El informe analiza cómo la inteligencia artificial redibuja la búsqueda laboral: desde la caída de empleos de entrada hasta entrevistas automatizadas, filtros invisibles y nuevas exigencias de habilidades. Expone impactos en Latinoamérica, riesgos de homogeneización y claves prácticas para diferenciar perfiles en entornos digitales.
Autor: Elisa Belmar
Empleos iniciales y mercado en Latinoamérica
La irrupción de modelos generativos aceleró la reducción de puestos junior, sobre todo en tareas repetitivas de redacción, marketing, soporte, atención al cliente y administración. En Reino Unido, portales que monitorean ofertas detectaron una baja notoria de vacantes para perfiles sin experiencia desde fines de 2022, y algo similar comienza a verse en Argentina, Chile, Colombia y México en sitios como Computrabajo, Bumeran o Indeed.
A la merma del volumen se suma una vara más alta: más requisitos técnicos, manejo de plataformas de IA y experiencia previa aun en posiciones históricamente pensadas para aprender “on the job”.
El término “junior” se desdibujó; muchas publicaciones lo usan para salarios más bajos con responsabilidades plenas. A su vez, la tercerización vía marketplaces globales (Fiverr, Upwork, Workana) habilita competencia transnacional y reduce la necesidad de planteles locales en etapa formativa.
Los sistemas de seguimiento de candidatos (ATS) penalizan CV con poca trayectoria o sin palabras clave, lo que endurece el acceso de recién egresados y autodidactas. El resultado es una triple barrera: menos avisos, mayores exigencias y competencia global, que obliga a repensar estrategias de inserción, formación y visibilidad digital.
Adzuna es un motor de búsqueda global de empleos que agrupa y presenta ofertas laborales de diversas fuentes en un solo lugar, facilitando a los usuarios la búsqueda de trabajo y a los empleadores la publicación de vacantes. La plataforma utiliza inteligencia artifi cial para ofrecer búsquedas más efi cientes, datos sobre el mercado laboral y herramientas para tomar mejores decisiones profesionales.
Filtros de IA: entrevistas, CV y sesgos
Gran parte de la evaluación ocurre antes del contacto humano. Plataformas de videoentrevista con IA graban respuestas y puntúan rasgos como tono, ritmo, expresiones y silencios; algunas empresas aplican umbrales automáticos que excluyen candidatos sin revisión humana.
La opacidad técnica y los sesgos de entrenamiento pueden afectar a quienes no calzan con patrones culturales o lingüísticos dominantes, y la regulación es dispar según país. En paralelo, herramientas de recruiting integran análisis semántico de CV y cruzan datos con perfiles públicos (LinkedIn, GitHub, X), evaluando actividad, proyectos y redes de contacto.
La “huella digital” consistente gana peso, mientras los documentos sin datos verificables pierden visibilidad. Crece además la detección de CV y cartas generadas por IA: textos con frases hechas, párrafos simétricos y ausencia de métricas se perciben como genéricos y bajan la puntuación en ATS modernos.
Los sistemas también detectan postulaciones masivas automatizadas; para limitar el spam, corporaciones incorporan CAPTCHA, límites de frecuencia y preguntas abiertas que desalientan bots.
El panorama es claro: sin narrativa propia sustentada en logros medibles, la IA de selección tiende a invisibilizar perfiles atípicos y amplificar desigualdades preexistentes.
En todos estos casos, el postulante puede estar siendo evaluado sin saberlo, por un sistema que realiza inferencias y clasificaciones antes de que alguien del equipo de recursos humanos intervenga. Esta lógica de “filtro invisible” ahorra tiempo a las empresas, pero reduce la posibilidad de que perfiles no convencionales —como personas con trayectorias interrumpidas o habilidades autodidactas— sean considerados.
Cómo adaptarse: habilidades, herramientas y escenarios
Quienes dominan IA aplicada obtienen mejores salarios y oportunidades, no solo en data o machine learning: desarrolladores, diseñadores, marketers y roles de negocio que incorporan asistentes, automatización y análisis predictivo acceden a posiciones mejor pagadas.
Pero la brecha crece por conectividad, dispositivos y oferta formativa, lo que convierte a la IA en marcador de estatus profesional si no hay políticas de acceso y acompañamiento. Para destacar, conviene redactar perfiles anclados en logros cuantificables, evitar plantillas y pedir a la IA mejoras sobre un borrador propio, adaptando tono según canal: precisión escaneable en CV para ATS, relato profesional en LinkedIn y propuesta orientada a problema en plataformas freelance.
La preparación con simuladores de entrevista ayuda a pulir contenidos, practicar STAR y detectar muletillas, aunque no reemplaza el ensayo con personas. Las herramientas de postulación automática pueden servir si se configuran con filtros estrictos y edición manual caso por caso; el volumen sin curaduría suele perjudicar.
En selección, pesa cada vez más la capacidad de aprender rápido, cambiar de herramientas y tomar decisiones en contextos ambiguos. Se perfilan tres trayectorias: automatización amplia en tareas cognitivas estandarizables; reconversión con trabajo mixto humano-IA que demanda certificaciones ágiles y validación de outputs; y fragmentación del acceso cuando faltan infraestructura y redes.
En todos los casos, la empleabilidad dinámica exige combinar dominio técnico con comunicación clara de impacto, presencia digital coherente y señales públicas de aprendizaje continuo para ganar visibilidad ante humanos y algoritmos.
El método STAR —Situación, Tarea, Acción, Resultados— es una técnica ampliamente utilizada en entrevistas por competencias para estructurar respuestas claras y orientadas a logros. Esta estrategia permite a los candidatos demostrar habilidades específicas a través de ejemplos concretos, facilitando su evaluación tanto por humanos como por sistemas automatizados.
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