“Xente con xente, IA con IA”

Imagina dos candidatos para un puesto de trabajo con un perfil prácticamente idéntico. Tienen una experiencia similar, competencias equivalentes y una trayectoria profesional comparable. Solo hay una diferencia: uno ha escrito su currículum por su cuenta y el otro lo ha filtrado con una herramienta de inteligencia artificial (IA) antes de entregarlo.

Ahora supongamos que el primer filtro de selección tampoco lo realiza una persona, sino otra IA.

¿Quién avanzará en el proceso?

Es la pregunta que se plantea el observatorio Future for Work Institute en su último análisis sobre sesgos algorítmicos en la contratación, y la respuesta que han encontrado es algo fastidiosa.

La respuesta debería depender únicamente del mérito de cada aspirante. Sin embargo, una investigación apunta a que, en algunos casos, existe otro factor: que el currículum esté redactado en un lenguaje que resulte más familiar para el sistema de inteligencia artificial encargado de evaluarlo.

Los algoritmos prefieren los textos que se alinean con sus propios patrones lingüísticos. En Galicia usan la expresión “xente con xente” para apelar a la afinidad, el origen común y la semejanza entre las personas. La IA hace lo mismo: busca a los suyos, y a los suyos, de momento, los reconoce por el estilo, no por el talento.

¿Puede un candidato tener más opciones de ser preseleccionado no porque sea mejor, sino porque ha utilizado el mismo modelo de IA o uno parecido al que después evaluará su candidatura? Absolutamente. Una investigación de la Universidad de California, con una base de 2.245 currículums humanos reescritos por modelos como GPT-4o, LLaMA o DeepSeek, comprobó que los evaluadores algorítmicos prefieren sistemáticamente el texto “hecho por máquina”, con un sesgo de entre el 67% y el 82% en varios de los sistemas analizados.

Paradoja: los modelos de IA prefieren textos humanos, pero no siempre lo saben, tan listos no son. Un trabajo del Centro de Humanidades Digitales de Princeton concluye que los modelos de IA eligen texto sintético casi en el 50% de los casos, un comportamiento muy similar al de las personas. Pero cuando se les indica “esto lo ha escrito una persona”, los modelos muestran un sesgo de unos 34 puntos porcentuales a favor de la autoría personal, mucho mayor que el de los evaluadores de carne y hueso (alrededor de 13,7 puntos). Es decir, ¡las IA son 2,5 veces más sensibles a la etiqueta “humano” que las personas! Lo cual debería inquietarnos doblemente: ni siquiera la propia máquina tiene claro qué prefiere hasta que alguien se lo dice, y aun así decide con más contundencia que nosotros. Elegimos delegar el filtro en un sistema que ni siquiera es consistente consigo mismo.

Más allá de si las IA crean sus propios sesgos fruto de la propia interacción entre ellas —que no es poca cosa—, el estudio anterior introduce una nueva brecha en el mercado laboral. Si hasta ahora hablábamos de desigualdades asociadas a la formación, la experiencia o las redes de contactos, ahora podría añadirse otra relacionada con saber utilizar la herramienta adecuada para producir una candidatura atractiva para otra herramienta.

Lo que llegaba para democratizar puede convertirse en todo lo contrario si no se dominan las reglas de juego. Esas reglas se juegan ya en las aulas, antes incluso de enfrentarse a una entrevista de trabajo, y los estudiantes empiezan a darse cuenta. Los abucheos a la IA que se vieron en algunas graduaciones esta primavera en San Francisco reflejaban una ansiedad real sobre el futuro laboral, pero no cuentan toda la historia: la mayoría del alumnado no rehúye la tecnología, sino que reclama que se le enseñe a usarla bien. Según una investigación de la Kogod School of Business, de la American University, el porcentaje de estudiantes de negocios que utilizan IA con regularidad ha aumentado del 6,2% al 29% en los últimos tres años.

La presión no viene solo de las aulas, sino del mercado laboral: la proporción de entrevistas de trabajo que incluyen preguntas sobre IA se ha disparado del 11,6% al 42,6% en tres años, lo que explica que los estudiantes la vean cada vez más como una competencia profesional imprescindible. Puede que a los jóvenes no les encante el futuro marcado por la IA que les espera, pero saben que deben prepararse para él.

Esa ansiedad no es solo anímica: empieza a verse en las cifras. Según el último análisis del Banco Central Europeo, la tasa de paro juvenil en la zona euro ha subido al 15,1% en el primer trimestre de 2026, mientras el desempleo general baja al 6,3%. El propio BCE pide cautela y evita atribuir el deterioro a la IA de forma directa —lo enmarca, en parte, como un reequilibrio normal tras el boom de contrataciones de 2022-2023—, pero señala una excepción que incomoda: el empleo joven en el sector tecnológico ha caído un 18,6% desde 2023, muy por encima de lo que explicaría la simple desaceleración económica.

Es imperativo que los gobiernos y los centros educativos ajusten la formación para que nadie se quede atrás, en un momento en que la IA avanza a toda velocidad. La Kogod, por ejemplo, ya está enseñando a los estudiantes cómo usar la IA de forma responsable. Su decana interina, Casey Evans, cuenta en Axios que, si al principio, cuando apareció ChatGPT, la prioridad era blindar los exámenes contra el “tramposeo”, ahora han aceptado que es algo que los estudiantes usarán, así que los profesores están reevaluando por completo su papel en la clase y cómo se ve el aula.

La IA se está imponiendo como intermediaria de decisiones que afectan a nuestras vidas, así que no nos queda otra que aprender a convivir críticamente con ella. Volviendo al reclutamiento de personal, la Unión Europea acaba de poner coto a la contratación por algoritmos. La AI Act, que entró en vigor hace una semana, obliga a las empresas —grandes y pequeñas— a garantizar transparencia, trazabilidad y mecanismos para detectar sesgos en la filtración de currículums, evaluación de competencias y priorización de candidatos cuando intervengan sistemas de IA. La norma no prohíbe estas herramientas, ojo, pero sí impone un límite claro: ninguna decisión relevante en un proceso de selección podrá tomarse sin supervisión humana. Los candidatos, además, tendrán derecho a saber si una IA interviene en su proceso y qué papel juega exactamente.

La cuarta pata son las empresas, que los departamentos de personas se pongan las pilas. La digitalización en las áreas de recursos humanos avanza más rápido que la formación de quienes la gestionan: según la Guía del Mercado Laboral 2026 de Hays, el 90% de los profesionales del sector quiere formarse en IA, pero solo el 27% ha recibido formación de su empresa.

De ellos depende, en gran parte, que las decisiones se tomen con sentido humano. Pero conviene no engañarse: la ley obliga a supervisar, no a repartir el poder. Las reglas del juego (qué currículum entra, qué modelo lo evalúa, qué estilo “suena bien” a una máquina) las siguen decidiendo quienes venden la tecnología y quienes la compran para ahorrar costes. Mientras tanto, el candidato que no sabe qué IA usa la empresa, el estudiante que no tiene acceso a formación de calidad o el trabajador cuya empresa no invierte en explicarle cómo funciona el sistema que le evalúa: esos son los que se quedan fuera.