Marcos Merino
EditorEn 2023, la plataforma Freelancer.com introdujo una función que, en apariencia, prometía ahorrar tiempo y mejorar la calidad de las postulaciones laborales: permitir a los usuarios redactar sus cartas de presentación con ayuda de la inteligencia artificial. La opción era discreta: los empleadores no podían saber si el candidato había usado o no la herramienta.
Sin embargo, lo que parecía una mejora en la eficiencia terminó generando un efecto colateral inesperado. Y es que, según analiza el economista Paul Novosad haciéndose eco de un 'paper' académico en X, esta simple función ha terminado cambiando irremediablemente la forma en que las empresas evalúan el talento online.
Antes y después de los LLMs
En el mundo anterior al lanzamiento de los modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés), una carta de presentación bien escrita era un excelente predictor de la calidad del trabajador, pues actuaba como indicio fiable del esfuerzo y atención al detalle: si alguien invertía tiempo en adaptar su mensaje a una oferta específica, probablemente también trabajaría con cuidado.
De hecho, según indican los datos de Freelancer.com, los candidatos con mejores cartas solían obtener más contratos y mejores calificaciones. Pero tras la llegada de los LLMs en 2023, ese indicio dejó de resultar fiable. Novosad lo resume así:
"En el mundo pre-LLM, la calidad de la carta predecía la calidad del trabajo. Ahora, en l post-LLM, ya no significa nada".
El efecto colateral de la automatización: demasiado ruido
Los investigadores responsables del estudio, Jesse Silbert y Anaïs Galdin, han observado que tras la introducción de la herramienta de IA, el número de postulaciones que se enviaban en menos de 30 segundos se disparó.
Las cartas, además, parecían más "personalizadas" que nunca, pero como los empleadores ya no podían distinguir quién era realmente bueno, el resultado fue contraintuitivo: aunque la calidad aparente de las cartas subió, la probabilidad de ser contratado cayó.
Los buenos trabajadores, los más perjudicados
El modelo económico de los autores sugiere un efecto preocupante: los trabajadores más capaces pierden más. Antes, su esfuerzo y redacción destacaban. Ahora, al competir con miles de textos artificialmente perfectos, su ventaja desaparece.
El uso generalizado de IA redistribuye oportunidades hacia candidatos de menor calidad, y la productividad global de la plataforma podría incluso descender. En palabras de Novosad,
"no está claro si los trabajos terminados son peores, pero sí hay menos trabajos terminados".
La búsqueda de nuevos indicios
Ante la pérdida de valor de las cartas de presentación, las empresas empiezan a buscar otros indicadores de talento: la experiencia previa, las calificaciones en proyectos anteriores, o incluso pruebas de rendimiento en tiempo real. Pero como advierte Novosad, la "Ley de Goodhart" —cuando una medida se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida— podría aplicarse aquí también.
En otras palabras, cualquier nuevo criterio que adopten las empresas también podría ser 'trucado' por la IA en poco tiempo.
Un cambio estructural en la selección de talento
El problema no es exclusivo de los freelancers. En el ámbito educativo, los profesores ya perciben que las cartas de motivación o ensayos de admisión se han vuelto sospechosamente impecables. Antes de eso, la IA ya dificulta la evaluación de trabajos en la educación obligatoria.
Por eso, algunos expertos predicen un regreso a formas más empíricas de evaluación: pruebas prácticas, periodos de prueba o 'mini contratos' de un mes, donde la empresa puede observar directamente cómo se desempeña cada candidato antes de ofrecer un puesto fijo.
El equilibrio perdido
La historia ilustra una paradoja moderna: las mismas herramientas que hacen más eficientes a los individuos pueden hacer menos eficiente al sistema. Cuando todos usan IA para escribir mejor, escribir mejor deja de tener valor informativo. El problema no es que la tecnología ayude a los malos candidatos, sino que borra las diferencias visibles entre buenos y malos.
El resultado es un mercado donde los empleadores confían menos, los trabajadores compiten más y la calidad promedio de las relaciones laborales puede deteriorarse. Novosad concluye con ironía:
"Tal vez terminen creando opciones de pago donde las empresas puedan ver quién usó los LLM. Y así podrían cobrar tanto los solicitantes por el acceso a LLM, como a las empresas para poder excluir a esos solicitantes de la consideración".
Imagen | Marcos Merino mediante IA
