supo después de una entrevista que la persona con la que habló “no tenía voz ni voto” y que la IA que grabó la conversación decidiría su futuro en función de una puntuación automática. “Una IA calificó mi entrevista de trabajo en tiempo real”, resumió.
No son casos aislados. También conocemos el caso de una persona que dijo haber realizado una entrevista completamente con un chatbot, que pidió grabación de vídeo y pantalla. Al preguntarle por la empresa entrevistadora, el bot dijo “no lo sé”. The Guardian también repasa casos donde el entrevistador sonaba como Siri.
El problema viene de lejos. Amazon desarrolló en 2014 un sistema interno para cribar currículos mediante aprendizaje automático. Lo entrenó con una década de datos de contrataciones pasadas y acabó descubriendo que el algoritmo penalizaba sistemáticamente a las mujeres. Bajaba la puntuación a quienes habían estudiado en universidades femeninas o incluían la palabra “women” en su currículum, como “women’s soccer team”. El proyecto se abandonó en 2018, cuando la compañía comprobó que no podía corregir el sesgo sin rehacer por completo el modelo.
Sesgos. Los algoritmos pueden heredar las preferencias y sesgos de quienes los crean y de los datos con los que se entrenan. Si los equipos técnicos están formados sobre todo por hombres, y este detalle no se tiene en cuenta para el entrenamiento, el modelo puede aprender que ese perfil es el “ideal” y penalizar automáticamente a quien no encaje en él. Un estudio académico descubrió que modelos de IA que califican entrevistas de candidatos de Reino Unido e India tienden a puntuar más bajo a los candidatos del país asiático, incluso cuando hay anonimización de nacionalidad.
Falta de transparencia. Muchos candidatos no saben que están siendo evaluados por una IA hasta que termina la entrevista. Algunos sistemas analizan palabras clave o patrones de voz y gestos, puntuando de forma automática sin explicar los criterios. Herramientas como las de HireVue, que analizan microexpresiones faciales, han recibido críticas por su opacidad y por la ausencia de pruebas sólidas de que sus evaluaciones sean fiables o justas. Justo esas quejas le llevaron a retirar el análisis facial de su software.
Conocer si un proceso utiliza herramientas automáticas es fundamental. Cambia la forma de prepararse: no se trata solo de generar empatía o mostrar personalidad, sino de usar un lenguaje claro y estructurado que un algoritmo pueda interpretar. El riesgo para la empresa, además de arriesgarse a malas decisiones no es solo perder una oportunidad laboral: es perder la confianza en que el proceso fue justo.
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