Cómo evaluar candidatos que usan IA en el trabajo

El reclutamiento está entrando en una etapa menos obvia que la simple pregunta por “experiencia en IA”. El nuevo ATLAS de Google muestra que la inteligencia artificial ya se usa en muchos trabajos, pero de forma selectiva: ayuda a resolver tareas concretas, no reemplaza todo el puesto. Para una empresa en Chile, eso cambia la forma de evaluar candidatos.

La lección principal es práctica. Si la IA se usa sobre todo para colaborar, buscar información, idear y aprender, entonces el mejor candidato no siempre será quien diga más herramientas, sino quien demuestre criterio para usarlas bien, saber cuándo no usarlas y cómo integrar ese apoyo en procesos reales.

Qué cambió en la realidad del trabajo

El estudio de Google describe un patrón claro: la adopción de IA es amplia, pero en el día a día suele cubrir solo una parte de las tareas. Además, menos de una décima parte de las interacciones observadas terminan automatizando por completo una tarea. Eso importa para selección porque muchas vacantes no necesitan “expertos en IA” en sentido estricto, sino personas capaces de trabajar con apoyo tecnológico sin perder juicio humano.

También hay otro dato útil para reclutamiento: el uso no se limita a cargos administrativos o digitales. El informe muestra presencia de IA en oficios técnicos y manuales, sobre todo para diagnóstico, aprendizaje rápido y resolución de problemas. En Chile, eso se traduce en oportunidades en industria, logística, mantenimiento, construcción y faena, donde la tecnología empieza a apoyar decisiones operativas.

Qué debería dejar de preguntar una entrevista

Muchas entrevistas siguen atrapadas en preguntas demasiado generales, como “¿usas IA?” o “¿manejas herramientas de IA?”. Esa conversación dice poco. Una persona puede usar un chatbot todos los días y aun así no saber validar resultados, proteger datos sensibles o traducir una respuesta en una decisión útil para el negocio.

En vez de eso, conviene preguntar por el uso concreto en situaciones parecidas al cargo. Por ejemplo:

¿Qué tarea resolviste con apoyo de IA y cuál fue tu criterio para aceptar o rechazar la respuesta?
¿Cómo verificas que una salida generada por IA no tenga errores, sesgos o datos inventados?
¿Qué parte del trabajo prefieres mantener manual porque requiere criterio o contexto?
¿Cómo documentas el uso de IA para que el resto del equipo pueda repetir el proceso?

Cómo evaluar mejor a un candidato

La mejor señal no es una lista de herramientas, sino evidencia de trabajo. Un caso breve, una simulación o una tarea práctica permiten ver si la persona entiende el problema, si sabe pedir apoyo tecnológico y si puede explicar el resultado sin depender de la herramienta.

Para cargos operativos, técnicos o de atención, eso puede ser una prueba de resolución de incidentes, priorización o interpretación de información. Para cargos profesionales, puede ser la redacción de un análisis, el armado de una propuesta o la revisión de un informe con apoyo de IA. Lo importante es medir el resultado y la calidad del razonamiento.

Qué conviene ajustar en la publicación de empleo

Si una empresa quiere atraer mejor talento, la oferta debe decir qué espera realmente. No basta con poner “deseable conocimiento en IA”. Eso suele atraer postulaciones muy dispares y poco comparables.

Es mejor explicitar el uso esperado en el cargo:

si la IA se usará para redactar, resumir, analizar o clasificar información;
si el puesto requiere validar salidas automáticas antes de tomar decisiones;
si la persona deberá coordinarse con equipos que ya usan automatización parcial;
si hay normas internas sobre datos, confidencialidad o trazabilidad.

Con eso la empresa filtra mejor desde el inicio y reduce entrevistas mal enfocadas. También mejora la experiencia del postulante, porque entiende qué problema real resolverá.

Qué hacer en Chile desde hoy

En el mercado chileno, donde conviven cargos digitales, servicios, industria y faena, el reclutamiento gana precisión cuando deja de buscar “perfil tecnológico” como etiqueta y empieza a buscar capacidad de adaptación. La IA ya está entrando por tareas, no por títulos.

Por eso, una buena decisión de contratación hoy debería mirar tres cosas: criterio para usar herramientas, capacidad para verificar resultados y habilidad para integrar tecnología con trabajo humano. Si una empresa mide eso, reduce errores de contratación y encuentra personas que pueden crecer con el cargo, no solo cumplirlo al inicio.

La recomendación práctica es simple: revise sus entrevistas, cambie preguntas abstractas por tareas reales y describa mejor el uso de IA en sus avisos. En selección, eso vale más que pedir “dominio de IA” como si fuera una sola habilidad.