Microsoft 365 Copilot ya es infraestructura básica, no una ventaja competitiva
Microsoft presentó el 29 de julio los resultados de su cuarto trimestre fiscal (FY26 Q4) y una de las cifras destacadas fue el crecimiento de Microsoft 365 Copilot: la herramienta superó los 30 millones de puestos (seats) pagados a nivel global. Hace apenas dos trimestres la cifra era de 15 millones, y en el trimestre anterior había llegado a 20 millones, lo que significa que las nuevas altas netas se duplicaron respecto al trimestre previo.
Lo relevante no es solo el número total, sino quién lo está comprando: compañías como AstraZeneca, Boeing, Infosys, Koch y Procter & Gamble ya tienen cada una más de 60.000 licencias activas, y la cantidad de clientes con más de 50.000 puestos se multiplicó por siete respecto al año anterior. En el mismo reporte, Azure superó los US$100.000 millones en ingresos anuales, con un crecimiento de 43% interanual.
Fuente: Microsoft 365 Copilot Passes 30 Million Paid Seats as Cloud and AI Growth Power Record Quarter, UC Today.
Qué significa para los procesos de selección
Cuando una herramienta pasa de 15 a 30 millones de puestos pagados en dos trimestres, y las compañías más grandes del planeta compran decenas de miles de licencias de una sola vez, deja de ser una ventaja competitiva puntual y se convierte en infraestructura básica de oficina, al mismo nivel que el correo electrónico o una planilla de cálculo.
Esto tiene una consecuencia directa y poco discutida para quienes reclutan: la pregunta clásica de entrevista “¿usas herramientas de IA en tu trabajo?” está perdiendo casi todo su valor discriminante. En doce a veinticuatro meses, prácticamente cualquier candidato de perfil administrativo, técnico o profesional podrá responder que sí, simplemente porque su empleador anterior lo obligó a usar Copilot (o una herramienta equivalente) todos los días. Preguntar por el uso de la herramienta empieza a parecerse a preguntar si alguien sabe usar Word.
Lo que sí sigue siendo escaso -y por lo tanto valioso de evaluar- es el criterio con el que una persona usa esa asistencia: si revisa y corrige lo que la IA entrega, si detecta cuándo un resultado está mal o es genérico, y si su aporte real está en el juicio, no en la ejecución mecánica. Para un equipo de selección esto implica al menos tres ajustes concretos.
Primero, rediseñar las pruebas técnicas para incluir un ejercicio de “trabajo asistido por IA” que mida la revisión crítica del candidato sobre un resultado generado por IA, no solo si supo pedirle algo a la herramienta. Segundo, revisar las descripciones de cargo: los perfiles cuya función principal era ejecutar tareas repetitivas -las mismas que Copilot y sus equivalentes ya automatizan de forma nativa- están perdiendo peso frente a perfiles de supervisión, control de calidad y toma de decisiones. Tercero, para equipos de RRHH dentro de empresas que ya adoptaron este tipo de herramientas a la escala que muestra Microsoft, conviene anticipar que la próxima ronda de contrataciones probablemente no busque “más de lo mismo”, sino perfiles distintos a los que se contrataban hace un año.
En un escenario donde el uso de IA se vuelve universal y deja de diferenciar candidatos por sí solo, la evaluación real de las habilidades -más allá de lo que dice un CV o de una respuesta ensayada en la entrevista- se vuelve más importante, no menos.
Es justamente ahí donde se ubica IntelCV.com: automatizamos el filtrado inicial de postulantes por vacante y aplicamos tests automáticamente a quienes califican, de modo que la decisión de avanzar a una entrevista se apoye en resultados concretos y no solo en un listado de herramientas que alguien dice manejar. Si quieres ver cómo funciona en tu propio proceso de selección, puedes revisar nuestros servicios.