Efecto "nosotros-ellos" en la contratación IT: por qué escribir el currículum a mano es estadísticamente desventajoso 🤖

Un reciente estudio ha demostrado matemáticamente un error sistémico en los procesos de contratación modernos.

En el mercado se ha creado una situación donde los candidatos generan currículums con redes neuronales, y las empresas utilizan los mismos LLM para el cribado inicial. Los investigadores midieron lo que ocurre cuando estos dos procesos se encuentran.

Tomaron 2245 currículums humanos reales, generaron copias basadas en ellos a través de diferentes LLM (las habilidades duras y la experiencia se mantuvieron 1:1, solo cambiaron la redacción y la presentación) y se los dieron a evaluadores LLM.

Y esto es lo que sucedió:

1️⃣ Sesgo de autopreferencia. Los modelos tienen un mecanismo incorporado de autorreconocimiento y seleccionan sistemáticamente el texto escrito por ellos mismos. El nivel de sesgo contra textos escritos por humanos es del 67% al 82% para GPT-4o, DeepSeek-V3 y LLaMA-3.3-70B.

2️⃣ Conversión en lista corta. Un candidato cuyo currículum ha sido pulido por el mismo LLM que la empresa utiliza para el cribado tiene entre un 23% y un 60% más de probabilidades de recibir una invitación a entrevista. Con antecedentes absolutamente idénticos.

3️⃣ Ceguera a la calidad. En pruebas ciegas, evaluadores humanos a menudo reconocían los currículums humanos originales como más claros y lógicos. Pero los cribadores LLM seguían eligiendo las versiones generadas, simplemente porque reconocían sus propios patrones lingüísticos.

Hay estadísticas separadas sobre las batallas entre los propios modelos, si el candidato y la empresa utilizan herramientas diferentes:
▫️ DeepSeek-V3 tiene el nivel más alto de "narcisismo": elige sus textos frente a los de LLaMA-3.3-70B un 69% más a menudo, y frente a GPT-4o, un 28%.
▫️ GPT-4o, por el contrario, en comparaciones por pares, de repente prefería currículums escritos por DeepSeek, descontando sus propias generaciones.

En resumen, al enviar un currículum completamente "artesanal", escrito a mano, técnicamente estás cediendo hasta un 60% de ventaja en el cribado a aquellos que pasaron el texto por un prompt. La habilidad de ajustar el estilo del currículum al pipeline LLM de una corporación específica ahora influye más en la conversión hasta la entrevista que la experiencia comercial real.

Qué roto está todo ☹️