El mercado laboral estadounidense atraviesa un "bucle autodestructivo" de inteligencia artificial en el que candidatos y empresas intensifican su uso de herramientas automatizadas sin obtener mejores resultados, según advierte Daniel Chait, consejero delegado de Greenhouse, proveir de software de seguimiento de candidatos (ATS).
Buscadores de empleo como Jodi Beggs, científica de datos, afinan sus currículos ante sistemas como Jobscan, que analiza la coincidencia entre la oferta y los materiales del solicitante. Beggs recibió puntuaciones más altas al sustituir la palabra "percent" por el símbolo % y al homogeneizar el uso de su segundo nombre. Este tipo de optimización responde a la creencia, no siempre correcta, de que los departamentos de recursos humanos filtran automáticamente al 80 o 90 % de los candidatos mediante el ATS y solo entrevistan al 10 o 20 % mejor clasificados.
Chait explica que la tecnología cambia con rapidez y que no existe un comportamiento uniforme entre los distintos ATS ni siquiera dentro de un mismo proveedor. Algunas empresas, como Toshiba, revisan todas las candidaturas de forma manual, mientras que Doist experimentó con la clasificación por IA en procesos ya cerrados y descubrió que dos de sus contratados no habrían superado el filtro algorítmico. Recolectores de currículos como Jobscan cuestan entre 30 y 50 dólares mensuales y, según Chait, no están incentivados a sacar a los usuarios del mercado.
En una economía de bajo despido y baja contratación, con ofertas escasas y proliferación de ofertas fantasma, candidatos y empleadores expresan una pérdida de confianza mutua. Candidatos como James Jacobsen han llegado a construir sus propios sistemas de seguimiento asistidos por Claude y ChatGPT para gestionar la búsqueda.
Como alternativa, Chait y responsables de recursos humanos recomiendan investigar empresas concretas, presentar cartas de presentación y dedicar tiempo al networking, en lugar de multiplicar aplicaciones genéricas.