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El currículum perfecto para una máquina quizá empiece a parecerse demasiado a otra máquina.
Ahí está la paradoja que deja sobre la mesa un análisis del observatorio Future for Work Institute y que una investigación de la Universidad de California midió con detalle en 2.245 currículums humanos reescritos por modelos como GPT-4o, LLaMA o DeepSeek. Cuando esos textos pasan por evaluadores algorítmicos, la preferencia por la prosa generada por IA aparece con un sesgo de entre el 67% y el 82%.
Los algoritmos ya leen mejor a quien escribe como ellos
No hablamos de una sospecha difusa. El trabajo concluye que los algoritmos de contratación tienden a favorecer textos redactados con patrones lingüísticos similares a los suyos, de modo que la forma de escribir pesa aunque el origen del currículum sea humano.
Desde Princeton, el Centro de Humanidades Digitales añade un matiz que complica todavía más el cuadro. Sus pruebas indican que los modelos de IA eligen texto sintético casi en el 50% de los casos, pero cambian de dirección cuando saben que un texto lo ha escrito una persona. Entonces muestran un sesgo de 34 puntos porcentuales a favor de la autoría humana, frente a los 13,7 puntos de los evaluadores humanos.
Visto así, el problema no consiste solo en que una máquina prefiera sonar como otra máquina.
También importa cuándo sabe, o cree saber, quién está detrás del texto. Esa oscilación entre autopreferencia algorítmica y corrección cuando aparece la etiqueta humana sugiere algo incómodo para cualquier proceso de selección, que el filtro no siempre está valorando mejor el contenido, sino reconociendo estilos.
Ese reconocimiento de estilo llega además en un mercado laboral juvenil que se ha vuelto más estrecho. El Banco Central Europeo sitúa la tasa de paro juvenil de la zona euro en el 15,1% durante el primer trimestre de 2026, mientras el desempleo general bajó al 6,3%.
Aprender a usar IA ya cuenta casi tanto como presentarse a la entrevista
En paralelo, el empleo joven en el sector tecnológico de la zona euro ha caído un 18,6% desde 2023. No es un dato menor si se cruza con otro cambio rápido, porque las entrevistas de trabajo que incluyen preguntas sobre IA pasaron del 11,6% al 42,6% en tres años.
Entre los estudiantes de negocios, el uso regular de estas herramientas subió del 6,2% al 29% en ese mismo periodo. las ofertas que ya exigen IA ayudan a entender por qué esa curva no para de crecer.
Casey Evans, decana interina de la Kogod School of Business, describe bien ese giro en las aulas.
"Si al principio, cuando apareció ChatGPT, la prioridad era blindar los exámenes contra el tramposeo, ahora han aceptado que es algo que los estudiantes usarán, así que los profesores están reevaluando por completo su papel en la clase y cómo se ve el aula" - Casey Evans, decana interina de la Kogod School of Business
La escena educativa termina conectando con la puerta de entrada al empleo. Si una parte creciente de los candidatos aprende a redactar, preparar entrevistas y ordenar ideas con ayuda de IA, y otra parte de los reclutadores incorpora preguntas sobre ese uso, la alfabetización tecnológica deja de ser un extra y empieza a funcionar como filtro.
Europa obliga a vigilar la máquina justo cuando más peso gana
Hace una semana entró en vigor la AI Act de la Unión Europea. La norma obliga a las empresas a garantizar transparencia, trazabilidad y mecanismos para detectar sesgos en la filtración de currículums y en la evaluación de candidatos mediante IA.
Además, ninguna decisión relevante en un proceso de selección podrá tomarse sin supervisión humana. El candidato también tendrá derecho a saber si una IA interviene en su proceso y qué papel juega, una exigencia que encaja con la supervisión laboral de la IA que ya empieza a dibujar límites concretos.
Pero la ley llega cuando la preparación todavía va por detrás.
La Guía del Mercado Laboral 2026 de Hays señala que el 90% de los profesionales de recursos humanos quiere formarse en IA, aunque solo el 27% ha recibido formación de su empresa. Entre algoritmos que prefieren textos con acento de máquina y departamentos que aún aprenden a auditarlos, la diferencia entre el 15,1% de paro juvenil y el 6,3% general deja de parecer una coincidencia estadística.