{"id":34554,"date":"2018-02-23T08:34:24","date_gmt":"2018-02-23T05:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/stage.cactus-now.com\/noticias-de-cactus\/how-artificial-intelligence-can-increase-recruitment-effectiveness\/"},"modified":"2026-06-01T17:11:41","modified_gmt":"2026-06-01T14:11:41","slug":"como-la-inteligencia-artificial-puede-aumentar-exponencialmente-la-eficacia-de-la-contratacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stage.cactus-now.com\/es\/noticias-de-cactus\/como-la-inteligencia-artificial-puede-aumentar-exponencialmente-la-eficacia-de-la-contratacion\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la inteligencia artificial puede aumentar exponencialmente la eficacia de la contrataci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Las investigaciones muestran que solo alrededor del 2% de los solicitantes<\/a> de empleo llegan a una entrevista. Sin embargo, los reclutadores a\u00fan deben escanear el 100% de todas las solicitudes (cartas de presentaci\u00f3n y curr\u00edculums) para poder encontrar ese 2% superior de candidatos.<\/span><\/h4>\n\n

No es sorprendente que el 52% de los reclutadores diga que la parte m\u00e1s dif\u00edcil del reclutamiento es \u00abseleccionar candidatos de un gran grupo de curr\u00edculums\u00bb.<\/p>\n\n

Seg\u00fan Glassdoor, cada oferta de trabajo atrae alrededor de 250 curr\u00edculums<\/a>. Por lo tanto, el 2% superior es, en promedio, solo cinco curr\u00edculums. Aunque 245 solicitantes no llegan a la entrevista, el tiempo y la energ\u00eda dedicados a filtrar cada solicitud son significativos.<\/p>\n\n

Aunque el 75% de los gerentes de contrataci\u00f3n utilizan software para ayudarles con el proceso de reclutamiento y seguimiento, la mayor\u00eda de esas empresas utilizan software que no tiene las capacidades potentes que la inteligencia artificial ofrece al proceso de reclutamiento.<\/p>\n\n

En el peor de los casos, los reclutadores analizan cada solicitud de empleo sin software. Dedican un promedio de solo seis segundos<\/a> a leer cada curr\u00edculum. Eso significa que leen 245 curr\u00edculums que no est\u00e1n en el 2% superior. Eso es al menos 1,470 segundos, o casi 25 minutos por puesto.<\/p>\n\n

En el escenario promedio, el software solo se utiliza para rastrear las solicitudes de los candidatos, no para analizar adecuadamente cada solicitud de empleo. Esto nos lleva de vuelta al peor de los casos.<\/p>\n\n\n

\"reclutamiento\"<\/figure>\n\n\n

Veinticinco minutos dedicados a leer 245 curr\u00edculums puede no parecer mucho tiempo, pero cuando se considera el agregado de 25 minutos multiplicado por los millones de ofertas de trabajo solo en los Estados Unidos (la asombrosa cifra de seis millones de vacantes<\/a>), esa cantidad de tiempo se vuelve mucho m\u00e1s relevante e improductiva.<\/p>\n\n

25 minutos x 6 millones de vacantes = 150 millones de minutos<\/strong><\/p>\n\n

Eso ya suena significativo, \u00bfverdad? Dicho de otra manera, los reclutadores pasar\u00e1n 312,500 d\u00edas laborables leyendo curr\u00edculums que no son una buena opci\u00f3n para esas seis millones de ofertas de trabajo.<\/p>\n\n

Ahora que puedes ver algo de urgencia y contexto, la pregunta es:<\/p>\n\n


\u00bfC\u00f3mo puede el proceso de reclutamiento volverse m\u00e1s rentable, mientras se maximiza la calidad de los candidatos que pasan al proceso de entrevista y finalmente son contratados?<\/strong><\/span><\/h2>\n\n

La clave est\u00e1 en una estrecha \u00abcolaboraci\u00f3n\u00bb entre los equipos de reclutamiento y la tecnolog\u00eda de IA.<\/p>\n\n

La IA es lo suficientemente buena como para analizar millones de puntos de datos en menos de unos segundos. Esto significa que el software de reclutamiento basado en IA puede analizar f\u00e1cilmente 250 curr\u00edculums en unos segundos y generar una matriz de compatibilidad.<\/p>\n\n

Tal matriz permitir\u00eda a los reclutadores centrar su energ\u00eda y tiempo completamente en el 2% superior, en lugar de en la selecci\u00f3n de todos los curr\u00edculums que no coinciden con los requisitos del puesto.<\/p>\n\n

Para que esta colaboraci\u00f3n tecnol\u00f3gico-humana funcione bien y produzca sus mejores resultados, los humanos (reclutadores) deben centrarse en lo que pueden hacer mejor: comprender la inteligencia emocional de los candidatos, las \u00abhabilidades blandas\u00bb (que en realidad no son blandas en absoluto) y el ajuste cultural con una empresa espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n

\"reclutamiento\"<\/figure>\n\n\n

Y entonces la tecnolog\u00eda har\u00eda el trabajo sucio de analizar palabras, datos, habilidades y experiencia en relaci\u00f3n con los requisitos del puesto espec\u00edfico.<\/p>\n\n

El software de reclutamiento basado en IA no reemplaza a los reclutadores humanos. Al contrario, aumenta<\/em> sus capacidades al centrarse en el tipo de actividades que los humanos pueden hacer mejor. No somos buenos con los detalles, con los c\u00e1lculos r\u00e1pidos, con comparar millones de puntos de datos, o con recordar de qu\u00e9 trataba el primer curr\u00edculum cuando estamos leyendo el n\u00famero 249. Para eso est\u00e1 el software.<\/p>\n\n

Somos buenos hablando con la gente, haciendo preguntas, sintiendo curiosidad por qu\u00e9 y d\u00f3nde quieren estar, entendiendo su potencial futuro y no solo su rendimiento pasado, \u00absintiendo\u00bb su inteligencia emocional y su ajuste cultural con una organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n

Eso es lo que los reclutadores deber\u00edan estar haciendo, en lugar de pasar segundos, minutos u horas tratando de analizar datos fr\u00edos en blanco y negro en un curr\u00edculum.<\/p>\n\n

La colaboraci\u00f3n de la inteligencia artificial y los humanos para redise\u00f1ar por completo el proceso de reclutamiento ser\u00e1 esencial para determinar qu\u00e9 empresas llegan y seleccionan a los mejores talentos y cu\u00e1les no.<\/p>\n\n

Ah, un pensamiento m\u00e1s: analizar curr\u00edculums para que coincidan con un puesto determinado es solo el 0.001% de todo lo que la inteligencia artificial podr\u00eda hacer para mejorar el proceso de reclutamiento.<\/p>\n\n

\n\n\n
\"enrique<\/figure><\/div>\n\n\n

Enrique Rubio<\/strong> es un Evangelista de Tecnolog\u00eda y RR.HH. Le apasionan los Recursos Humanos, las Operaciones de Personas, la Tecnolog\u00eda y la Innovaci\u00f3n. Enrique es Ingeniero Electr\u00f3nico, Becario Fulbright y M\u00e1ster Ejecutivo en Administraci\u00f3n P\u00fablica con enfoque en RR.HH.<\/p>\n\n

Durante los \u00faltimos 15 a\u00f1os, Enrique ha trabajado en el mundo de RR.HH. y la tecnolog\u00eda. Gran parte de su investigaci\u00f3n y trabajo gira en torno a la digitalizaci\u00f3n del lugar de trabajo y los Recursos Humanos. Enrique trabaja actualmente como Especialista en RR.HH. en el Banco Interamericano de Desarrollo. Tambi\u00e9n es el fundador de Hacking HR<\/a>. Enrique est\u00e1 construyendo actualmente Cotopaxi, una plataforma de reclutamiento basada en inteligencia artificial para mercados emergentes.<\/p>\n\n

Sigue a Enrique en Twitter.<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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