El currículum vitae sigue siendo uno de los métodos más utilizados para evaluar candidatos en los procesos de selección. Por ejemplo, y como muestran las investigaciones sobre técnicas de evaluación1, en España, tanto el curriculum vitae como las referencias y la entrevista no estructuradas son utilizados por la mayoría de las pequeñas y medianas empresas. Por otra parte, el CV es una de las herramientas de selección más valorada por los candidatos2.
En este sentido, aunque es accesible y frecuentemente utilizado, no siempre resulta fácil de interpretar, ya que su análisis puede estar sujeto a una gran subjetividad y variabilidad en la interpretación por parte de los evaluadores. De hecho, estos instrumentos (CV, referencias y entrevistas no estructuradas) no son precisamente los más adecuados, si atendemos a sus cualidades psicométricas.
Información que Aporta el Curriculum Vitae
El currículum vitae ofrece a los profesionales de la selección de personal información diversa sobre las personas candidatas al puesto. Esta información se suministra por las solicitantes en el momento de presentar su candidatura. Además de los datos personales, la información que habitualmente incluye se relaciona con la formación, el conocimiento de idiomas y la experiencia laboral.
La función clásica del análisis del currículum ha sido efectuar una primera exclusión de los candidatos a un puesto de trabajo. En general, las personas encargadas de evaluar estos datos no disponen de ninguna regla para ello. Se desarrolla, pues, una idea fundada en la propia experiencia. Esto conlleva un doble inconveniente: dos evaluadores podrán fácilmente no ponerse de acuerdo sobre la valoración del candidato; además, por no existir un examen sistemático, no es posible estimar la validez predictiva y decidir cuál de los evaluadores tendría razón.
Procedimiento Básico para la Preselección de Currículums
En la práctica, el análisis del currículum vitae suele utilizarse como una herramienta de criba inicial.
Este procedimiento tiene como objetivo principal verificar si los candidatos cumplen con los requisitos mínimos establecidos para el puesto.
Un enfoque estructurado para llevar a cabo este análisis de manera más organizada y transparente sería el siguiente:
1. Definir los requisitos eliminatorios
Establecer los criterios básicos que los candidatos deben cumplir para avanzar en el proceso. Estos pueden incluir:
- Nivel mínimo de formación académica.
- Experiencia específica en el sector.
- Conocimiento de idiomas necesarios para el puesto.
2. Elaborar una lista de verificación
Crear una lista de verificación que permita evaluar rápidamente si el candidato cumple con cada criterio. Por ejemplo:
- Formación: ¿Tiene al menos el grado solicitado? (Sí/No).
- Experiencia: ¿Posee experiencia en el sector o en un puesto similar? (Sí/No).
- Idiomas: ¿Cuenta con el nivel requerido? (Sí/No).
3. Clasificación de los candidatos
Según los resultados de la lista de verificación, agrupar a los candidatos en tres categorías:
- Cumple con todos los requisitos: Avanza a la siguiente fase del proceso.
- No cumple: Excluido del proceso.
- Cumple parcialmente: Revisión más detallada si es necesario.
El procedimiento anterior, aunque simple, es eficaz. Así, al enfocaarse hacia criterios binarios (cumple / no cumple), facilita una evaluación rápida y objetiva. Además, clasificar a los candidatos en estas tres categorías reduce la carga de trabajo, permiiendo que solo aquellos que cumplen con los requisitos mínimos pasen a las etapas posteriores del proceso de selección.
Actualmente existen plataformas en línea que pueden facilitar el cribado de currículums al automatizar gran parte de este procedimiento. Estas herramientas permiten configurar criterios específicos, como nivel educativo o experiencia mínima, y filtrar automáticamente a los candidatos que no cumplan con dichos requisitos. Su uso es particularmente útil en procesos con un gran volumen de solicitudes, ya que ahorran tiempo y permiten un enfoque más objetivo.
Consejos para Elaborar el Curriculum Vitae
La elaboración de un currículum vitae (CV) puede parecer una tarea trivial. Existen innumerables consejos sobre qué información incluir, cómo presentarla y qué elementos destacar. Sin embargo, no todos los consejos están respaldados por evidencia empírica.
En este contexto, una investigación reciente (Risavy, 20173) ofrece un análisis exhaustivo e integrador de los estudios más influyentes y sistemáticos realizados sobre este tema.
Extensión, Formato e Información Esencial
Longitud y formato:
- Limita el currículum a una o dos páginas.
- Utiliza un formato cronológico y diseños tradicionales. Evita colores llamativos, formatos creativos o narraciones largas.
- Usa viñetas para enumerar responsabilidades y logros, junto con verbos de acción.
Información Personal:
- Incluye: Nombre completo, dirección, número de teléfono y una dirección de correo electrónico profesional. Si eres estudiante o recién graduado, utiliza un correo con dominio institucional (por ejemplo, «nombre.apellido@universidad.edu»).
- Evita: Correos poco formales (ejemplo: «superestrella123@gmail.com») o detalles innecesarios como estado civil o número de identificación.
Contenido Clave: Educación, Experiencia y Objetivo Profesional
Educación:
- Incluye títulos académicos, especializaciones, instituciones educativas y fechas de graduación.
- Si es relevante, agrega el promedio de calificaciones, especialmente si es alto.
- No incluyas detalles de la educación secundaria a menos que sea tu única formación académica.
Experiencia:
- Indica los nombres de las empresas, cargos ocupados, fechas de empleo (mes/año) y responsabilidades principales.
- Destaca logros cuantificables (por ejemplo: «Incrementé las ventas en un 20% en un año»).
- Especifica si el trabajo fue a tiempo parcial o completo si es relevante.
- Incluye también experiencia laboral no relacionada si demuestra habilidades transferibles o valores como responsabilidad y compromiso.
Objetivo profesional:
- Incluir un objetivo profesional o un resumen de calificaciones es más efectivo que una apertura personal genérica. El objetivo debe ser claro, conciso y adaptado al puesto deseado.
- Si optas por un resumen de calificaciones, destaca habilidades específicas, logros relevantes y competencias clave.
Elementos complementarios
Premios, becas y actividades extracurriculares:
- Lista premios académicos, becas y otros honores relevantes para el puesto.
- Incluye actividades extracurriculares que reflejen habilidades relacionadas con el trabajo (por ejemplo, liderazgo en clubes profesionales).
- Evita hobbies irrelevantes o pasatiempos recreativos que no aporten valor al puesto.
Referencias:
- No incluyas nombres de referencias en el currículum. En su lugar, añade la frase: “Referencias disponibles a solicitud”.
Disposición para reubicarse y viajar:
- Indica tu disposición para reubicación o viajes solo si es relevante para el puesto. Este dato también puede mencionarse en la carta de presentación.
Errores comunes
- Revisar cuidadosamente para evitar errores ortográficos, gramaticales o de formato.
- Asegúrate de que las fechas sean coherentes y estén alineadas.
- Evita afirmaciones vagas o exageradas que no puedas respaldar.
Uso de currículums en video
Los currículums en video pueden complementar al currículum tradicional y son percibidos como más equitativos por los solicitantes. Sin embargo, las investigaciones han demostrado que pueden generar evaluaciones menos favorables de habilidades sociales y mentales, y la autopromoción excesiva puede ser contraproducente, especialmente para mujeres. Por consiguinete, se recomienda utilizarlos solo como complemento, evitando excesos y manteniendo un tono profesional.
Notas:
- El currículum ha de ser un documento personalizado que se adapte a cada oferta laboral. Utiliza palabras clave de la descripción del puesto y asegura que la información sea clara, relevante y profesional.
- Por «apertura personal genérica» se entiende un encabezado o introducción en el currículum que utiliza declaraciones vagas o poco específicas, como frases estándar del tipo: «Soy una persona trabajadora, proactiva y con ganas de aprender»; «busco oportunidades de crecimiento en una empresa líder.»
El uso de Biodata en la Selección de las Personas
Un esfuerzo por conseguir una mayor objetividad consiste en comprobar las informaciones biográficas, comparándolas con el rendimiento y el posterior comportamiento profesional. En este sentido, los Inventarios Biográficos o Biodata recopilan información estructurada y específica del historial del candidato, con el objetivo de predecir su rendimiento en el puesto de trabajo.
Historia y Evolución de los Biodata
El uso de datos biográficos en la selección de personal tiene una historia extensa. Una de las primeras aplicaciones documentadas fue en la industria de los seguros de vida, donde los datos biográficos se emplearon para identificar personal de ventas exitoso. Posteriormente, se ampliaron sus aplicaciones a otros constructos relevantes, como el desempeño laboral, la creatividad, la rotación del personal y la eficacia en la función gerencial4.
Estas aplicaciones iniciales dieron lugar a la evolución del Formulario de Solicitud Ponderada (Weighted Application Blank, WAB), considerado un precursor directo de los actuales biodata.
El WAB funciona asignando valores numéricos a respuestas específicas, permitiendo una comparación objetiva entre los candidatos. Aunque inicialmente fue utilizado en sectores como los seguros y la banca, su metodología sigue siendo relevante en la selección actual, especialmente para roles que requieren un análisis detallado de competencias.
Áreas Temáticas en los Inventarios Biográficos o Biodata
Históricamente, los biodata han incluido una amplia variedad de áreas temáticas. La siguiente tabla muestra ejemplos de categorías y temas utilizados en cuestionarios biográficos, algunos de los cuales han dejado de ser aceptables o legales en la selección actual5:
Categoría | Temas incluidos |
---|---|
Datos personales | Edad, estado civil, número de años casados, dependientes, salud física, nacionalidad, peso y altura |
Habilidades | Leer/hablar un idioma no nativo, leer planos, habilidades laborales, formación específica |
Empleo | Experiencia previa, trabajos en secundaria, antigüedad, motivo de salida del último empleo |
Social | Membresías en clubes, asistencia a reuniones, experiencia de liderazgo |
Educación | Nivel de educación más alto alcanzado, campos de estudio, calificaciones, premios y honores |
Intereses | Preferencia por trabajos al aire libre, pasatiempos, actividades deportivas |
Datos socioeconómicos | Responsabilidad financiera, préstamos, deudas, patrimonio neto |
Actitudes | Disposición a reubicarse, disposición a viajar, autoconfianza, nivel de energía |
Muchos de estos temas, como el estado civil o los datos socieconómicos, entre otros, ya no son aceptados legalmente, ni defendibles para procesos de selección debido a las legislaciones contra la discriminación.
Los biodata se caracterizan por su potencial para predecir el desempeño laboral, ya que permiten obtener una visión más objetiva del historial del candidato que el curriculum vitae. Sin embargo, su efectividad depende en gran medida del diseño y validación de los cuestionarios. Aunque son útiles para roles específicos, es indispensable evitar áreas temáticas que puedan resultar discriminatorias o ilegales.
Inteligencia Artificial, Curriculum Vitae y Biodata
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha transformado la manera en que se analizan los datos biográficos y los currículums en los procesos de selección de personal. Los algoritmos de IA permiten identificar patrones en grandes volúmenes de información y optimizar la toma de decisiones, lo que ha llevado a un análisis más eficiente.
Por ejemplo, estos sistemas pueden analizar respuestas a cuestionarios biográficos, poderándolas en función de su relevancia para el puesto de trabajo, detectar inconsistencias en la información proporcionada por los candidatos e identificar características predictivas del éxito laboral, basándose en datos históricos.
Además de los datos biográficos, la IA se aplica también al análisis de currículums, escaneándolos automáticamente para extraer información clave como experiencia laboral, habilidades y educación. Este proceso permite a los sistemas priorizar candidatos en función de los requerimientos del puesto, acelerndo así las etapas iniciales del proceso de selección.
No obstante, la inteligencia artificial presenta serios desafíos éticos. Uno de los mayores riesgos es garantizar que los algoritmos sean justos y estén libres de sesgos. La cuestión es que si los datos históricos utilizados como entrenamiento de la IA contienen sesgos que evocan prejuicios, estos se perpetúan y amplifican.
De otro lado, las organizaciones han de ser transparentes sobre cómo utilizan estas herramientas y cumplir con las normativas de protección de datos. El déficit de transparencia, junto a la complejidad de los algoritmos, puede dificultar que los candidatos comprendan cómo se toman las decisiones que los afectan.
Evaluación Algorítmica: Riesgos y Responsabilidades Éticas
En su obra Armas de destrucción matemática, Cathy O’Neil6 aborda los riesgos inherentes al uso de algoritmos en procesos de selección de personal. Uno de los abundantes ejemplos que comparte es el caso de un sistema utilizado para evaluar el desempeño de docentes en Washington D.C. Este algoritmo, diseñado para optimizar la calidad educativa, calificaba a los maestros basándose en métricas cuantitativas, como las calificaciones de los estudiantes, pero también utilizaba datos opacos que no eran totalmente comprensibles para los afectados.
El sistema recomendó despedir a docentes que previamente habían recibido evaluaciones positivas y cuyos alumnos demostraban avances significativos. Esto ocurrió porque el modelo no consideraba factores cualitativos del desempeño docente y se enfocaba exclusivamente en patrones numéricos. Este caso pone de manifiesto cómo los algoritmos, cuando no se diseñan adecuadamente, pueden amplificar desigualdades y generar decisiones injustas.
O’Neil destaca tres riesgos principales del uso de algoritmos en selección de personal:
- Falta de transparencia: Los algoritmos son «cajas negras» que dificultan entender cómo se toman las decisiones.
- Reproducción de sesgos: Si los datos históricos contienen prejuicios, estos se perpetúan y amplifican.
- Impacto real: Las decisiones automatizadas pueden afectar profundamente las oportunidades laborales de las personas.
Para abordar estos problemas, la autora propone adoptar un marco ético sólido. Esto incluye auditorías regulares de los algoritmos, garantizar la transparencia en el uso de estas herramientas y respetar las normativas de protección de datos. Además, enfatiza que los algoritmos deben ser complementos, no sustitutos, de la evaluación humana.
Notas:
- Alonso, P., Moscoso, S., & Cuadrado, D. (2015). Procedimientos de selección de personal en pequeñas y medianas empresas españolas. Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones, 31(2), 79-89. ↩︎
- Anderson, N., Salgado, J. F., & Hülsheger, U. R. (2010). Applicant reactions in selection: Comprehensive meta-analysis into reaction generalization versus situational specificity. International Journal of Selection and Assessment, 18(3), 291–304. https://doi.org/10.1111/j.1468-2389.2010.00512.x ↩︎
- Risavy, S. D. (2017). The resume research literature: Where have we been and where should we go next? International Journal of Business and Social Science, 75, 1–18. ↩︎
- Sodhi, K., & Cubrich, M. (2021). Biographical Data and Black Box Empiricism: Lessons Learned for Algorithmic Assessments in Personnel Selection. Personnel Assessment and Decisions, 3. ↩︎
- Fuente: Van Rijn, P. (1992). Biodata: Potentials and challenges in public sector employee selection. Personnel Assessment Monographs of International Personnel Management Assessment Council, 8. ↩︎
- O’Neil, C. (2018). Armas de destrucción matemática: Cómo el big data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia. Capitán Swing. ↩︎