En el mundo laboral actual, la inteligencia artificial (IA) está redefiniendo muchos procesos, desde la automatización de tareas hasta la selección de personal. Un reciente análisis de Genbeta revela cómo la IA, específicamente los modelos de lenguaje (LLMs), ha impactado en la efectividad de las cartas de presentación, un elemento crucial en el proceso de contratación.
El Auge y Caída de la Carta de Presentación
Antes de la llegada de los LLMs, una carta de presentación bien redactada era un indicador fiable del potencial de un candidato. Demostraba dedicación, atención al detalle y la capacidad de comunicar de manera efectiva. Plataformas como Freelancer.com confirmaban que los candidatos con cartas de presentación sobresalientes tenían más probabilidades de conseguir contratos y obtener mejores calificaciones.
Sin embargo, la introducción de herramientas de IA para generar cartas de presentación personalizadas cambió el panorama. De repente, la barrera de entrada se redujo drásticamente y la autenticidad de estas cartas se puso en duda.
El Problema de la Automatización Masiva
Según un estudio de Jesse Silbert y Anaïs Galdin, tras la implementación de la IA en la redacción de cartas, el número de postulaciones enviadas en menos de 30 segundos se disparó. Los empleadores se vieron inundados con un aluvión de cartas aparentemente personalizadas, pero difíciles de diferenciar en términos de calidad real. Esta saturación provocó que las empresas comenzaran a rechazar más solicitudes o, simplemente, dejaran de leerlas detenidamente.
¿Quiénes son los Más Afectados?
Paradójicamente, los trabajadores más competentes son quienes sufren las mayores consecuencias. Antes, su habilidad para redactar cartas de presentación destacadas les daba una ventaja competitiva. Ahora, compiten con miles de textos generados por IA, perdiendo esa diferenciación. El resultado es un mercado laboral donde los candidatos de menor calidad tienen más oportunidades, lo que podría llevar a una disminución general de la productividad.
Como señala el economista Paul Novosad, “no está claro si los trabajos terminados son peores, pero sí hay menos trabajos terminados”.
La Búsqueda de Nuevos Indicadores de Talento
Ante la pérdida de valor de las cartas de presentación, las empresas están explorando nuevos métodos para evaluar el talento. La experiencia previa, las calificaciones en proyectos anteriores y las pruebas de rendimiento en tiempo real son algunas de las alternativas consideradas. Sin embargo, Novosad advierte sobre la “Ley de Goodhart”: cuando una medida se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida. En otras palabras, cualquier nuevo criterio podría ser manipulado por la IA en el futuro.
El Futuro de la Contratación: Hacia un Enfoque Más Empírico
Expertos sugieren un retorno a métodos de evaluación más prácticos y directos. Pruebas de habilidades, periodos de prueba o incluso ‘mini contratos’ podrían ser la clave para que las empresas observen de primera mano el desempeño de los candidatos antes de ofrecer un puesto fijo. Este cambio no se limita al ámbito freelance; también se extiende a la educación, donde la autenticidad de los ensayos y cartas de motivación está siendo cuestionada.
Conclusión: Un Sistema en Desequilibrio
La historia de las cartas de presentación y la IA es un claro ejemplo de cómo las herramientas diseñadas para aumentar la eficiencia individual pueden, paradójicamente, perjudicar al sistema en su conjunto. Cuando todos tienen la capacidad de generar textos impecables, la habilidad de escribir bien deja de ser un diferenciador valioso. El desafío ahora es encontrar nuevas formas de evaluar el talento y garantizar que los candidatos más capacitados tengan la oportunidad de destacar en un mercado laboral cada vez más automatizado.
Quizás, como sugiere Novosad con ironía, el futuro nos depare opciones de pago donde las empresas puedan detectar quién utilizó LLMs, creando así un nuevo mercado de exclusión y acceso diferenciado.
Fuente: Genbeta
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