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El Mundo

Más de 90% de las empresas ya usan IA para reclutar, pero menos del 5% logra resultados efectivos

egochihuahuaBy egochihuahuaoctubre 20, 2026No hay comentarios4 Mins Read
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Más de 90% de las empresas ya usan IA para reclutar, pero menos del 5% logra resultados efectivos

● 54% de las organizaciones afirma que el uso de IA está haciendo más difícil evaluar con precisión a los candidatos

Ciudad de Méxio,   De acuerdo con el estudio The New Talent Equation: Building Better Talent Decisions, elaborado por Talent Solutions de ManpowerGroup y Everest Group, más de 90% de las organizaciones utilizan inteligencia artificial en procesos de adquisición de talento, pero menos de 5% asegura obtener resultados efectivos en sus procesos de reclutamiento.

El estudio, realizado entre 80 directivos de Recursos Humanos, muestra que las organizaciones han desplegado la IA principalmente para actividades repetitivas como la búsqueda de candidatos, la preselección de currículums y el contacto con postulantes. En estos casos, la tecnología permite procesar grandes cantidades de información y agilizar etapas que anteriormente requerían una mayor carga de trabajo manual.

Sin embargo, la mayoría de las organizaciones incorpora la IA en sistemas y procesos existentes, en lugar de rediseñar la contratación alrededor de las nuevas capacidades tecnológicas.

“El resultado es una paradoja: las empresas realizan más rápido el mismo proceso de reclutamiento, en lugar de replantear cómo deberían tomar decisiones de talento en un mercado laboral donde las habilidades cambian con rapidez”, señaló Tania Arita, directora de reclutamiento de Talent Solutions de ManpowerGroup.

La investigación sí identifica avances concretos. El 39% de las organizaciones reporta un impacto significativo de la IA en la eficiencia operativa, mientras que 71% señala mejoras en la experiencia del empleado o candidato y 61% identifica una mejora en la

calidad como uno de los resultados que definen el éxito de sus iniciativas de IA. Pero, cuando se mide el impacto real, los resultados transformadores siguen siendo poco frecuentes: menos de 5% reporta un impacto de esa magnitud en la mayoría de los indicadores.

A esto se suma un nuevo desafío para los reclutadores: casi 54% afirma que el uso de IA está haciendo más difícil evaluar con precisión a los candidatos. La razón es que los propios postulantes recurren a herramientas de IA para optimizar sus currículums, solicitudes y evaluaciones, aumentando la dificultad para distinguir entre una presentación mejorada tecnológicamente y las capacidades reales de una persona.

Aunque la IA gana presencia en las primeras etapas del reclutamiento, los reclutadores mantienen la autoridad final sobre las decisiones.

“Las decisiones de mayor valor como la calidad de una contratación, el potencial de una persona, la imagen como empleador y la planeación de capacidades futuras, continúan dependiendo principalmente del criterio humano. La tecnología se encarga de procesar información y detectar patrones, y los profesionales de talento pueden concentrarse en aquello que requiere contexto, criterio y entendimiento del negocio”, agregó la Directora de Reclutamiento de Talent Solutions.

Y como todo avance tecnológico, la IA enfrenta barreras en su adopción, tales como la gestión del cambio y la adopción, señalada por 58% de los encuestados; las cuestiones legales, de riesgo y gobernanza, con 55%; y la madurez de la tecnología y los datos, también con 55%.

A ellas se suman las brechas de capacidades de la fuerza laboral, mencionadas por 46%, y las limitaciones de los modelos operativos, con 40 por ciento.

“Muchas organizaciones cambiaron las herramientas sin modificar primero su modelo de contratación, lo que genera un uso inconsistente de la IA y limita el valor que puede aportar. Además, los datos fragmentados y de baja calidad dificultan que la tecnología genere conocimientos confiables para apoyar decisiones a lo largo del proceso”, subrayó Tania Arita.

La investigación concluye que el valor de la IA en talento no reside únicamente en automatizar tareas, sino en mejorar la manera en que se toman las decisiones, integrando señales a lo largo de la búsqueda, evaluación y selección de candidatos.

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