Copias una oferta de empleo, añades tu currículum y le preguntas a una inteligencia artificial si encajas. La respuesta llega enseguida. Reconoce coincidencias, señala alguna carencia e incluso puede acompañar su conclusión con una puntuación. Después de varios días buscando trabajo, esa claridad resulta tentadora. Sin embargo, antes de usarla para decidir si presentarte, conviene preguntar qué ha podido comparar realmente y qué sigue sin saber de ti.
La IA puede ayudarte a relacionar requisitos con experiencias descritas y a detectar explicaciones que faltan. Su lectura depende de los documentos que recibe, de las instrucciones y del sistema utilizado. A partir de esos materiales, puede proponer una interpretación del encaje. Para comprobarla necesitas volver a las tareas, recuperar el contexto de tu participación y distinguir lo que puedes demostrar de lo que todavía estás aprendiendo.
El episodio #08 sobre la IA y el encaje en una oferta de empleo recorre esa distancia entre lo que figura en un documento y lo que ocurre cuando alguien trabaja. Puedes escucharlo antes de continuar y recuperar después el ejercicio de las dos columnas que desarrollaremos al final.
Comprende qué está comparando la IA
Imagina un anuncio que pide analizar datos, trabajar con varios equipos y presentar conclusiones. Una persona cuenta que preparaba informes para dirección. Aunque las palabras sean distintas, un modelo de lenguaje puede proponer una relación entre esa experiencia y la comunicación de resultados. Esa conexión merece examinarse porque ayuda a reconocer capacidades que una coincidencia literal de palabras dejaría fuera.
Para comprobarla hay que conocer qué incluían los informes. Quizá la persona seleccionaba indicadores, interpretaba cambios y defendía una recomendación. También podría haber trasladado datos a una plantilla siguiendo instrucciones. Ambas actividades producen un documento llamado informe, pero exigen decisiones y niveles de autonomía diferentes. El parecido entre las descripciones abre una pregunta sobre la experiencia.
Además, conviene saber qué herramienta estás utilizando. Un chatbot al que pegas dos textos puede generar una comparación explicada. Una aplicación de selección puede combinar reglas, búsquedas, modelos y criterios definidos por una organización. Sus resultados dependen de cómo esté construido y evaluado cada sistema. Por eso, la respuesta de tu chat tampoco permite anticipar exactamente qué hará el programa de una empresa.
El alcance de la comparación
Dos textos y una relación por comprobar
La oferta
1Presentar conclusiones
La experiencia descrita
2Preparar informes
- 1Localiza la tarea
- 2Busca una evidencia
- 3Comprueba la relación
Cruza cada requisito con algo que puedas explicar
Retomemos a Lucía, la candidata ficticia que utilizamos en la entrega anterior. Está buscando una oportunidad de marketing digital júnior y ha realizado un proyecto académico en equipo. En él preparó un calendario de contenidos, redactó publicaciones y participó en la revisión de métricas disponibles. Su experiencia tiene valor, aunque debe presentarla con el alcance que tuvo.
Para este ejercicio ampliamos también la oferta ficticia. El anuncio pide planificar contenidos para redes, elaborar informes mensuales y presentar resultados a clientes. Añade como requisito imprescindible un B2 de inglés y valora la experiencia con campañas de pago. Esa diferencia entre lo imprescindible y lo valorable debe conservarse al comparar. Una relación prometedora con varias tareas puede convivir con un requisito pendiente de comprobar.
La Open University propone relacionar los criterios del puesto con evidencias personales, tomadas del trabajo, los estudios y otras experiencias. Siguiendo ese enfoque, Lucía puede construir una tabla que mantenga a la vista el requisito, su aportación y los límites de lo que sabemos.
| Lo que pide la oferta | Lo que aporta Lucía | Lo que falta comprobar |
|---|---|---|
| Planificar contenidos | Preparó un calendario en un proyecto académico. | Qué decisiones tomó y cómo recibió la revisión del equipo. |
| Elaborar informes mensuales | Participó en una revisión de métricas del proyecto. | Si elaboró el informe y si hubo una entrega periódica. |
| Presentar resultados a clientes | El perfil inicial no describe esa actividad. | Si tiene otra experiencia ante una audiencia y en qué contexto. |
| B2 de inglés imprescindible | El perfil facilitado no indica su nivel. | Su nivel real y cómo solicita acreditarlo la empresa. |
| Campañas de pago valorables | No se ha aportado experiencia en esa actividad. | Si existe formación o práctica adicional que deba añadir. |
La tabla deja ver tres situaciones distintas. Hay tareas relacionadas con una experiencia descrita, conexiones que requieren más detalle y requisitos para los que todavía falta información. En este último grupo, la conclusión prudente es que no podemos comprobarlo con el perfil disponible. Lucía tendrá que confirmar si esa información se ha quedado fuera o si existe una carencia real.
El episodio sobre contratación por habilidades ayuda a profundizar en esta parte. Al escucharlo, piensa qué muestra, documento o explicación permitiría entender tu aportación. Con esa pregunta resulta más fácil pasar de una etiqueta general, como «capacidad de organización», a una actividad que puedas describir.
Recupera lo que se esconde detrás de una frase
Una vez localizada una posible relación, toca reconstruir el contexto. «Coordiné un proyecto» puede resumir haber organizado prioridades y negociado plazos. También puede referirse a actualizar un documento compartido. Si la frase no aclara esa diferencia, el lector tendrá dificultades para valorar la experiencia y la IA puede rellenar el vacío con una interpretación demasiado amplia.
Volvamos al calendario de Lucía. Para ampliar el caso, supongamos que ella distribuyó las publicaciones de una semana y redactó tres propuestas. El equipo decidió los objetivos de la campaña y una docente revisó la entrega. Ahora podemos situar su aportación dentro del trabajo colectivo. Conservamos lo que hizo y explicamos dónde recibió orientación.
Una formulación defendible sería «Preparé el calendario semanal y redacté tres propuestas de publicaciones en un proyecto académico de equipo, a partir de los objetivos acordados y con revisión docente». Si utilizó datos simulados, convendría indicarlo al explicar el análisis. En cambio, afirmar que dirigió una estrategia de redes o mejoró la conversión añadiría responsabilidades y resultados que este ejemplo no contiene.
El contexto de una aportación
La frase necesita a la persona detrás
Lo que se escribió
Coordiné el proyecto
Lo que hay que aclarar
1Qué decidiste
2Con quién trabajaste
3Qué ayuda recibiste
- 1Tu aportación
- 2El trabajo del equipo
- 3La revisión recibida
Este detalle también permite reconocer habilidades transferibles. Quien ha atendido consultas de usuarios quizá pueda aportar experiencia explicando información compleja, aunque cambie de sector. Para sostener esa relación habrá que describir las consultas, los destinatarios y las decisiones que tomó. El National Careers Service incluye la comunicación, el trabajo en equipo y la resolución de problemas entre las habilidades transferibles. Trasladarlas a un puesto nuevo exige examinar las diferencias de contexto y lo que todavía habrá que aprender.
La charla de Regina Hartley sobre las candidaturas que no tienen un currículum perfecto invita a considerar el contexto de una trayectoria. Al verla, elige uno de sus ejemplos y anota qué información adicional necesitarías para comprender la aportación de esa persona. Después vuelve al caso de Lucía y revisa qué se pierde cuando su experiencia queda reducida a una frase.
Interpreta las puntuaciones con sus límites
Después de cruzar los documentos, un sistema puede mostrar un resultado como «82 % de encaje». Antes de interpretarlo necesitas saber qué representa. Podría resumir coincidencias entre términos, una similitud entre documentos o una valoración producida con determinados criterios. Si un chatbot genera ese número sin explicar un método evaluado, careces de una base para tratarlo como una medida fiable.
En particular, ese porcentaje no permite deducir una probabilidad de contratación. Para estimarla harían falta datos y una evaluación adecuados a ese objetivo. En nuestra comparación desconocemos las demás candidaturas, los criterios internos, las entrevistas y las prioridades que la organización quizá no haya explicado. Tampoco una puntuación alta comprueba cómo responderá una persona ante una dificultad real.
Por eso, para revisar tu perfil suele resultar más útil pedir relaciones justificadas y preguntas pendientes. En el caso de Lucía, localizar la falta de información sobre inglés aporta una acción concreta. Averiguar si puede explicar su participación en el informe también. Un número único puede ocultar esas diferencias al mezclar en un mismo resultado requisitos de distinta importancia.
Deja espacio para trayectorias diferentes
La comparación automática también puede arrastrar sesgos. Un sistema que utiliza contrataciones pasadas como referencia puede dar demasiado peso a perfiles ya habituales. Otros modelos pueden reproducir asociaciones presentes en sus datos de entrenamiento. El mecanismo depende del diseño, por lo que conviene evitar explicaciones que atribuyan el mismo funcionamiento a todas las herramientas.
La investigación de Kyra Wilson y Aylin Caliskan sobre cribado de currículums encontró sesgos asociados a nombres en una simulación de selección mediante modelos de representación de texto. El trabajo estudia unos modelos y un procedimiento concretos. Sus resultados muestran un riesgo que debe evaluarse, sin permitir concluir qué ocurrirá con tu candidatura en una aplicación que no conocemos.
Además, revisar una recomendación requiere algo más que tener una persona al final del proceso. Un experimento de la Universidad de Washington con 528 participantes observó que las decisiones podían seguir el sesgo de recomendaciones de IA simuladas. En ese entorno controlado, la intervención humana por sí sola no eliminó el problema.
Para nuestra revisión personal, esto invita a examinar las relaciones con cuidado. Si cambias de sector, puedes pedir que se busquen experiencias transferibles y que cada propuesta se justifique. Después tendrás que comprobar qué parte del trabajo se parece, qué exigencias cambian y qué aprendizaje sería necesario. Una valoración desfavorable del modelo puede ser una señal de que falta contexto; también puede señalar una distancia real que conviene preparar.
La tecnóloga Kriti Sharma explica en TED cómo los sesgos humanos pueden incorporarse a los sistemas de IA. Su charla amplía este problema más allá de un chatbot concreto. Mientras la ves, identifica una decisión de diseño o de selección de datos que pueda afectar a una recomendación y relaciónala con las comprobaciones que hemos propuesto.
Pide una comparación que puedas revisar
La calidad de la revisión empieza en los materiales. Prepara la oferta y una descripción de tus experiencias con tareas, participación, herramientas y resultados que puedas sostener. Para este análisis puedes omitir el nombre, el teléfono, la dirección y los datos de otras personas. Si un proyecto contiene información confidencial, describe la actividad con el detalle necesario sin copiar documentos internos.
A continuación, utiliza una instrucción que mantenga separadas las evidencias y las interpretaciones. El siguiente texto sirve como punto de partida. Añade la oferta y tu perfil bajo los dos apartados y conserva una copia de los originales para contrastar la respuesta.
Instrucción para practicar
Compara la oferta de empleo y mi experiencia utilizando únicamente la información que te proporciono.
Para cada requisito o función, recoge el fragmento de la oferta, la importancia que el anuncio le atribuye, el fragmento de mi experiencia que pueda relacionarse con él y una explicación breve de esa relación.
Distingue entre una relación respaldada por el texto, una relación que necesita aclaración y un requisito sin información suficiente. No deduzcas que carezco de una habilidad solo porque no aparezca descrita. Si te confirmo una carencia, consérvala.
No supongas autonomía, responsabilidades, herramientas, titulaciones, idiomas ni resultados. Mantén la diferencia entre proyectos académicos, prácticas, voluntariado y experiencia laboral.
Señala las preguntas que necesitas hacerme y los límites de cada conclusión. Si propones una mejora de redacción, utiliza solo hechos confirmados. No asignes un porcentaje de encaje ni una probabilidad de contratación.
Oferta de empleo
[Pega aquí el anuncio]Mi experiencia
[Añade aquí las experiencias que quieras contrastar]
Estas instrucciones ayudan a acotar la tarea, aunque no garantizan una respuesta correcta. El NIST describe la posibilidad de que la IA generativa produzca contenido falso o erróneo con apariencia de seguridad. En este ejercicio, la comprobación consiste en localizar cada afirmación en los materiales y revisar si la relación propuesta respeta su alcance.
Si el modelo convierte el calendario académico de Lucía en experiencia gestionando una cuenta profesional, habrá que corregirlo. Si pasa por alto la planificación, Lucía puede aportar más contexto sobre sus decisiones. Conviene revisar también los aciertos aparentes, porque una explicación fluida puede resultar convincente antes de haberla contrastado.
El tutorial Cómo analizar una oferta de trabajo con ChatGPT antes de adaptar tu CV permite practicar la lectura del anuncio que precede a esta comparación. Úsalo para revisar cómo has identificado las tareas y vuelve después a tus evidencias. Así mantendrás conectado el análisis de la oferta con la preparación de tu candidatura.
Practica con lo visible y lo que falta explicar
Elige una oferta y una experiencia concreta. En una primera columna anota lo que puede leerse en tu descripción actual. En la segunda, recupera el contexto que conoces y que todavía no has contado. Puedes seguir el ejercicio del episodio y añadir una tercera decisión, qué información necesitas incorporar para que tu aportación se entienda mejor.
Ejercicio de las dos columnas
Lo que aparece escrito
Las tareas, las herramientas, las responsabilidades y los resultados que has mencionado de forma explícita.
Lo que falta explicar
Qué decidiste, qué ayuda recibiste, cómo afrontaste un problema y dónde terminaba tu responsabilidad.
Añade solo información verdadera. Después comprueba qué requisito de la oferta ayuda a entender cada detalle.
Al terminar, decide qué siguiente paso corresponde a cada diferencia. Una experiencia mal explicada necesita más precisión. Un dato desconocido exige comprobarlo. Una competencia pendiente puede llevarte a preparar una práctica o una formación. Si la oferta declara imprescindible algo que no cumples, toma en serio ese requisito y valora si existe una vía realista para aclarar su alcance.
En el caso de Lucía, el resultado sería concretar su papel en el calendario, revisar qué hizo con las métricas y confirmar su nivel de inglés. Sobre las campañas de pago tendría que reconocer la experiencia disponible y decidir cómo prepararse si esa área forma parte de su objetivo. Son acciones que puede llevar a cabo y revisar, con independencia de la valoración inicial del modelo.
Conserva la oferta anotada, la tabla y una versión revisada de tu experiencia. Esos materiales te servirán para adaptar el currículum y preparar ejemplos para una entrevista. En la siguiente entrega de Perfil profesional con IA avanzaremos hacia la presentación de esa información para que un sistema pueda interpretarla y una persona pueda comprenderla. Si quieres seguir practicando, encontrarás los tutoriales en el curso de ChatGPT, CV y empleo.