La llegada del tsunami: cómo la IA está dinamitando las ofertas de empleo en tecnología

Hace no tanto, publicar una oferta para un puesto técnico era sinónimo de recibir entre 20 y 50 candidaturas. La mayoría, más o menos, relevantes. Hoy, esa misma oferta puede atraer 500 aplicaciones en 24 horas. Y no porque haya cinco veces más talento disponible.

Lo que hay es una avalancha de CVs.

Un tsunami.

Muchos de ellos generados con inteligencia artificial, que encajan, en apariencia, a la perfección con la descripción del puesto. Pero solo en apariencia.

En teoría, eso debería facilitarnos el trabajo. En la práctica, lo complica todo.

La mayoría de estos CVs no están redactados por quienes los envían. Están escritos por herramientas como ChatGPT, Rezi, MyPerfectResume, etc.

Muchos replican palabra por palabra los requisitos del puesto. Algunos se envían automáticamente, sin que el candidato haya leído la oferta. Y otros, directamente, corresponden a perfiles ficticios o identidades falseadas.

Hays hablaba el año pasado (2024) que un 40% de candidatos ya había usado IA para crear su CV. Y predicen que en cinco años hasta el 80% de los currículums serán elaborados con IA.

En este nuevo escenario, con una avalancha de candidaturas, publicar ofertas en LinkedIn o portales generalistas ha dejado de ser una fuente fiable. Las empresas se enfrentan a cientos de aplicaciones. Muchas de ellas irrelevantes. Mientras, los candidatos talentosos se diluyen en el ruido. Y el sistema entero —que ya arrastraba ineficiencias— parece al borde del colapso.

En Manfred llevamos años apostando por un modelo de selección más transparente y humano. Pero lo que está ocurriendo en los últimos meses nos obliga a repensar muchas cosas. Porque no estamos ante un cambio puntual. Estamos ante una transformación profunda en la forma en la que buscamos trabajo y buscamos talento.

ChatGPT escribe tu CV por ti

La promesa era que la inteligencia artificial nos ayudaría a ahorrar tiempo y a mejorar nuestras opciones laborales. Y en parte lo está haciendo. Pero también está provocando efectos secundarios inesperados: candidatos que ya no redactan su CV, sino que lo generan automáticamente para cada oferta. O directamente delegan la búsqueda de empleo a bots.

Hoy, basta con pegar la descripción de un puesto en ChatGPT y pedirle que redacte un currículum que encaje a la perfección. El resultado: CVs casi indistinguibles entre sí, escritos con un lenguaje calcado, con todas las palabras clave necesarias, pero sin contexto real ni experiencia detrás.

Algo tan sencillo como un prompt hace que puedas saltar los sistemas de los ATS más tradicionales: «Te voy a pasar una oferta de empleo real. Me gustaría que adaptaras ese CV a la oferta para cumplir en un 95% todos los requisitos necesarios para que el candidato/a sea considerado/a para la posición. Y además, que optimices ese CV para los ATS que utilizan Inteligencia Artificial en su filtrado.»

Y cada vez más personas están dando un paso más: pagando por agentes autónomos que buscan ofertas y postulan por ellos sin intervención humana.

Hace unos días, Pau Ramón (ex-CTO en RedBooth y Co-fundador y ex-CTO de Factorial) publicaba esta automatización con n8n para encontrar ofertas de empleo: https://handinger.com/blog/soham-bot-automating-job-search-with-handinger-and-n8n/

Y de la misma manera, se pueden añadir más nodos para crear un CV adaptado a cada oferta de empleo.

Esto ha generado una paradoja: las herramientas que prometían diferenciarnos acaban haciéndonos parecer iguales. Desde el lado de las empresas, resulta muy difícil saber quién está realmente interesado, quién tiene el perfil adecuado o incluso quién ha leído la oferta antes de aplicar.

Y aunque el uso de IA para preparar candidaturas no es, en sí mismo, algo negativo —de hecho, puede ser útil si se usa bien—, lo que estamos viendo es un uso perezoso, masivo y automatizado. Candidaturas sin filtro, sin intención, sin esfuerzo. Un tiro al aire multiplicado por mil.

El resultado ya se deja ver: reclutadores saturados, procesos más lentos y una frustración creciente tanto en quien contrata como en quien busca trabajo.

Las empresas ven cómo el ruido de las candidaturas irrelevantes les impide encontrar perfiles válidos, y los candidatos legítimos sienten que sus esfuerzos pasan desapercibidos entre cientos de clones generados por IA. Muchos profesionales, incluso con experiencia sólida, empiezan a sospechar que ya no basta con tener buen perfil: hay que saber vencer a los algoritmos, escribir como un prompt engineer y competir con bots.

La consecuencia es un círculo vicioso: cuanto menos efectiva es la candidatura tradicional, más gente recurre a automatizarla. Y cuanto más automatizadas son las candidaturas, más desconfianza genera el sistema.

Reclutadores desbordados. El tsunami de los CV’s

Durante años, el gran problema en la selección técnica era la escasez: pocas personas disponibles, muchos puestos que cubrir. Hoy, el problema se ha desplazado. Ya no falta volumen, falta relevancia.

Nosotros mismos vemos ofertas que reciben cientos de candidaturas en pocas horas, incluso cuando son muy específicas y dejan claros requisitos como experiencia concreta o ubicación geográfica.

Y el patrón se repite: CVs que encajan «sobre el papel» pero que no aguantan una mínima validación manual. Candidatos que ni siquiera sabían a qué empresa estaban postulando. Gente que vive en otro continente aplicando a puestos que requieren presencia física, aun cuando la oferta especifica claramente que no se ofrece reubicación ni visado.

Este cambio de escenario ha generado una tormenta perfecta para los equipos de selección. Procesos que antes podían resolverse en un par de semanas ahora se alargan durante meses, simplemente porque hay que cribar un volumen inmanejable de perfiles irrelevantes. Y lo que es peor: esa saturación no solo ralentiza, también erosiona la confianza en el canal.

Cada vez más empresas nos dicen que publicar una oferta abierta en LinkedIn ya no compensa. Que no vale la pena dedicar recursos a revisar 500 CVs si 490 son ruido. Que prefieren trabajar con comunidades, referidos, bases de datos curadas o reclutadores de confianza.

LinkedIn, que durante años fue el epicentro de la búsqueda de talento en tecnología, está dejando de ser una vía útil para muchos procesos. Su capacidad de exposición ha pasado de ser una ventaja a ser un problema. Porque cuanto más visible es una oferta, más ruido atrae en un contexto donde postular no cuesta nada.

La escasez sigue existiendo, pero ahora está camuflada detrás de un muro de automatización y falta de intención.

La IA contra la IA. El lado de los recruiters

Si los candidatos están usando inteligencia artificial para enviar cientos de aplicaciones que «pasan los filtros», muchas empresas han respondido con la misma moneda: automatizando también su proceso de selección.

Ya no es raro que los primeros pasos de una candidatura impliquen interactuar con un chatbot, grabar una entrevista en vídeo sin interlocutor humano o resolver minijuegos que evalúan competencias cognitivas. Plataformas como HireVue, TestGorilla o Metaview ofrecen soluciones basadas en IA para cribar, evaluar y clasificar a los candidatos antes de que una persona real lea su CV. Incluso hay empresas que delegan por completo las primeras fases del proceso en algoritmos de screening.

En algunos casos, esto ha reducido los tiempos de contratación. Pero también ha añadido una nueva capa de complejidad: el riesgo de que el proceso se convierta en un enfrentamiento entre dos inteligencias artificiales, sin intervención humana en ninguna fase crítica. Y que si no se gestionan bien, pueden acabar en desastres como este:

A esto se suma un nuevo fenómeno: candidatos que usan IA no solo para crear su CV, sino para preparar respuestas a entrevistas automatizadas, generar vídeos con avatares o incluso resolver pruebas técnicas en tiempo real con ayuda de copilotos o herramientas externas. Algunas plataformas ya integran contramedidas contra este tipo de trampas, pero es una carrera constante.

¿El resultado? Procesos despersonalizados, decisiones basadas en métricas opacas y una experiencia de candidato que muchas veces roza lo absurdo. Para quien busca trabajo, grabar respuestas en vídeo para una IA, sin saber siquiera si alguien las verá, puede ser frustrante o alienante. Para quien contrata, confiar ciegamente en rankings automáticos sin entender sus criterios puede llevar a descartar buenos perfiles sin saberlo.

Lo que empezó como una solución a la saturación está generando nuevas distorsiones. Y nos está acercando peligrosamente a un proceso en el que ni el candidato ni la empresa saben con quién están hablando realmente.

Fraudes, identidades falsas y efectos colaterales

En este nuevo escenario dominado por la automatización, no solo hay más volumen y menos intención, también más riesgo. Y uno de los más preocupantes es el auge de candidaturas fraudulentas, identidades falsas y perfiles generados de forma completamente artificial.

En Estados Unidos ya lo hemos visto: candidatos que aplican con currículums que parecen demasiado perfectos, perfiles de LinkedIn sin apenas conexiones, entrevistas por videollamada en las que la cámara «casualmente» no funciona, o respuestas sospechosamente genéricas. En muchos casos, detrás de estos perfiles no hay personas reales, sino identidades ficticias construidas para superar los primeros filtros y conseguir contratos remotos con suplantación de identidad.

Y no es un problema anecdótico. Los recruiters de Silicon Valley están saturados.

Emi Chiba, analista de Gartner especializada en HR Tech, lo resumía así en un informe reciente: «El número de candidatos que usan identidades falsas no deja de crecer. Y si no se toman medidas, en pocos años podrían representar uno de cada cuatro solicitantes».

El problema no es solo técnico, sino también legal y reputacional. Empresas que contratan a alguien que no es quien dice ser pueden enfrentarse a fugas de información, pérdida de propiedad intelectual, vulnerabilidades de seguridad y conflictos contractuales. Y los procesos de verificación tradicionales —una llamada de referencia, un vistazo rápido a LinkedIn— ya no son suficientes.

Algunas compañías están empezando a incorporar verificación de identidad biométrica o validaciones cruzadas por terceros, pero estas soluciones, además de costosas, pueden generar fricciones innecesarias con los candidatos legítimos si no se gestionan con sensibilidad.

Lo que está claro es que la automatización masiva está abriendo la puerta a nuevas formas de fraude que el modelo tradicional de selección no estaba preparado para gestionar. Y que si no se actúa pronto, el problema puede escalar rápidamente.

¿Y ahora qué? Posibles salidas a un sistema colapsado

No estamos ante una simple crisis coyuntural. Lo que estamos viendo es un desgaste estructural del modelo tradicional de selección que ya veníamos avisando durante años. Publicar una oferta abierta y esperar a que lleguen buenas candidaturas ya no funciona. Y la respuesta no puede limitarse a más filtros, más tests o más IA.

La saturación, el fraude y la automatización sin intención real están obligando a muchas empresas a replantearse completamente su estrategia de atracción y evaluación de talento.

Algunas soluciones ya están sobre la mesa:

• Reducir la exposición de las ofertas: publicar solo en entornos cerrados o de confianza (comunidades, bases de datos curadas, referidos internos).
• Apostar por procesos inversos, donde sea la empresa quien busca de forma proactiva en lugar de abrir el grifo a cientos de candidaturas masivas.
• Incluir validaciones tempranas que no dependan del CV, como pruebas prácticas cortas, screening calls con humanos o verificaciones básicas de identidad antes de avanzar.
• Reforzar la evaluación del contexto, no solo de las keywords: entender si el perfil tiene sentido más allá del texto generado por IA.

Pero no todo puede resolverse con más tecnología. El verdadero reto es recuperar la intención, tanto por parte de los candidatos como de las empresas. Volver a procesos más humanos, más conversacionales, donde se priorice la claridad, la motivación real y el encaje cultural, más allá de una lista de requisitos.

Esto no significa volver a procesos largos y artesanales. Significa diseñar procesos más inteligentes, más honestos y más enfocados.

Porque, si seguimos en esta carrera de bots contra filtros, el coste lo acabarán pagando tanto las empresas como el talento que de verdad merece la pena.

La visión de Manfred

En Manfred llevamos años diciendo que el modelo de selección tradicional estaba roto. Lo que no imaginábamos era la velocidad con la que se iba a acelerar su colapso.

La llegada de la IA generativa no ha hecho más que poner en evidencia lo que ya sabíamos: que muchos procesos eran poco eficientes, impersonales y centrados en el volumen, no en la calidad. Y que tanto candidatos como empresas estaban empezando a jugar a un juego en el que todos pierden: más automatización, menos contexto; más CVs, menos conversación.

Por eso, desde el principio apostamos por hacer las cosas de otra manera. Sin filtros automáticos. Sin entrevistas genéricas. Sin promesas huecas. Conociendo a las personas y a las empresas de verdad. Dedicando tiempo a entender lo que buscan y lo que pueden ofrecer. Y acompañando en todo el proceso, sin dejar que nadie se esconda detrás de un prompt.

Esto no significa rechazar la tecnología. Al contrario: usamos IA para agilizar tareas, resumir información o detectar patrones. Pero la clave está en el equilibrio: tecnología al servicio del criterio, no en lugar del criterio.

En un contexto en el que publicar una oferta en LinkedIn puede ser contraproducente, muchas empresas han acudido a nosotros buscando algo distinto: un proceso curado, acompañado y sin ruido. Y muchos profesionales nos confiesan que ya no saben si lo que reciben de otras ofertas es una respuesta real o un email automatizado que nadie ha leído.

Nuestra posición es clara: el futuro del recruiting pasa por combinar lo mejor de la tecnología con lo mejor del trabajo humano. Por priorizar la intención, el encaje y la conversación. Por volver a preguntarnos: ¿quién hay detrás de este perfil? ¿Qué busca de verdad esta empresa?

Porque solo así podemos salir del ruido. Solo así tiene sentido seguir haciendo esto.

¿El fin y el colapso de las ofertas de empleo en  LinkedIn?

Durante años, publicar una oferta de empleo fue el primer paso natural para contratar talento. Hoy, cada vez más empresas se lo piensan dos veces. Y no por falta de candidatos, sino por exceso de ruido, falta de intención y desconfianza en el sistema.

Lo que estamos viendo no es una moda pasajera ni un simple efecto de la IA generativa. Es el agotamiento de un modelo de atracción que ya no se sostiene. Un modelo donde el CV ha dejado de ser fiable, donde el canal principal se ha saturado y donde la relación entre candidatos y empresas se ha desdibujado hasta el punto de no saber si interactúas con una persona o no.

¿Estamos ante el fin de las ofertas públicas como herramienta de contratación en tecnología? Puede que sí, al menos tal y como las conocíamos.

Lo que viene —lo que ya está pasando— es un giro hacia procesos más cerrados, más curados y más humanos. Donde el contacto directo, las referencias, la validación contextual y la confianza sustituyen a los CVs genéricos, los «apply» automáticos y las entrevistas robóticas.

Y hemos creado una serie de recomendaciones y prácticas para que puedas adaptar tu proceso de selección a la IA.

Abrimos esta conversación porque creemos que hay otra forma de hacer las cosas. Y porque pensamos que tanto empresas como profesionales necesitan recuperar el control y el sentido común en sus procesos de selección.

Esto va de talento, no de volumen. De experiencia real, no de keywords. De personas, no de prompts.