Cómo evaluar habilidades de IA en reclutamiento

La pregunta ya no es si una empresa debe contratar personas que sepan usar IA, sino cómo evaluar esa capacidad sin convertir el proceso en una caja negra. Un estudio reciente de Talogy muestra una brecha clara: aunque casi todas las organizaciones dicen estar incorporando IA en el trabajo, muchas todavía no tienen una forma sólida de medir esas habilidades ni de traducirlas a cargos, entrevistas y planes de desarrollo.

Para equipos de reclutamiento en Chile, el problema es concreto. Si una vacante pide “manejo de IA” sin definir qué significa, el proceso se llena de interpretaciones. Un postulante puede traer soltura con herramientas, pero no criterio. Otro puede tener buen juicio y capacidad de adaptación, pero no saber nombrar las plataformas de moda. La selección mejora cuando la empresa separa hype de evidencia.

Qué está mostrando el mercado

El hallazgo más útil del estudio es que la discusión ya no gira solo en torno a herramientas. La mayor dificultad está en evaluar si una persona puede trabajar bien con IA en tareas reales. También aparece otra señal relevante: muchos equipos sienten que sus descripciones de cargo y sus trayectorias internas no están preparadas para este cambio.

Eso importa porque en reclutamiento las vacantes suelen copiar lenguaje genérico. Se pide “perfil digital”, “orientación a innovación” o “manejo de IA”, pero se omite lo esencial: qué decisiones tomará la persona, qué datos deberá interpretar y en qué momentos tendrá que validar o corregir una recomendación automatizada.

Qué debería cambiar en una vacante

Antes de abrir el proceso, conviene convertir la habilidad en comportamiento observable. No basta con declarar que el cargo “usa IA”. Hay que explicar dónde se usa y qué resultado se espera.

Si la persona redacta, pide mejor redacción asistida pero también capacidad de síntesis y criterio para revisar salidas.
Si analiza datos, pide lectura crítica, detección de errores y capacidad de explicar hallazgos a jefaturas.
Si lidera operaciones, pide uso responsable de automatización y criterio para escalar excepciones.
Si recluta, pide orden, trazabilidad y capacidad para distinguir señales útiles de ruido en grandes volúmenes de postulaciones.

Con ese nivel de precisión, la vacante atrae mejor y el equipo entrevista con menos subjetividad. Además, se reduce el riesgo de contratar a alguien que sabe usar una herramienta, pero no sabe tomar decisiones con respaldo.

Cómo entrevistar mejor

La entrevista también necesita un ajuste. En vez de preguntar solo si la persona “usa IA”, sirve más pedir ejemplos concretos de trabajo. La clave es buscar evidencia de criterio, adaptación y entendimiento del contexto.

Una buena práctica es plantear casos breves vinculados al cargo. Por ejemplo: cómo revisar una recomendación automatizada antes de aprobarla, qué haría si una herramienta entrega una respuesta inconsistente, o cómo explicaría a un cliente interno por qué no conviene automatizar cierta etapa. Así se mide razonamiento, no solo familiaridad con un nombre comercial.

Qué evaluar además de la herramienta

El estudio de Talogy pone énfasis en capacidades transferibles que suelen estar subestimadas. Para una empresa, eso significa mirar más allá del dominio técnico. En varios cargos, lo que realmente hace la diferencia es la combinación entre uso de tecnología y criterio humano.

Las señales que más conviene medir son estas:

Alfabetización de datos: entender información, sesgos y límites.
Adaptabilidad: aprender rápido sin depender de instrucciones rígidas.
Problema-solución: convertir una tarea asistida por IA en un resultado útil.
Juicio crítico: detectar cuándo la herramienta se equivoca o exagera.
Comunicación: explicar decisiones a pares, jefaturas o clientes internos.

Si el cargo es de supervisión, estas señales pesan todavía más. Una persona que delega demasiado en la IA puede acelerar el trabajo, pero también amplificar errores. En cambio, alguien que sabe revisar y corregir aporta productividad real.

Qué puede hacer una empresa en Chile desde hoy

No hace falta rediseñar todo el sistema de selección para empezar bien. Sí hace falta ordenar la definición del cargo y la evaluación. El retorno suele verse rápido: menos ruido en entrevistas, mejores ternas y menos contrataciones que se caen al poco tiempo.

Un plan práctico sería este: revisar la vacante, traducir “habilidades de IA” a tareas observables, diseñar una pregunta o caso por cada tarea y guardar una pauta simple para comparar candidatos. Si el rol lo permite, sumar una prueba corta con una situación real del puesto ayuda mucho más que una lista larga de requisitos.

La lectura final para reclutamiento

La conclusión para empresas y reclutadores es simple: la IA no debe evaluarse como una moda, sino como una capacidad de trabajo. Cuando el proceso mide criterio, adaptación y uso responsable, la contratación mejora. Cuando solo pide palabras de moda, el riesgo es contratar presentaciones convincentes, no desempeño.

En el mercado chileno, donde muchas empresas compiten por los mismos perfiles y el tiempo para contratar importa cada vez más, esta diferencia es decisiva. Las organizaciones que aprendan a evaluar habilidades de IA con definición y contexto no solo reclutarán mejor. También construirán equipos más confiables para el próximo ciclo de cambio.