Lo digo como alguien que está construyendo IA para entrevistas
Ahora mismo hay una carrera en el mundo de la contratación: las empresas añaden proctoring a las entrevistas, detectores de IA, piden una segunda cámara y que desactives todo lo que no sea necesario. Todo el mundo intenta descubrir si el candidato está usando ChatGPT en otra ventana.
Yo estoy desarrollando un entrenador basado en IA para preparar entrevistas técnicas. En teoría, debería estar a favor de esta carrera.
Pero creo que ya estaba perdida antes de empezar.
Porque, en el fondo, estamos peleando la guerra equivocada.
Voy a explicar por qué con una entrevista que hice hace un par de años.
El banco y el falsificador
Cualquier detector es una historia entre un banco y un falsificador.
El banco inventa una nueva medida de seguridad. Al cabo de un tiempo, el falsificador encuentra la forma de sortearla. Entonces el banco inventa otra.
No hay una victoria definitiva. Es una carrera infinita en la que quien defiende siempre va un paso por detrás, porque reacciona en lugar de mover primero.
Con los detectores de IA en las entrevistas pasa exactamente lo mismo.
Hoy detectas a alguien por las pausas antes de responder o por sus ojos moviéndose de un lado a otro. Mañana aparece una herramienta que suaviza ambas cosas. Pasado mañana, un modelo responde en tiempo real con la voz del candidato.
Esa carrera no se puede ganar.
Solo puedes ir eternamente por detrás.
Por eso no me interesa detectar IA. Me interesa detectar algo que no dependa de qué herramienta haya utilizado el candidato: si realmente tiene la experiencia de la que habla o no.
Y eso se detecta de una forma completamente distinta.
El candidato que respondió a todo
Hace un par de años me pidieron que hiciera una entrevista técnica para un equipo que no era el mío. Otro departamento tenía prisa por cubrir una vacante y acepté encargarme de la parte técnica.
El candidato respondía. A todo.
No dijo "no lo sé" ni una sola vez. Nunca se quedó bloqueado de una forma que me permitiera escribir honestamente: "no da el nivel".
Formalmente, no había nada que objetar.
Terminé la entrevista y escribí un feedback que ni yo mismo esperaba de mí:
"Respondió a todas las preguntas. No me creo su experiencia. No lo recomiendo".
No voy a fingir que sé qué ocurrió realmente.
Tal vez estaba copiando las respuestas.
Tal vez había memorizado las respuestas de otra persona.
Tal vez se atribuyó un proyecto en el que nunca había trabajado.
O tal vez simplemente se vendió mal y yo me equivoqué.
No tengo pruebas.
Y precisamente ahí está la cuestión.
El trabajo de un entrevistador no es emitir un certificado de que alguien mintió. Es responder honestamente a una pregunta mucho más simple:
¿me creo que esta persona tiene la experiencia que dice tener?
Y hay una señal que, para mí, pesa mucho a la hora de responderla.
Los nervios no son una señal
Primero, hablemos de lo que NO fue una señal: los nervios.
Una persona puede trabarse, perder el hilo o repetirse, y eso no dice absolutamente nada sobre su experiencia.
Reducir la tensión es una responsabilidad directa del entrevistador.
Si el candidato se bloquea por estrés y tú permaneces sentado con cara de piedra marcando casillas, no estás evaluando a un profesional. Estás evaluando su capacidad para actuar bajo los focos.
A mí eso no me interesa.
Por cierto, aquel candidato estaba tranquilo.
El problema no eran los nervios.
Lo que realmente delata algo
La distribución de los detalles.
Cuando hacía preguntas abiertas en las que esperaba información concreta —"háblame de este proyecto", "¿dónde te encontraste con un problema?", "¿qué decidiste al final y por qué?"— recibía explicaciones generales.
Fluidas. Correctas.
"Optimizamos el pipeline, analizamos las métricas, discutimos diferentes enfoques con el equipo..."
Pero sin detalles.
Ni un solo:
"En este punto vimos una degradación, empezamos a investigar y descubrimos que el problema estaba aquí"
Sin embargo, cuando hacía una pregunta cerrada, en la que bastaba con un «sí» o un «no» y una breve explicación, empezaba un monólogo.
Un minuto. Dos minutos. Donde alguien con experiencia real habría dicho:
"Sí, lo usamos por esto"
Y se habría callado.
Esa inversión es la señal.
Una persona que realmente ha hecho aquello de lo que habla suele funcionar al revés: es breve con lo general y detallada con lo suyo.
Su propia experiencia no la recuerda como una definición memorizada. La recuerda porque la vivió.
No tienes que insistir demasiado para que profundice. Empiezan a aparecer detalles que son difíciles de inventar sobre la marcha.
Y las preguntas generales tampoco le asustan. No hay nada concreto que defender.
Cuando alguien no habla desde la experiencia, la imagen suele invertirse.
Lo general suena seguro porque es fácil generar una respuesta general. Con tus propios conocimientos, con un artículo que leíste ayer o con cualquier modelo de IA.
Pero cuando llegas a un proyecto concreto, aparece la niebla.
Porque no hay detalles.
Y si no hay detalles de dónde tirar, solo queda llenar el silencio con más palabras.
Es importante señalar algo: esto no tiene que ver específicamente con la IA.
La misma señal puede aparecer tanto en alguien que está leyendo respuestas de una pantalla en ese momento como en alguien que memorizó la experiencia de otra persona hace diez años, cuando todavía no existían estos modelos.
Por eso una nueva versión de una herramienta no puede eliminar el problema.
Solo hay una forma fiable de superar preguntas que profundizan de verdad en tu experiencia: tener realmente esa experiencia.
Lo mismo ocurre con el CV
El mecanismo es parecido cuando lees un currículum.
La gente suele discutir sobre líneas concretas: si una métrica redonda queda bien o mal, si conviene escribir "mejoré el rendimiento un 50 %".
Pero una sola línea no miente.
Lo que puede no cuadrar es la coherencia del conjunto.
Cada punto, por separado, puede parecer perfectamente plausible.
Un recién graduado entra directamente en una gran empresa y mejora el procesamiento de datos en un 50 %. Puede pasar.
Tres meses después deja el trabajo y desaparece del mercado durante un tiempo. También puede pasar.
Dos años más tarde entra en una empresa pequeña. Nada imposible.
Pero cuando leo toda la trayectoria seguida, desde el primer trabajo hasta el último —sí, a diferencia de lo habitual, prefiero leer de la experiencia más antigua a la más reciente para entender la trayectoria y no solo la última versión pulida del perfil, a veces se acumulan demasiados "¿esto no es un poco raro?".
Y llega un punto en el que el CV deja de resultar convincente.
Con las métricas ocurre algo parecido.
Una cifra espectacular rodeada de resultados más modestos puede ser perfectamente creíble.
Pero si cada logro es exactamente cinco veces mejor que el anterior, no me impresiona. Me da una razón para profundizar.
Los resultados reales son irregulares.
Una mejora perfecta y constante en cada línea empieza a parecer más una plantilla que una trayectoria real.
Dónde sí puede ser útil la IA en una entrevista
Para que no parezca que estoy en contra de cualquier uso de IA en contratación: no lo estoy.
Los sistemas de transcripción me parecen una herramienta excelente.
Después de una entrevista, ambas partes pueden revisar lo que realmente se dijo, en lugar de confiar en su propia versión de la conversación una semana después.
Eso beneficia a todos.
Con los summarizers tengo más dudas.
He probado varios y, en algunos casos, distorsionaban tanto la conversación que el resultado parecía el resumen de una entrevista completamente diferente.
Yo no confiaría en ellos para tomar una decisión importante sobre un candidato.
Los detectores y el proctoring, en cambio, me recuerdan al banco y al falsificador. La protección cambia. Quien quiere hacer trampa se adapta.
Y el ciclo vuelve a empezar.
A mí me interesa mucho más una entrevista que se parezca a una conversación entre dos colegas durante un café.
No un interrogatorio delante de varias cámaras.
Una conversación normal en la que la persona pueda hablar con tranquilidad sobre lo que realmente ha hecho.
En ese contexto, la distribución de los detalles aparece por sí sola.
Puedes copiar una definición.
Pero no puedes contar cómo pasaste una semana buscando un bug que parecía no existir y al final descubriste que el problema eran las zonas horarias... si nunca pasaste esa semana buscándolo.
La preparación que no queda obsoleta con el próximo modelo
Eso es exactamente lo que estoy intentando construir con mi proyecto en Telegram: ITInterviewCoach_bot.
No quiero crear otro sistema basado en:
"Memoriza las respuestas correctas"
Quiero que las personas se acostumbren a razonar en voz alta sobre su propia experiencia, de una forma que aguante preguntas cada vez más profundas.
Porque esa es la única preparación que no perderá valor con el próximo lanzamiento de otro modelo de IA.
No importa de qué lado de la mesa esté.
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