Exejecutivo de RR. HH. de FAANG advierte sobre el uso de IA en la selección sin adecuadas garantías centradas en las personas
Jim Stroud nunca ha tenido miedo de innovar. Desde lanzar una de las primeras campañas de video para marca empleadora en Microsoft hasta liderar la estrategia global de captación en Randstad, siempre ha encontrado nuevas formas de conectar personas y oportunidades.
Jim Stroud
Coach de carrera
Impacto de la IA: La IA está transformando la selección automatizando tareas, lo que impulsa la adaptación para potenciar el valor humano.
Estrategia de liderazgo: Capacitar a los empleados en IA es más beneficioso que reducir plantilla para el éxito sostenible de la empresa.
Alfabetización en IA: Tener conocimientos en IA es esencial para los candidatos, ya que los equipos pequeños y potenciados por IA se están convirtiendo en la norma en las empresas.
Equilibrio de herramientas: El uso de múltiples herramientas de IA puede aumentar la eficiencia sin provocar agotamiento, logrando un flujo de trabajo equilibrado.
Supervisión humana: Las herramientas de IA en selección requieren supervisión humana para garantizar la equidad y prevenir imprecisiones y sesgos.
Hoy, como anfitrión de The Jim Stroud Podcast, creador del boletín The Recruiting Life y autor de cinco libros sobre RRHH, exploro cómo la tecnología—especialmente la IA—está transformando el panorama del talento.
Hablamos con Jim para entender cómo la IA está cambiando las reglas del juego en la búsqueda de talento. Compartió los riesgos, así como la manera de mitigarlos.
El viaje de Jim Stroud en Recursos Humanos a través de Microsoft, Google, Siemens y más
Me gusta decir que mi carrera ha sido a partes iguales curiosidad y persistencia. Durante la última década, he desempeñado muchos papeles: estratega de búsqueda de talento, conferencista, consultor, creador de contenido y más, pero el hilo conductor siempre ha sido ayudar a las personas y a las empresas a conectar de maneras más inteligentes y significativas.
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He tenido el privilegio de trabajar con organizaciones como Microsoft, Google y Siemens, así como con startups luchadoras que buscan ir más allá de sus posibilidades. En Randstad Sourceright, fui Director Global de Estrategia de Búsqueda y Reclutamiento, apoyando a clientes de todo el mundo a afrontar algunos de los retos más difíciles en la contratación. Mi último puesto a tiempo completo fue como Editor de SourceCon, la conferencia líder en todo lo relacionado con el sourcing. Allí, aseguré ponentes de todo el mundo, gestioné una comunidad online de profesionales apasionados y promoví el evento con todo tipo de contenido que puedas imaginar.
Hoy en día, mi trabajo toma varias formas. Publico el boletín The Recruiting Life y conduzco The Jim Stroud Podcast — ambos centrados en lo que sucede ahora y lo que viene en el mundo laboral. También escribo como ghostwriter para empresas de tecnología de RRHH y asesoro a ejecutivos en sus estrategias de búsqueda de empleo. Me mantengo ocupado.
En el camino, he construido y vendido propiedades digitales, escrito cinco libros sobre RRHH y dado charlas en escenarios de Europa, Asia y EE. UU. Pero más allá de los títulos y las plataformas, mi viaje de liderazgo ha tratado sobre aprender a generar confianza, fomentar ideas e impulsar conversaciones en nuestra industria.
¿Y cuando no hago eso? Usualmente me encontrarás con mi familia, viendo películas de Marvel — o tratando de convencerme de que las galletas con chispas de chocolate cuentan como una forma de terapia.
Aunque la IA está cambiando el liderazgo, los principios atemporales se mantienen
Si hay algo que mi carrera me ha enseñado, es que las herramientas pueden cambiar, pero la base del liderazgo sigue siendo la misma.
Las herramientas pueden cambiar, pero la base del liderazgo sigue siendo la misma.
Me gusta pensarlo como construir una casa. Puedes cambiar el martillo por una pistola de clavos, pero aún tienes que verter el concreto, levantar la estructura y asegurarte de que la base aguanta.
En los años noventa, mucho antes de que llegara la IA, eGrabber salió por primera vez al mercado. Y muchos sourcers pensaron que su trabajo había terminado.
El temor era: "¿Quién necesita un sourcer si un software puede encontrar candidatos más rápido y barato?" Pero la herramienta solo llegaba hasta cierto punto. No podía medir el interés, construir relaciones ni vender una oportunidad de una manera que hiciera que alguien se interesara de verdad.
Y como resultado, los sourcers que se adaptaron—que entendieron los límites de la herramienta y cubrieron los vacíos—se volvieron aún más valiosos.
Veo el mismo patrón ahora con la IA. Estas herramientas pueden hacer mucho, y claro, la gente se siente amenazada — pero la historia se repite. Las personas que aprenden, escuchan y se adaptan siempre encontrarán la manera de prosperar.
Por qué mejorar las competencias es mejor que reducir personal como estrategia de liderazgo inteligente en la era de la IA
Si eres líder, tu mejor jugada en la era de la IA no es reducir la plantilla, sino desarrollar a tu equipo. Y ayudarles a aprovechar la IA de forma más efectiva.
Mejórales las competencias. Entrénalos. Invierte en ellos. Cuando haces eso, ocurren tres cosas:
- Tus empleados se vuelven más valiosos.
- Haces que tu empresa sea más atractiva para futuros talentos.
- Aseguras un trabajo de mayor calidad porque la gente da lo mejor de sí cuando la empresa invierte en ellos.
Y no lo guardes en secreto. Habla abiertamente sobre el hecho de que estás mejorando las competencias de tu equipo. Compártelo en tu página de empleo, en redes sociales y en tu comunicación de reclutamiento. Los candidatos lo notan.
Esto garantiza la máxima calidad en el trabajo de tus empleados. ¿Por qué? Simplemente, ¿quién va a dar lo mejor de sí a una empresa que ya está insinuando que va a ser reemplazado por IA?
Por qué la alfabetización en IA es ahora la habilidad principal que las empresas deberían evaluar
Si yo estuviera contratando hoy, la alfabetización en IA sería una de las primeras cosas que le preguntaría a un candidato.
Si yo estuviera contratando hoy, la alfabetización en IA sería una de las primeras cosas que le preguntaría a un candidato.
¿Por qué? Porque el futuro del trabajo ya no son los conglomerados masivos dirigidos por miles de personas, sino grandes empresas gestionadas por equipos pequeños y ágiles impulsados por IA.
Cursor alcanzó los $200 millones con solo treinta empleados. MidJourney igualó esa cifra con cuarenta. Una startup sueca llamada Lovable logró una valoración de $1.8 mil millones con un equipo que cabe en un autobús pequeño.
Estos no son casos aislados; son el nuevo modelo.
Así que sí, querría saber cuán preparado está alguien para la IA. ¿Busco expertos? No. Buscaría personas que sepan lo suficiente como para destacar y que tengan pasión por aprender más. Por eso, haría preguntas muy específicas, como:
- Muéstrame cómo gestionas tu vida con IA.
- Cuéntame sobre una ocasión en la que usaste una indicación de varios pasos para resolver un problema o aprender algo.
- Si te doy un nuevo problema, explícame cómo utilizarías la IA para abordarlo.
- Muéstrame dónde has compartido tu trabajo con IA en redes sociales.
- Cuéntame sobre una vez en que la IA no funcionó para ti — ¿qué hiciste después?
- Y por último, ¿cuántos LLM usas a diario y para qué?
Porque en el mundo actual, no solo importa si usas IA, sino cuán bien la utilizas.
Cómo los flujos de trabajo con IA pueden incrementar la eficiencia sin causar agotamiento
La IA ha cambiado absolutamente la forma en la que dirijo. Y la mayor transformación ha sido hacerme más eficiente y permitirme asumir más sin llegar al agotamiento. Esto puede hacerlo posible para cualquiera.
A principios de este año, participé en una sesión virtual organizada por LexDuo — una empresa que enseña a los reclutadores a usar IA e incluso a crear sus propias herramientas. Fue un punto de inflexión. Ver cómo las plataformas sin código pueden dar vida a todo, desde simples bolsas de trabajo y formularios de aplicaciones hasta un ATS ligero, CRM, planificador de entrevistas y panel de control para reclutadores, me dejó boquiabierto. "Sin código" realmente significa sin código. Es una manera de crear sistemas a partir de ideas, no de código informático — donde alguien sin antecedentes técnicos puede crear herramientas de reclutamiento totalmente funcionales que operan desde el primer momento. Algo revolucionario.
Pero necesitas tener los sistemas adecuados construidos alrededor de ello. Porque ese tiempo extra es un regalo, pero también viene con una advertencia. El peligro está en pensar, “Puedo hacer más con menos”, y luego caer en la tentación de simplemente... hacer más. En poco tiempo, terminas perdiendo todo el tiempo que pensabas haber ahorrado.
La eficiencia adicional que aporta la IA viene con una advertencia. El peligro está en pensar, “Puedo hacer más con menos,” y luego caer en la tentación de simplemente… hacer más. Sin darte cuenta, terminas perdiendo todo el tiempo que creías haber ahorrado.
Como ejemplo, construí un sistema que me permite investigar prospectos, identificar brechas de marketing y generar automáticamente correos de prospección. Ese proceso me ayuda a asegurar un flujo constante de clientes cada mes. Si quisiera, podría triplicar fácilmente mi lista de clientes usando el mismo sistema. Pero aquí está el asunto: escalar de esa manera llevaría directo al agotamiento.
He aprendido a no dejar que la eficiencia se convierta en una trampa. Claro, podría seguir aceptando más trabajo, perseguir cada proyecto y ganar una cantidad obscena de dinero. En cambio, he elegido el equilibrio. Solo acepto un número determinado de clientes a la vez. Eso a veces significa tener una lista de espera, pero también significa que puedo entregar mi mejor trabajo sin quemarme.
Cada LLM tiene su lugar: cómo construir un stack flexible de herramientas de IA
En cuanto a mi stack tecnológico, ChatGPT es mi herramienta diaria — la navaja suiza de la IA. Lo uso para todo: hacer tormentas de ideas, editar, resolver problemas técnicos, lo que sea.
Pero ninguna herramienta de IA lo hace todo bien. Por eso uso varios LLM — he descubierto que algunos funcionan mejor que otros para ciertas tareas.
- Uso Perplexity para investigaciones profundas.
- Claude es mi editor de referencia. Tiene ese ritmo limpio y reflexivo que hace que escribir resulte más inteligente.
- NotebookLM — ese es el genio silencioso. Lee documentos largos como si hojease una novela — agudo, sereno, siempre preciso.
- Grok es el comodín — parte rastreador de tendencias, parte cómico de stand-up. El otro día salió con, “¿Cómo llamas a un falso espagueti en una entrevista de trabajo? Un impasta.” ¡Ja! Aún me hace reír.
- Estoy un poco obsesionado con MidJourney. Las imágenes creativas que puedo generar con ella, y ahora incluso video, realmente han potenciado mi trabajo. Una imagen fuerte atrae a la gente, capta su atención y hace que valoren más las palabras que vienen después. MidJourney me ha dado esa ventaja, haciendo que mi trabajo destaque, incluso antes de que se lea la primera frase.
- También he estado explorando herramientas como DeepSeek y Z.ai de China, y comparándolas con otros modelos. He comprobado que, mientras ChatGPT me da respuestas equilibradas, fáciles de usar, con opciones claras y seguimientos, DeepSeek tiende a responder de forma más técnica. Y Z.ai produce respuestas claras y detalladas — e incluso a veces enlaza ejemplos visuales. Aún no he investigado a fondo ninguno de los dos, pero si lo hago, probablemente evitaría temas geopolíticos o culturales, ya que China censura duramente los asuntos políticamente sensibles — como #TiananmenSquare.
La verdad es que mi stack cambia constantemente. Siempre estoy dispuesto a probar algo nuevo si me ayuda a trabajar de manera más inteligente — o si algo funciona mejor que las herramientas que ya estoy usando.
Esa mentalidad — tratar la IA no como una solución mágica, sino como una caja de herramientas — probablemente haya sido mi mayor ventaja como líder.
El sesgo de la IA en reclutamiento: por qué la supervisión humana es esencial
Sin embargo, la IA no siempre cumple con las expectativas. Comete errores — principalmente alucina — y a veces terminas pasando más tiempo revisando el trabajo de lo que te gustaría. Eso puede costarte mucho tiempo después.
La IA no siempre cumple con las expectativas. Comete errores — principalmente alucina — y a veces terminas pasando más tiempo revisando el trabajo de lo que te gustaría. Eso puede costarte mucho tiempo después.
Y no es solo una experiencia personal:
- Amazon tuvo que eliminar una IA de reclutamiento que degradaba los currículos de mujeres para puestos técnicos.
- El sistema de RRHH de iTutor Group rechazaba a mujeres mayores de 55 años y hombres mayores de 60, sin importar sus calificaciones.
- Abogados que usaron ChatGPT citaron casos legales falsos en tribunales, lo que ocasionó vergüenza pública.
- Los estudios muestran que los filtros de currículos todavía favorecen los nombres que suenan “blancos” sobre candidatos negros igualmente calificados.
Luego está la investigación del MIT: el 95% de los proyectos piloto de IA generativa en empresas están fracasando. La revista Fortune informó que solo alrededor del 5% realmente genera un impacto medible en los ingresos, mientras que el resto se estanca.
Todo esto me indica que esa visión de "genio en la lámpara" es peligrosa.
Entonces, ¿merecen la pena las herramientas de IA? En general, sí — pero solo con la supervisión adecuada. Se necesita la intervención humana para revisar la precisión y aplicar criterios de juicio.
Aquí tienes un sencillo flujo de trabajo de IA en reclutamiento donde humanos y máquinas pueden colaborar para evitar estos problemas.
Automatizado: La IA examina portales de empleo, bases de datos internas y LinkedIn para identificar posibles candidatos según palabras clave y experiencia. Después, clasifica estos perfiles según el grado de coincidencia.
Humano en el proceso: El reclutador revisa los candidatos clasificados por IA y aplica un criterio en aspectos como indicadores de encaje cultural, casos potenciales no evidentes de cambio de carrera, trayectorias únicas y consideraciones de diversidad. Los humanos deben revisar ese algoritmo de clasificación periódicamente para asegurarse de que se da una oportunidad justa a los casos atípicos. Puede que sea mejor un tercero para esto, porque ocurre con frecuencia que, por costumbre, los reclutadores confían ciegamente en las máquinas y dejan de lado su propio juicio.
Las herramientas son poderosas, pero sin personas que sepan cómo es lo “correcto”, pueden hacer más daño que bien.
Las herramientas son poderosas, pero sin personas que sepan cómo es lo “correcto”, pueden hacer más daño que bien.
Por qué la empatía se convertirá en el próximo KPI de liderazgo en un mundo dominado por la IA
Al final del día, un gran liderazgo no consiste solo en estar al día con la tecnología, sino en mantener a las personas en el centro. Y precisamente por eso creo que la empatía será un KPI.
Para 2030, los líderes no solo serán evaluados según los ingresos o el crecimiento: se medirá su empatía. Y con la IA, realmente tendrán herramientas para hacerlo, mediante bucles de retroalimentación de los empleados, análisis de sentimiento e incluso datos biométricos.
Para 2030, los líderes no solo serán evaluados por ingresos o crecimiento—serán evaluados por su empatía.
¿Por qué? Porque la salud mental y la inclusión ya no son temas secundarios; ahora son lo más importante. Si un líder no puede promover un entorno de seguridad psicológica, quedará obsoleto.
El carisma será la cualidad decisiva en las entrevistas de CEO. Poder conectar, inspirar y transmitir humanidad genuina ya no será una opción; será lo que se espera.
Líderes como Steve Jobs, Jeff Bezos y Elon Musk son legendarios hoy porque combinaron visión de futuro, estrategia y carisma, inspirando a los empleados a darlo todo a la vez que creaban seguimientos de culto entre los clientes. Ese es exactamente el tipo de liderazgo que, en el futuro, recibirá paquetes de compensación de miles de millones de dólares.
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