La contratación ha dependido durante mucho tiempo de señales que actúan como proxies de las habilidades de los candidatos: títulos, cargos anteriores, años de experiencia y nombres de empleadores. Esas señales no siempre revelan si una persona posee las competencias necesarias para el puesto. A medida que la IA transforma el trabajo, las empresas necesitan evidencia más clara de lo que las personas pueden hacer.

Esta necesidad ha impulsado un cambio drástico en las normas de contratación. En el Reino Unido, el 99% de los empleadores utiliza, en alguna medida, contratación basada en habilidades, según investigaciones. Al mismo tiempo, el 58% espera que más de un tercio de las habilidades centrales cambien para 2030. Los reclutadores deben ahora incorporar las habilidades actuales en sus procesos, sin perder de vista cómo evolucionarán los roles.

Para los equipos de contratación, destacan cinco cambios clave.

1. La contratación se está volviendo más centrada en las habilidades

La IA acelera la transición de la evaluación basada en títulos hacia una evaluación centrada en habilidades. Cuando las herramientas, las necesidades del negocio y las formas de trabajo cambian rápidamente, las empresas no pueden confiar solo en indicadores estáticos de logro académico. Necesitan saber si los candidatos poseen habilidades prácticas, actuales y relevantes para el trabajo.

Los títulos siguen teniendo un valor significativo como señal. Un título ofrece una base esencial, especialmente para el pensamiento crítico, la comunicación y el conocimiento del dominio. Pero las empresas desean cada vez más pruebas de que un candidato puede aplicar esas fortalezas en entornos laborales.

Para los reclutadores, las descripciones de puestos y los criterios de selección deben volverse más orientados a las habilidades. En lugar de solicitar experiencia amplia en un campo, las empresas deberían definir las capacidades específicas necesarias: análisis de datos, alfabetización en IA, computación en la nube, ciberseguridad, gestión de proyectos o la capacidad de interpretar salidas generadas por IA. Un perfil de habilidades más claro también ayuda a identificar candidatos fuertes que no siguieron rutas tradicionales.

2. Las credenciales de IA están cambiando cómo se pondera la experiencia

La experiencia sigue siendo valiosa, pero la IA está cambiando la forma en que se evalúa. En áreas de rápido movimiento como la IA generativa, datos y la nube, un candidato con aprendizaje reciente y verificado puede estar más preparado que alguien con más experiencia pero habilidades desactualizadas.

Por eso, el 42% de los empleadores del Reino Unido diría que preferiría un candidato con una credencial en GenAI aunque tenga menos experiencia que alguien con más experiencia sin esa credencial. Esto ilustra cuán rápido está aumentando el valor de las capacidades verificadas en IA.

Esto tiene implicaciones prácticas para los reclutadores. Los años de experiencia no deben ser un signo inequívoco de preparación. En algunos roles, la evidencia reciente de aprendizaje aplicado puede ser más útil. El reto es distinguir entre formación teórica y pruebas de capacidad para aplicar lo aprendido.

3. La verificación se está volviendo más importante

La IA facilita la creación de CVs, cartas de presentación y portfolios pulidos, pero también complica la tarea de identificar evidencias confiables. Esto probablemente incremente el valor de credenciales que verifiquen habilidades ante los empleadores. En el Reino Unido, el 95% de los empleadores dice que las microcredenciales ayudan a identificar candidatos con experiencia aplicada en áreas como IA, datos y nube. Esto es crucial porque los reclutadores necesitan evidencias que puedan ser examinadas rigurosamente.

Las credenciales más útiles son aquellas que evalúan habilidades aplicadas, no solo la completitud de contenido. Cada vez más, los empleadores buscarán pruebas de que un candidato ha construido algo, resuelto un problema práctico o completado un proyecto relevante para las necesidades laborales.

Los equipos de contratación deberían reflejar esto en sus procesos. La revisión de CV debe estar respaldada por evaluaciones prácticas, entrevistas estructuradas y tareas de trabajo real. Este enfoque combinado hará que las decisiones sean más precisas.

4. Los reclutadores deben evaluar el juicio humano junto con las habilidades en IA

La alfabetización en IA es una requisito cada vez más común, pero no basta con poseer conocimientos técnicos, especialmente para roles no técnicos que aplican IA. Las empresas necesitan personas que sepan trabajar eficazmente con IA, incluyendo saber cuándo cuestionarla.

A medida que la IA se integra en el trabajo diario, los candidatos deberán demostrar que pueden evaluar resultados, verificar fuentes, detectar razonamientos débiles y aplicar contexto. Un candidato que acepta pasivamente el contenido generado por IA introduce riesgos, independientemente de su competencia técnica.

Esto añade nuevas fases al proceso de evaluación. Los reclutadores podrían pedir a los candidatos que critiquen una respuesta generada por IA, mejoren un análisis defectuoso o expliquen qué evidencias adicionales necesitarían antes de tomar una decisión. Estos ejercicios revelarán si alguien tiene el juicio y la experiencia de dominio necesarios para usar las herramientas de IA de forma responsable.

Para muchos roles, la diferencia no será si un candidato sabe provocar un sistema: será si puede convertir la salida de IA en una acción empresarial sólida.

5. La contratación centrada en habilidades debe complementar la formación centrada en habilidades

La IA está acortando la vida útil de las habilidades. Si, como se espera, más de un tercio de las habilidades centrales cambiarán para 2030 para muchos empleadores, la contratación por sí sola no será suficiente para mantener el ritmo. De hecho, el 74% de los líderes tecnológicos reconocen que no pueden depender únicamente de las nuevas contrataciones para cubrir las brechas de habilidades en IA. Esto significa que la contratación basada en habilidades debe convertirse en parte de un marco más amplio de desarrollo del talento.

El enfoque que ayuda a los reclutadores a identificar las capacidades necesarias para un rol puede ayudar a las empresas a mapear las habilidades que ya poseen, detectar brechas en la fuerza laboral y crear rutas más claras para que los empleados desarrollen las capacidades que la organización necesitará a continuación.

Algunas capacidades seguirán necesitándose desde fuera de la organización, especialmente en áreas de rápida evolución como IA, datos y nube. Pero muchas habilidades también deberán desarrollarse internamente a medida que los roles evolucionen. Las empresas más exitosas combinarán la contratación basada en habilidades con la capacitación continua, proporcionando a los empleados rutas claras para adaptarse a los cambios de roles.

La nueva ventaja de la contratación

La IA está cambiando lo que los empleadores necesitan saber sobre los candidatos. Las organizaciones que pueden identificar la capacidad real, verificar habilidades aplicadas y reconocer potencial más allá de las señales tradicionales estarán mejor posicionadas para contratar con acierto. El valor de este enfoque ya se refleja en los resultados en el lugar de trabajo: el 92% de los empleadores afirma que las contrataciones de nivel inicial con micro-credenciales rinden mejor en su primer año.

Para los candidatos, el mensaje también es claro. En un mercado laboral impulsado por la IA, la empleabilidad dependerá menos de lo que alguien aprendió alguna vez y más de lo que puede demostrar que puede hacer ahora y de la evidencia de que sigue aprendiendo.

Para los empleadores, la contratación debe formar parte de una estrategia de talento más amplia. La IA puede estar cambiando el trabajo, pero el desafío de contratación sigue siendo humano: encontrar personas con las habilidades, el juicio y la capacidad de adaptarse para ayudar a las empresas a competir e innovar.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra vía para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica.

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