La inteligencia artificial ya no solo ayuda a los candidatos a pulir su currículum: ahora también puede fabricar candidatos que directamente no existen. En las últimas semanas, distintos medios internacionales -entre ellos Forbes, en un artículo publicado el 17 de agosto de 2026 titulado «The Rise Of AI Cheating Culture, And The Hiring Crisis It Left Behind»– han puesto el foco en un fenómeno que crece a la par de la adopción de IA en los procesos de selección: la suplantación de identidad en entrevistas de trabajo mediante avatares y voces generadas por inteligencia artificial.
El caso que mejor ilustra el problema es el de Unit 42, el equipo de investigación de Palo Alto Networks, que demostró que una persona sin experiencia previa en edición de imágenes ni en creación de deepfakes puede construir una identidad sintética capaz de sostener una videoentrevista completa en apenas 70 minutos, usando solo herramientas gratuitas y rostros generados por IA. La técnica combina intercambio de rostro en tiempo real, clonación de voz y un generador de respuestas que «escucha» las preguntas del entrevistador y sopla las respuestas a la persona real detrás de la máscara digital. El propio informe vincula esta técnica con casos documentados de operadores vinculados a Corea del Norte que la han usado para conseguir empleos remotos en empresas tecnológicas.
La magnitud del problema ya se puede medir: según el Deepfake Readiness Benchmark Report de GetReal Security, un 41% de los líderes de TI, ciberseguridad y prevención de fraude encuestados afirma que su empresa contrató y dio de alta a un candidato fraudulento, y un 88% de las organizaciones ya enfrenta ataques de suplantación o deepfake al menos ocasionalmente. A esto se suma una proyección de Gartner que anticipa que, hacia 2028, uno de cada cuatro perfiles de candidatos en el mundo podría ser falso, en un contexto donde una encuesta propia de la consultora ya detectó que un 6% de los postulantes admite haber participado en algún tipo de fraude durante una entrevista.
Qué significa esto para los procesos de reclutamiento
Durante los últimos años, la videoentrevista se instaló como el estándar de facto para filtrar candidatos, sobre todo en búsquedas remotas o con alto volumen de postulantes. Este fenómeno obliga a los equipos de selección a repensar esa confianza casi automática en la videollamada como único punto de verificación. Si una entrevista completa puede sostenerse con una identidad sintética en poco más de una hora de preparación, un reclutador que basa toda su decisión en esa única interacción queda expuesto a un riesgo real, no hipotético, especialmente en roles remotos, técnicos o con acceso a sistemas sensibles.
En la práctica, esto empuja a los equipos de RR.HH. a incorporar múltiples puntos de verificación a lo largo del embudo de selección, en lugar de depender de un solo momento de contacto. Validar identidad con documento oficial antes de la entrevista, aplicar pruebas técnicas o de habilidades en tiempo real y con interacción directa, cruzar la información del CV con referencias verificables y, en roles críticos, sumar una instancia presencial o con verificación biométrica antes de la firma del contrato, dejan de ser medidas «opcionales» y pasan a ser parte del due diligence básico de cualquier proceso serio. También cambia la forma de evaluar señales de alerta durante la entrevista misma: movimientos de cabeza poco naturales, cambios bruscos de iluminación o un desfase entre labios y audio, que hasta hace poco eran detalles técnicos irrelevantes, hoy son datos que un reclutador capacitado debería saber leer.
Hay también una lectura de fondo: cuanto más se automatiza y despersonaliza un proceso de selección, más fácil resulta engañarlo con herramientas igualmente automatizadas. La respuesta razonable no es abandonar la IA en el reclutamiento -sería dar un paso atrás frente a sus beneficios reales de eficiencia-, sino diseñar procesos donde la tecnología filtre y estructure, mientras la verificación de identidad y la evaluación de criterio quedan en manos de pasos concretos y trazables, no de la sola impresión que deja una videollamada.
El rol de un proceso estructurado
En IntelCV.com trabajamos justamente sobre esa idea: un proceso de selección con etapas claras y documentadas, donde cada candidato que avanza pasa por un filtro de CV, aplica tests de forma automática y llega a la instancia de entrevista con un informe completo que el reclutador puede contrastar con lo que observa en la conversación. Esa trazabilidad -tener datos objetivos antes de confiar únicamente en la impresión de una videollamada- es exactamente el tipo de capa adicional que este nuevo escenario de fraude con IA vuelve necesaria. Si quieres conocer cómo funciona este proceso aplicado a tus propias vacantes, puedes revisar el detalle en nuestros servicios.