Qué encontró la Reserva Federal de Nueva York sobre IA y empleo
El 5 de agosto, el blog de investigación Liberty Street Economics, del Banco de la Reserva Federal de Nueva York, publicó un análisis del economista Kartik B. Athreya titulado “AI’s Impact on Labor and Hiring” (el impacto de la IA en el trabajo y la contratación). El hallazgo central contradice buena parte del alarmismo habitual: según los datos que revisó la Fed, hasta ahora el efecto de la inteligencia artificial en el mercado laboral tiene más que ver con un cambio en los requisitos de habilidades que con una destrucción masiva de empleos.
El estudio se apoya en un marco conceptual desarrollado por el economista Luis Garicano y coautores, que propone pensar cada puesto de trabajo no como una función única e indivisible, sino como un “conjunto de tareas” (bundle of tasks). Bajo esa lógica, cuando la IA automatiza una o varias tareas dentro de un cargo, no necesariamente desaparece el cargo completo: lo que cambia es la combinación de tareas que ese cargo exige, y con ello el perfil de habilidades que se necesita para desempeñarlo bien.
Los datos que cita la Fed muestran que, pese a un aumento notorio en el uso de IA por parte de las empresas durante el último año, muy pocas reportan haber despedido personal directamente a causa de la IA. Para quienes ya están empleados, el resultado más común no es la pérdida del puesto, sino la recapacitación (retraining). Sin embargo, el estudio también advierte que el efecto sí se nota con fuerza en la contratación: algunas empresas están reduciendo su ritmo de contratación por la automatización de tareas, mientras otras suman activamente personal con dominio de herramientas de IA. De cara a los próximos meses, la Fed anticipa que tanto los despidos como la moderación en los planes de contratación vinculados a la IA aumentarán, en particular entre los trabajadores con título universitario.
Qué implica esto para los procesos de selección
Para un equipo de reclutamiento, la distinción entre “cargo” y “conjunto de tareas” no es un matiz académico: es una forma distinta y más precisa de mirar cada vacante, y tiene implicancias concretas.
La primera es cómo se escriben las descripciones de puesto. Si un cargo se sigue redactando como una lista fija de responsabilidades heredada de hace dos o tres años, es probable que ya no refleje qué tareas realmente ejecuta —o debería ejecutar— la persona en el día a día, porque varias de ellas pueden haberse automatizado parcialmente. Diseñar la vacante a nivel de tareas, y no de cargo genérico, ayuda a definir con precisión qué se evalúa en el proceso: no es lo mismo buscar a alguien que redacte informes desde cero que buscar a alguien que sepa auditar, corregir y dar contexto a un informe que ya generó una IA.
La segunda implicancia está en los criterios de selección. Si el hallazgo de la Fed es correcto y la recapacitación —no el despido— es la respuesta más común frente a la automatización parcial de un puesto, entonces la capacidad de un candidato para aprender y adaptarse a nuevas herramientas dentro de su función debería pesar tanto como su experiencia previa en tareas específicas. Preguntar en entrevista qué tareas de su rol actual ya delega o apoya con IA, y cómo cambió su forma de trabajar, entrega más señal sobre el desempeño futuro que preguntar únicamente por años de experiencia en una herramienta puntual.
La tercera es de planificación: distinguir si una vacante existe porque el equipo necesita más manos ejecutando las mismas tareas de siempre, o porque necesita a alguien que sepa operar con criterio en un flujo donde la IA ya asumió parte del trabajo mecánico. Confundir ambos escenarios lleva a procesos de selección que evalúan las habilidades equivocadas y, en el peor caso, a contratar para un cargo que ya no existe tal como se definió originalmente.
Automatizar las tareas, no el criterio
En IntelCV.com trabajamos justamente en ese cruce entre automatización y criterio humano: la plataforma filtra y evalúa candidatos con IA para las tareas más mecánicas y repetitivas del proceso —recepción de CVs por vacante, aplicación de tests, coordinación de entrevistas—, y entrega al reclutador un informe completo por candidato para que la decisión final, la que realmente importa, la tome una persona. Si tu equipo está repensando cómo diseñar sus próximas vacantes a la luz de estos cambios, en nuestros servicios puedes revisar cómo automatizamos hasta el 80% del proceso de reclutamiento sin perder el criterio humano donde más se necesita.