“No pasó el filtro”: La nueva barrera que puede dejar afuera de un trabajo a miles de jóvenes

Buscar trabajo siempre fue un desafío para quienes intentan ingresar al mercado laboral por primera vez. Ahora, a la falta de experiencia y de contactos se suma un obstáculo menos visible: los sistemas de inteligencia artificial que clasifican currículums, evalúan postulaciones y ayudan a decidir quién avanza en un proceso de selección.

Estas herramientas permiten a las empresas procesar miles de solicitudes en poco tiempo. Sin embargo, cuando los algoritmos priorizan determinados antecedentes, títulos o palabras clave, pueden dejar afuera a candidatos que tienen las capacidades necesarias, pero no saben cómo presentarlas en el formato que espera el sistema.

El problema afecta especialmente a los jóvenes de sectores vulnerables, que suelen tener menos oportunidades de acceder a formación tecnológica, educación especializada y empleos formales. La tecnología que promete agilizar la contratación también puede reproducir desigualdades que ya existían antes de su llegada.

El currículum que el algoritmo no sabe interpretar

Los sistemas de seguimiento de candidatos, conocidos como ATS por sus siglas en inglés, permiten organizar postulaciones y buscar coincidencias entre los perfiles y los requisitos de una vacante. Algunas plataformas también utilizan inteligencia artificial para recomendar candidatos o asistir en la evaluación inicial.

Pero no todos estos sistemas funcionan igual ni descartan automáticamente a quienes no cumplen con una palabra clave. El riesgo depende de cómo se configuran las herramientas y del peso que las empresas les asignan en sus decisiones.

Un ejemplo sencillo permite entender el problema: si una oferta solicita experiencia como ayudante de cocina y una persona describe su trabajo anterior como bachero o lavaplatos, un sistema que busque coincidencias demasiado estrictas podría no reconocer que se trata de tareas relacionadas.

La dificultad es todavía mayor para quienes buscan su primer empleo formal. La experiencia adquirida en trabajos informales, emprendimientos familiares, actividades comunitarias o proyectos educativos no siempre encaja en las categorías que utilizan los procesos automatizados.

Así aparece una paradoja: para conseguir experiencia laboral hay que superar filtros que, en ocasiones, priorizan precisamente la experiencia que el postulante todavía no tuvo oportunidad de adquirir.

Cuando los prejuicios se convierten en decisiones automatizadas

La inteligencia artificial no garantiza evaluaciones neutrales. Si una herramienta aprende de datos históricos que reflejan desigualdades o utiliza criterios de selección inadecuados, puede reproducir esos patrones a gran escala.

Un estudio de investigadores de la Universidad de Stanford sobre herramientas de inteligencia artificial para la contratación identificó diferencias raciales significativas en las recomendaciones de una plataforma analizada. Los resultados no significan que todos los sistemas discriminen, pero muestran que la automatización necesita controles y evaluaciones independientes.

Para los jóvenes de comunidades históricamente marginadas, los riesgos pueden acumularse. El lugar de residencia, las oportunidades educativas, el acceso a determinados cursos y la experiencia profesional pueden influir en la manera en que un perfil es evaluado, incluso cuando esas variables no reflejan la capacidad real para desempeñar un trabajo.

En Estados Unidos, donde numerosos jóvenes hispanos intentan acceder a su primera oportunidad laboral, estas dificultades pueden combinarse con barreras económicas, educativas y lingüísticas. No significa que todos enfrenten el mismo problema ni que los sistemas de selección los excluyan necesariamente por su origen, sino que las desigualdades de acceso a la formación y a los recursos digitales pueden afectar sus posibilidades de competir en condiciones similares.

Entrevistas virtuales: otra barrera para quienes tienen menos recursos

Superar el filtro del currículum no siempre garantiza llegar a una entrevista. Algunas empresas utilizan plataformas virtuales para grabar respuestas, realizar evaluaciones o mantener conversaciones a distancia.

Aunque estos formatos pueden facilitar el acceso a las vacantes, también requieren una conexión estable, un dispositivo adecuado y un espacio tranquilo. Para quienes comparten una habitación con varios familiares, dependen de un teléfono móvil o tienen dificultades para pagar internet, esas condiciones no siempre están disponibles.

La situación se vuelve más compleja cuando los candidatos deben utilizar plataformas que nunca conocieron o demostrar habilidades digitales que no tuvieron oportunidad de desarrollar.

Además, cualquier evaluación automatizada que atribuya demasiado peso a la forma de hablar, las expresiones faciales o el comportamiento frente a una cámara puede confundir diferencias personales o culturales con una supuesta falta de idoneidad.

El resultado es que algunos postulantes deben superar obstáculos tecnológicos antes de poder demostrar lo que saben hacer.

La experiencia que demuestra los límites de la inteligencia artificial

Los errores no son solamente una posibilidad teórica. Belén Ochoa, directora de la organización social BisBlick, relató que su equipo utilizó inteligencia artificial para reducir de 600 a 200 el número de aspirantes a un programa de becas.

Cuando revisaron las postulaciones descartadas, encontraron alrededor de 20 jóvenes que debían haber sido considerados. En uno de los casos, el sistema interpretó que un postulante no cumplía los requisitos de vulnerabilidad porque su padre tenía estudios terciarios, sin comprender que el hombre lo había abandonado y que el joven vivía con su madre, que trabajaba en la informalidad.

El episodio muestra una limitación fundamental: una herramienta puede procesar información rápidamente y, al mismo tiempo, no comprender aspectos decisivos de una historia personal.

La solución no consiste necesariamente en abandonar estas tecnologías. La inteligencia artificial también puede ayudar a identificar competencias, ordenar información y ampliar las posibilidades de encontrar candidatos. El problema aparece cuando sus resultados se aceptan sin controles o sustituyen por completo la evaluación humana.

Cómo evitar que la tecnología cierre puertas

Los especialistas y las organizaciones que trabajan con jóvenes plantean varias medidas para reducir los riesgos. Entre ellas, revisar periódicamente los resultados de los algoritmos, detectar posibles sesgos y garantizar que las personas puedan evaluar los casos en los que una decisión automatizada resulta dudosa.

También proponen que las búsquedas de nivel inicial valoren habilidades prácticas, proyectos educativos, voluntariados y capacidad de aprendizaje, en lugar de dar prioridad absoluta a la experiencia laboral previa.

Otra medida consiste en ofrecer capacitación digital y acceso a computadoras, conectividad y espacios adecuados para realizar entrevistas. Sin esas condiciones, pedirles a todos los candidatos que compitan mediante las mismas plataformas no garantiza que tengan las mismas oportunidades.

La responsabilidad también corresponde a las empresas: utilizar inteligencia artificial no las exime de responder por sus decisiones de contratación.

La tecnología puede agilizar la búsqueda de talento, pero no debería convertirse en una barrera que impida reconocerlo. Para miles de jóvenes que intentan construir su futuro, la diferencia entre una oportunidad y un rechazo puede depender de que alguien revise un currículum más allá de las palabras que contiene y descubra a la persona que hay detrás de la pantalla.

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