El auge de los bots para buscar empleo

En otoño de 2020, me encontré en territorio desconocido: estaba buscando un nuevo trabajo. En teoría, era algo de lo que debería saber mucho como periodista económica. Pero en la práctica, estaba perdida. Como había encontrado un trabajo estupendo nada más salir de la universidad y había permanecido en esa misma empresa durante una década, ignoraba felizmente lo desgarrador que era buscar empleo en el mundo empresarial del siglo XXI.

Me puse manos a la obra. Investigué meticulosamente a los empleadores. Me presenté a una docena de ofertas. Adapté mi CV a la descripción de cada puesto. Escribí párrafos sinceros sobre por qué cada puesto era perfecto para mí. Sin embargo, todo lo que recibía eran correos electrónicos de rechazo o, peor aún, silencio. Me quedé estupefacta porque no pasé ni una sola entrevista. Esto es terrible, pensé. ¿Cómo puede alguien hacer algo así? Era como si hubiera estado enviando mis solicitudes a la nada.

Por suerte, conseguí trabajo al cabo de un par de meses. Pero la experiencia se me quedó grabada. Hoy en día, solicitar trabajo se ha convertido en una pesadilla. En el mercado actual, no es raro que puestos de trabajo totalmente anodinos atraigan miles de solicitudes. Los empresarios están tan abrumados por la avalancha de currículums que apenas son capaces de echarles un vistazo, por no hablar de leerlos. Todo el proceso se ha convertido en un juego de probabilidades: los solicitantes de empleo envían sus cartas de presentación a cientos de empresas, luchando por destacar entre el tsunami de aspirantes. Las cosas se han puesto tan feas que LinkedIn ya no anuncia el número de personas que han solicitado un puesto en su portal de empleo.

Así que cuando me enteré de que ahora se puede utilizar un bot para enviar solicitudes masivas a ofertas de empleo, me quedé intrigada. Los bots —con nombres como LazyApply y Massive— han convertido la búsqueda de empleo en una carrera armamentística tecnológica. Pagas una cuota, introduces tu currículum en el bot, le dices lo que buscas y ¡zas!, empieza a enviar cientos de solicitudes a tu nombre, a menudo en tiempo real. Es la promesa de la IA aplicada al mercado laboral: una máquina inteligente, personalizada y asesina de RRHH, diseñada para conseguirte un trabajo mediante una combinación de conocimientos tecnológicos y fuerza bruta.

La cuestión es: ¿Funcionan los bots? Decidí averiguarlo. Así que entré de incógnito en la era de la IA.

No buscaba trabajo. Pero una noche, tarde, me abrí una cerveza, actualicé mi currículum, saqué la tarjeta de crédito y confié mi destino a un bot de búsqueda de empleo. ¿A qué puestos aplicaría? ¿Hasta qué punto reflejaría mis habilidades e intereses a los empleadores? Un amigo bromeó: "¿Sabe tu editor que este reportaje podría acabar contigo en un nuevo puesto?". Ni siquiera se me había pasado por la cabeza. No creía que ningún empleador fuera a interesarse. ¿Cómo podría una versión de mí generada por inteligencia artificial competir en un mercado laboral tan abarrotado y caótico?

Unas 120 solicitudes más tarde, me di cuenta de que no era así.

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El primer bot que probé se llamaba Sonara. Por 79,99 dólares al mes, me suscribí al plan más caro de "amplitud", que me permitiría solicitar 420 vacantes. Después de pasar media hora cargando mi currículum y completando mi perfil, Sonara me mostró una docena de opciones de trabajo. Le di luz verde a algunas y el robot prometió que las enviaría. Cada mañana, cuando volvía a conectarme, me enviaba un goteo de nuevas opciones para que las considerara. Pero las que yo aprobaba seguían en la cola, sin enviarse. No era la avalancha de solicitudes de empleo que estaba buscando. Llamé varias veces al servicio de atención al cliente. Al cabo de una semana, apareció un comunicado en la web de Sonara. La plataforma iba a cerrar. Genial, pensé. Adiós a mis 79,99 dólares.

Sin desanimarme, me registré en WonsultingAI, que parecía una ganga por solo 19,99 dólares al mes. Era un poco más manual que Sonara: cada vez que quería que me mostrara más ofertas de empleo, tenía que introducir mi nivel de experiencia y especificar el título y la ubicación del puesto que buscaba. Tenía una función interesante que me permitía utilizar un currículum diferente para cada puesto de trabajo al que me presentaba, lo que significaba que podía destacar diferentes habilidades y logros para varios puestos. Pero, al igual que Sonara, no me mostraba muchas ofertas de empleo y tenía bastantes fallos. Una de cada tres solicitudes nunca llegaba a buen puerto.

Tenía más esperanzas en Massive, otro bot que probé. Haciendo honor a su nombre, me mostró muchas más vacantes que Sonara y Wonsulting. Pero tenía una lista limitada y preestablecida de profesiones a las que podía optar. Elegí las que me parecieron más relevantes para lo que hago: marketing de contenidos y relaciones públicas. Por 39 dólares al mes, enviaba hasta 50 solicitudes a la semana. Cada pocos días, dedicaba 20 minutos a examinar las opciones y vetar los empleos que no me parecían relevantes. Todo parecía muy sencillo. Al cabo de unos días, empecé a recibir un flujo constante de correos electrónicos automáticos de varias empresas agradeciéndome el envío de mi solicitud. Aun así, 50 solicitudes a la semana me parecían poco en la era de la inteligencia artificial. Lo que yo quería era una verdadera máquina rociadora, el AK-47 de los bots de solicitud de empleo. Para ello, recurrí a LazyApply.

LazyApply no ofrecía una opción de suscripción mensual, así que compré un plan de por vida por 129 dólares. Eso me permitió enviar un máximo de 750 solicitudes al día. (Un plan más caro venía con solicitudes ilimitadas, pero no podía imaginarme enviando más de 750 en una semana, y mucho menos en un día). A diferencia de los otros bots, que introducían las ofertas de empleo en sus propios sitios web, LazyApply enviaba las solicitudes a través de portales de empleo externos. Así que vinculé mi nuevo perfil de LazyApply a mis cuentas de Indeed, ZipRecruiter y LinkedIn. Y luego lo puse en marcha.

A diferencia de otros bots, LazyApply hacía todas las solicitudes en tiempo real, delante de mis ojos. Era como si alguien hubiera pirateado mi ordenador: vi cómo el bot hacía clic en varias casillas y escribía respuestas a preguntas cortas. Durante los primeros minutos, me quedé hipnotizada. Luego, empecé a asustarme. En una de las aplicaciones, el bot indicó que hablaba un español de nivel conversacional que, sin duda, no hablo. En otra, indicaba que era afroamericana, aunque en mi perfil de LazyApply había especificado que soy asiática. No debería haberme sorprendido, dada la conocida propensión de la IA a inventarse cosas. Pero me alarmé. Si hubiera estado buscando trabajo de verdad, probablemente habría desconectado la máquina. En lugar de eso, dejé que LazyApply hiciera lo suyo. Tenía curiosidad por ver qué trabajos, si es que había alguno, conseguiría la afroamericana hispanohablante Aki.

Luego las cosas se pusieron aún más raras. Después de unas cuantas solicitudes, me di cuenta de que LazyApply no estaba utilizando el currículum actualizado que le había proporcionado. En su lugar, adjuntaba un documento que no reconocí, titulado "Aki Ito Cover Letter, Resume, Links for Insider.pdf". Qué extraño, pensé. ¿Me había generado LazyApply automáticamente una carta de presentación? Me pregunté si sería buena. Pero cuando abrí el PDF, vi que estaba fechado el 24 de octubre de 2020. Decía: "Estimado Sr. Carlson: Le escribo para solicitar el puesto de redactor de artículos de análisis en Insider". En lugar de enviar el currículum actualizado que le había proporcionado, LazyApply estaba enviando una vieja carta de presentación que había encontrado enterrada en las profundidades de mi cuenta de LinkedIn, de cuando había solicitado el puesto en BI hacía tres años. De un plumazo, 27 empleadores —desde un sitio web del que nunca había oído hablar llamado CryptoNewsZ hasta venerables redacciones y medios como The Boston Globe— recibieron una solicitud mía en la que hablaba de lo mucho que deseaba trabajar para uno de sus competidores. 

Solicitar trabajo nunca ha sido fácil ni agradable. A nadie le gustaba hacerlo en los viejos tiempos, cuando la gente encontraba trabajo hojeando los anuncios del periódico local, yendo a una papelería a imprimir sus CV, enviando sus solicitudes por correo ordinario y esperando semanas o meses a que le contestaran. Buscar trabajo siempre ha sido un trabajo.

Internet prometía cambiar todo eso. Hace tres décadas, cuando se lanzaron plataformas como   Monster y CareerBuilder (o InfoJobs en España), pretendían poner en contacto en un gran foro a enormes grupos de demandantes de empleo y empleadores, para crear lo que en economía se conoce como un mercado más denso. Con un emparejamiento más eficiente entre empresas y futuros empleados, se pensaba, podríamos incluso reducir permanentemente el desempleo y aumentar la productividad.

Sin embargo, un mercado más denso no mejoró la eficacia del proceso de selección. Los empresarios tenían acceso a un mayor número de candidatos, pero no disponían de las herramientas necesarias para clasificar la repentina afluencia de opciones. Asediadas por el volumen, se las arreglaron dedicando menos tiempo a revisar los detalles de cada candidato y descartando a los que rechazaban. Los candidatos se adaptaron enviando más solicitudes, lo que desbordó aún más a los departamentos de RRHH. La nueva tecnología trajo consigo un giro irónico: hizo más fácil que nunca solicitar un empleo y más difícil que nunca conseguirlo.

Se suponía que la primera oleada de IA iba a arreglar lo que Internet había roto. Los portales de empleo empezaron a desempeñar un papel más activo en el mercado, utilizando big data para recomendar los mejores empleos a los demandantes y los mejores demandantes a los empleadores. Hace una década, cuando escribía para Bloomberg, postulé que el nuevo enfoque podría resolver por fin lo que un economista llamó el "problema de la aguja en el pajar" del mercado laboral. No podía estar más equivocada. El círculo vicioso continuó, obligando a todo el mundo a solicitar cada vez más empleos a medida que disminuían sus posibilidades de éxito. De ahí los bots.

Hasta ahora, sin embargo, parece que la llegada de los robots de empleo solo está empeorando el problema. Para empezar, los empresarios los odian. Los departamentos de recursos humanos no tienen forma de saber qué solicitudes proceden de un humano y cuáles de una máquina. A menos, claro, que el bot la cague, como hizo LazyApply con mis solicitudes. Errores factuales, respuestas sin sentido a las preguntas, falsas promesas de fluidez en español… dejar que un bot haga tu búsqueda de empleo puede hacerte quedar muy, muy mal.

"Definitivamente, es un riesgo enorme", dice Tony Riggins, que tiene años de experiencia como reclutador para empresas tecnológicas líderes. "Puede dañar completamente tu candidatura, y tal vez incluso tu reputación, si eres un candidato con una candidatura que tiene errores". Gracias a LazyApply, probablemente he destruido cualquier posibilidad que tenía de trabajar para The Boston Globe.

Algunos de los servicios de bots son conscientes de las limitaciones de su tecnología. Su solución es la misma a la que plataformas tecnológicas como Facebook y YouTube se han visto obligadas a recurrir ante su caos algorítmico: reintroducir una capa de supervisión humana en el proceso. Massive cuenta con "expertos en empleo" humanos que comprueban cada solicitud completada por su bot. Otros servicios, como Teal y Simplify, utilizan extensiones de Chrome que te hacen a ti responsable de revisar el trabajo del bot, obligándote a pulsar "enviar" antes de que se envíe cada solicitud rellenada automáticamente.

Ladders, un portal de empleo especializado en puestos bien remunerados, lleva la supervisión humana un paso más allá. Al principio de la pandemia, cuando la contratación se paralizó, la empresa pensó en nuevas formas de ayudar a los solicitantes de empleo. "Una y otra vez, una de las principales quejas era: 'Tardo demasiado en solicitar todos estos puestos'", recuerda Marc Cenedella, fundador y presidente ejecutivo de Ladders. "Es un trabajo abrumador". Así que en 2020, la empresa lanzó una nueva función: un equipo de humanos que completarían tus solicitudes de empleo por ti. A 49,97 dólares al mes, resultó ser muy popular: hoy en día, la mayoría de las solicitudes de empleo en Ladders las rellenan apoderados humanos en lugar de solicitantes de empleo.

La decisión de Ladders de no automatizar completamente su servicio es intencionada. Cenedella afirma que su equipo ha estudiado diversos bots de solicitud de empleo. "Lo que nos interesa es la calidad, la precisión y la velocidad", explica Cenedella. "Hasta ahora, no hemos encontrado ninguno que cumpla esos requisitos".

Aun así, ya sabemos cómo va esta historia. Es tan vieja como John Henry. Los seres humanos pueden, a corto plazo, conseguir vencer a una máquina de acero. Pero tarde o temprano, les estallará el corazón de tanto intentar seguirles el ritmo. Los humanos de Ladders solo pueden enviar 50 solicitudes por ti al mes. Pero los robots de LazyApply y otros servicios nunca se cansan. Su objetivo no es la calidad. Como la mayor parte de la tecnología actual, apuestan por la escala.

Es una apuesta inteligente. Para mi sorpresa, de los 126 puestos de trabajo que solicité con los bots, acabé recibiendo respuesta de siete empresas. Eso supone una tasa de éxito del 6%, bastante alta si tenemos en cuenta que la mitad de los trabajos eran en áreas como relaciones públicas o marketing, en las que no tengo ninguna experiencia. Respondí a cada correo electrónico que recibí con una disculpa, explicando que estaba probando los bots para un reportaje que estaba escribiendo. ¿Tenían los empleadores alguna idea de que mi solicitud procedía de un bot?

"No me lo habría imaginado", me dijo un reclutador. "No hay forma de saberlo en LinkedIn Jobs". Otro responsable de contratación escribió: "Lo más inusual de tu solicitud es que incluía una carta de presentación para un trabajo antiguo y un CV desactualizado". Sin embargo, ni siquiera ese nivel de metedura de pata le había disuadido. "Aparte de eso", dijo, "nada me pareció propio de un bot o raro".

Un tercer empleador —un periodista cuyo trabajo admiro desde hace años— también se dejó engañar. "Vaya", escribió cuando le dije que mi solicitud había sido producida por un bot. "No me he topado con eso y no me había dado cuenta". Y añadió, algo avergonzado: "Estaba en un avión, atravesando el país y cansado".

Puede que ser engañado por un bot no sea bueno para un empleador, pero para mí fue una victoria.

Ser engañado por un bot puede no ser un buen resultado para un empleador, pero a mí me pareció una victoria. Al fin y al cabo, recibí siete respuestas, frente a las cero que obtuve con la estrategia artesanal y de bajo volumen que seguí hace tres años, y el proceso impulsado por el bot requirió mucho menos tiempo y energía. Además, lo sentí como una forma de equidad. Reconozcámoslo: Los departamentos de RRHH abordan el proceso de búsqueda de empleo de una manera puramente transaccional, enviando rechazos automáticos a solicitantes de empleo desesperados que pasaron días puliendo y perfeccionando sus solicitudes. Ahora yo estaba haciendo lo mismo, utilizando máquinas adaptativas para poner mi pie humano en la puerta. Hacía que todo el proceso de mierda pareciera un poco más manejable. Y si el uso de bots aumenta tus probabilidades de éxito, merece la pena intentarlo. Cuantos más dardos lances a la pared, más posibilidades tendrás de dar en la diana.

Pero sea cual sea el valor que aporten a los cansados buscadores de empleo, conviene señalar que los bots no abordan el problema general que impide a muchos solicitantes conseguir un empleo. En última instancia, lo que triunfa no es el número de solicitudes que se envían, sino los contactos que se tienen. Un buen currículum es una cosa, pero si Bob de marketing dice que serías una gran incorporación al equipo, eso significa mucho más.

"El mayor desafío para los que buscan trabajo es que ves un gran trabajo, pero lo ves al mismo tiempo que otros 5 millones de personas en la plataforma de búsqueda de empleo", resume Emily Lamia, una experimentada coach que guía sobre carreras profesionales. "Cómo te enteras de esos trabajos antes de que aparezcan en la lista, y cómo haces los contactos adecuados para incluso diseñar un trabajo para ti, es la manera en la que la gente termina en puestos que realmente les satisfacen". Lamia suele hacer encuestas entre sus clientes, y ha descubierto que el 80% de las veces consiguieron su trabajo actual —y la mayoría de los anteriores— a través de algún tipo de contacto. Por eso dice que nunca recomendaría bots de búsqueda de empleo a sus clientes. En lugar de solicitar en frío cientos de empleos, deben centrarse en establecer contactos para los que realmente quieren.

A través de mi red de contactos conseguí mi trabajo en Business Insider. Mi solicitud original a la empresa —la que incluía mi carta de presentación "Estimado Sr. Carlson"— no llegó a ninguna parte. Así que me tragué mi orgullo y envié un mensaje a un conocido que pudiera presentarme. Un antiguo compañero me sugirió que hablara con un amigo suyo de BI. El amigo, a su vez, me puso en contacto con un redactor de allí, que me presentó a su jefe, que me pasó a otro jefe, que finalmente me contrató. Gracias a esas presentaciones, una empresa que no mostró ningún interés en mi solicitud inicial me ofreció crear un puesto completamente nuevo para que pudiera informar sobre los rápidos cambios que se están produciendo en el mundo laboral. Ningún bot podría hacer eso.

Aun así, salí de mi estancia entre los bots de búsqueda de empleo con la misma impresión que tengo sobre gran parte de la IA. Puede ser increíblemente útil para realizar tareas tediosas. Y mejorará con el tiempo. Pero por ahora, hay que vigilarla. Por el momento, confiar en un bot es como entregar una tarea a un becario. Son trabajadores y útiles. Pero también carecen de experiencia y están mal pagados, así que sería inteligente revisar su trabajo.