Una institución recibe cientos de solicitudes de empleo y no encuentra la persona indicada; o da con el candidato pero lo pierde en el proceso de contratación. Modernizar el sistema de reclutamiento exige atender ambos retos: Cómo buscar candidatos y qué hacer cuando los encuentra.
Por Mariano Garza-Cantú
Noviembre, 2026
La guía de reclutamiento para el sector público de Leoforce (Empowering Human Connections. A Guide to AI Recruitment Technology for Public Sector Hiring), empresa que vende tecnología de inteligencia artificial para contratar personal, identifica dificultades que van desde la selección de perfiles hasta el seguimiento de aspirantes. Sus planteamientos sirven para reconocer posibles usos de IA para estos fines.
El diagnóstico de Leoforce parte de Estados Unidos: el Gobierno federal de ese país tardó en promedio 101,2 días en contratar a un empleado durante el año fiscal 2023.
Con base en los problemas y mecanismos que expone el documento, existen ocho líneas de acción para incorporar y evaluar herramientas de IA en el reclutamiento de talento. Unas se centran en funciones como comparar perfiles, recuperar candidatos y orientar a los aspirantes; otras, en las condiciones para usar esas herramientas, medir sus resultados y evaluar a los proveedores.
1. Definir qué debe saber y hacer la persona candidata
Recibir solicitudes no equivale a encontrar talento. Una difusión amplia puede atraer numerosos perfiles que no reúnen las competencias necesarias y dejar fuera a especialistas en áreas como ciberseguridad, ingeniería o salud.
Para llevar este diagnóstico a la práctica, la institución puede precisar qué capacidades son indispensables para el puesto y cuáles solo deseables. Con ello orienta la búsqueda y fija criterios de revisión consistentes. La IA puede ayudar a comparar perfiles, pero necesita una definición clara de lo que la institución busca.
2. Ajustar la búsqueda con lo que se aprende
Publicar una vacante y esperar respuestas impide corregir una búsqueda que no funciona. La guía propone usar IA para analizar continuamente la información recibida y ajustar el acercamiento a personas con perfiles compatibles.
Para una institución, esto implica revisar qué canales atraen candidatos pertinentes y cuáles generan solicitudes que no cumplen los requisitos, y confirmar el interés de las personas antes de avanzar.
3. Recuperar candidatos de procesos anteriores
Cada convocatoria deja información que puede servir para futuras convocatorias: una persona que no fue seleccionada para una vacante podría reunir las competencias necesarias para otro puesto.
El documento plantea usar IA para revisar los registros del sistema de seguimiento de candidatos —la herramienta donde se guardan solicitudes y evaluaciones— y aprovechar ese trabajo previo para identificar perfiles que merecen otra revisión.
Antes de contactar a esas personas, conviene comprobar que la información siga vigente y que pueda usarse con ese fin. Y recuperar un perfil no sustituye la evaluación que corresponde a la nueva plaza.
4. Facilitar que las personas avancen
La relación con los aspirantes también forma parte del reclutamiento; la guía propone asistentes conversacionales de IA para orientar a quienes visitan el portal de empleo y ayudar a programar entrevistas.
La recomendación es revisar qué necesita una persona para completar su solicitud y seguir en el proceso: instrucciones comprensibles, respuestas a sus dudas y citas programadas.
La automatización puede apoyar estas tareas. Al elegir una herramienta, conviene precisar qué consultas resolverá, cuáles seguirán a cargo del equipo de recursos humanos, y valorar su utilidad por los problemas que ayuda a resolver durante la postulación.
5. Separar las demoras administrativas de las tecnológicas
Entre las causas del retraso, la guía incluye sistemas antiguos, revisiones manuales y largas cadenas para la aprobación. Como se puede observar, acelerar con IA la búsqueda de candidatos atiende solo una parte del recorrido.
Una medida práctica es registrar cuánto tarda cada etapa: revisión de solicitudes, entrevistas, autorizaciones y oferta de empleo. De este modo se detecta dónde conviene automatizar una tarea y dónde hay que revisar responsabilidades o procedimientos internos.
6. Medir contrataciones y candidatos pertinentes
Los clics en una convocatoria y el número de solicitudes ayudan a conocer su alcance, pero no bastan para evaluar sus resultados. La guía cuestiona valorar el gasto únicamente por el volumen de actividad que genera.
Para evaluar qué aporta una herramienta de IA, conviene medir cuántos candidatos cumplen los requisitos versus cuántos llegan a una entrevista, así como las contrataciones realizadas versus el costo por contratación.
Conviene observar también el tiempo total del proceso: reducir el esfuerzo de revisión inicial vale poco si la vacante tarda lo mismo en cubrirse.
7. Pedir evidencia sobre cómo se evalúan los perfiles
La guía propone valorar competencias, experiencia y pertinencia para el puesto, y subraya el valor de las auditorías. Ese punto debe convertirse en preguntas concretas al evaluar cualquier solución de IA.
¿Qué información usa para recomendar candidatos? ¿Cómo documenta sus criterios? ¿Qué revisiones hace el proveedor y qué resultados puede mostrar?
Conviene que la institución defina quién revisará las recomendaciones automatizadas y cómo se registrará esa intervención. Toda promesa de seleccionar con mayor precisión necesita evidencia que permita examinar cómo funciona la herramienta.
8. Considerar la protección de datos y la accesibilidad desde el inicio
El reclutamiento implica recopilar y conservar información personal, y la guía señala la seguridad, la privacidad y la accesibilidad como criterios para evaluar proveedores.
Al elegir una herramienta de IA, conviene preguntar qué datos necesita el servicio, quién tendrá acceso a ellos, cuánto tiempo se conservarán y cómo podrán eliminarse. También hay que revisar si las personas pueden completar el proceso en interfaces accesibles.
Por último, las certificaciones que presente un proveedor son parte de la información que la institución debe evaluar.
