Una vez un reclutador me dijo algo que se me quedó grabado: que no puedes saber realmente, a partir de un CV y una entrevista de trabajo, si alguien va a ser bueno en un puesto determinado. Que la intuición juega un papel importante — como quieras llamarla. Hablaba de puestos ordinarios, bien definidos. Posiciones tradicionales con listas de responsabilidades que llevan años existiendo.

Ahora imagina que ese mismo reclutador recibe la solicitud de alguien que trabaja turnos en la cocina de un restaurante. En su tiempo libre, construye sistemas de procesamiento de lenguaje natural, gestiona un blog sobre colaboración humano-IA, y es capaz de pasar de una idea en bruto a un prototipo funcional de aplicación en una sola sesión con un modelo de lenguaje. Esta persona no tiene título en informática. Sin experiencia en una corporación tecnológica. Su CV dice: «trabajador en hostelería.»

La pregunta es: ¿ese reclutador siquiera abrirá el CV?

Y la segunda pregunta, quizás más importante: ¿esa persona sabe siquiera que debería enviarlo?

El reclutamiento es ciego — y eso no es una metáfora

Antes de llegar al tema de la IA, vale la pena entender la magnitud del problema con el reclutamiento en sí. Un estudio de TestGorilla de 2025, realizado con mil líderes de RR. HH. y reclutamiento en Estados Unidos, reveló un panorama difícil de calificar como alentador: el 58 % de los reclutadores admite que le cuesta verificar las habilidades que los candidatos declaran en sus CVs. El 47 % no puede evaluar eficazmente el encaje cultural de un candidato. Y el 46 % considera que sus herramientas actuales de búsqueda de talento son, sencillamente, ineficaces.

Pero eso es solo el principio. Un informe de SHRM de 2025 muestra que tanto el coste del reclutamiento como el tiempo necesario para cubrir un puesto han aumentado durante los últimos tres años — precisamente el período en que las empresas implementaron herramientas de IA para los procesos de RR. HH. de forma masiva. Nichol Bradford, de SHRM, lo expresó sin rodeos: «La carrera armamentística de la IA no está beneficiando a ninguna de las dos partes.» Los candidatos usan IA para generar CVs y cartas de presentación perfectas. Las empresas usan IA para filtrar esos CVs. ¿El resultado? Ambas partes juegan un juego en el que la competencia genuina se pierde en algún punto intermedio.

Un estudio de Gartner de marzo de 2025 añade otra dimensión: solo el 26 % de los candidatos (del estudio 1T25, con 2.918 encuestados) confía en que la inteligencia artificial los evaluará de forma justa en el proceso de reclutamiento. Al mismo tiempo, más del 39 % (de un estudio separado del 4T24, con 3.290 encuestados) admite usar IA al postularse — para reescribir CVs, generar respuestas a preguntas de reclutamiento, crear portfolios. Nos encontramos ante una situación en la que nadie confía en nadie, y todos usan las mismas herramientas para «engañarse» mutuamente.

Y es precisamente en este contexto donde surge la pregunta sobre la competencia en IA — la real, la profunda, la difícil de medir.

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Las tres vidas de la ingeniería de prompts

Para entender dónde estamos, necesitamos retroceder a 2023. ChatGPT acababa de irrumpir en escena. Los medios tecnológicos anunciaban el nacimiento de una nueva profesión: el prompt engineer — el «susurrador de IA.» Anthropic publicaba ofertas de trabajo con salarios de hasta 375.000 dólares al año. Sin título en informática requerido (aunque sí se necesitaban conocimientos básicos de programación). En pocas palabras, bastaba con saber cómo hablarle a un modelo de lenguaje. Sonaba como un sueño.

Las búsquedas de «prompt engineering jobs» en Indeed alcanzaron su pico en abril de 2023. Y después empezaron a caer. De forma sostenida.

En una encuesta de Microsoft de 2025 realizada a 31.000 empleados en 31 países, el rol de prompt engineer quedó en el penúltimo puesto entre los puestos que las empresas planean crear en los próximos 12 a 18 meses. Jared Spataro, Director de Marketing de IA en el Trabajo de Microsoft, lo expresó con claridad: «Hace dos años, todo el mundo decía que el prompt engineer iba a ser un trabajo muy demandado. Pero ya no necesitas tener el prompt perfecto.»

Sam Altman, CEO de OpenAI, lo predijo incluso antes — ya en 2022 afirmó que en cinco años nadie se dedicaría a la ingeniería de prompts. Los modelos llegarían a ser lo suficientemente buenos como para que simplemente pudieras decir lo que quieres.

Y en cierto sentido, tenía razón. Pero solo en cierto sentido.

Porque esto es lo que ocurrió en realidad: el título de prompt engineer prácticamente se evaporó. Pero la capacidad de trabajar eficazmente con modelos de lenguaje no solo sobrevivió — se convirtió en una de las competencias más buscadas del mercado. Salvo que nadie sabe cómo medirla, dónde buscarla, ni cuánto pagar por ella.

Allison Shrivastava, economista de Indeed, lo expresó bien: «La ingeniería de prompts como habilidad sigue siendo definitivamente valiosa. Pero no es un trabajo a tiempo completo.» Y un comentarista de Fast Company comparó la ingeniería de prompts con ser un «experto en Excel» o un «gurú de PowerPoint» — una competencia valiosa, pero no una en torno a la cual las empresas construyen roles dedicados. Se absorbe en otras posiciones.

El problema es que cuando una competencia queda «absorbida» — se vuelve invisible. No aparece en los títulos de los puestos. No figura en los filtros de los sistemas ATS. No llega a las listas de requisitos, porque nadie sabe cómo describirla. Y de repente nos encontramos con una situación en la que una empresa necesita desesperadamente a alguien que pueda colaborar eficazmente con la IA, pero la oferta de trabajo dice «valorable el conocimiento de herramientas de IA» — lo cual significa aproximadamente nada.

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El techo de papel — Un techo de cristal hecho de papel

En el mundo del reclutamiento existe un término que describe perfectamente este problema: el *»paper ceiling»* — el techo de papel. No de cristal, no de hormigón — de papel. Porque son los títulos, los certificados y las líneas de un CV los que determinan quién recibe atención siquiera.

Los datos no dan margen a interpretaciones: el 87 % de los empleadores del sector tecnológico reportan dificultades para cubrir puestos debido a la falta de habilidades. Al mismo tiempo, los requisitos de formación formal continúan reduciendo el pool de talento, bloqueando el acceso a personas que adquirieron sus competencias de forma independiente o a través de vías de aprendizaje informales. LinkedIn señala que las ofertas de trabajo que eliminaron el requisito de titulación aumentaron un 36 % entre 2019 y 2022 — pero siguen siendo minoría.

Como escribieron analistas en el artículo de 2025 *»Beyond the CV»*: un programador autodidacta de India o una especialista en marketing de Nigeria pueden ser descartados simplemente porque su CV carece de prestigio — ninguna universidad reconocida, ninguna empresa de renombre, ninguna trayectoria profesional familiar.

Pero hay un caso particularmente interesante: la organización sin ánimo de lucro neoyorquina Pursuit. Pursuit prepara a trabajadores de bajos ingresos — personas sin títulos universitarios, a menudo sin ninguna experiencia tecnológica en absoluto — para carreras en informática. Históricamente, sus graduados logran un aumento salarial medio del 400 % — de aproximadamente 18.000 a 90.000 dólares al año. En 2025, Pursuit lanzó un nuevo programa de formación centrado en IA dirigido al mismo perfil de participantes.

Un aumento del cuatrocientos por ciento. Del trabajo manual a la tecnología. Sin título del MIT, sin prácticas en Google.

Pero Pursuit es una excepción — una organización que construye activamente un puente entre dos mundos. La mayoría de las personas que podrían recorrer ese mismo camino ni siquiera saben que el puente existe. Porque ¿cómo lo sabrían?

Alguien que ha pasado toda su carrera buscando trabajo manual, que sabe que progresar significa aguantar turnos duros, que nunca ha tenido ningún contacto con el mundo de la informática — ¿cómo se supone que esa persona va a descubrir que puede dar el salto de voltear hamburguesas a construir sistemas con prompts? Esto no es una cuestión de falta de talento. Es una cuestión de falta de información sobre que ese camino existe y es accesible.

La barrera para entrar en el mundo de la IA no es técnica — es informacional y social. Nadie le dice a la gente que trabaja en hostelería, logística o manufactura: «Oye, lo que estás haciendo con ChatGPT fuera del horario laboral — eso es una competencia real, valorada en el mercado.» Y así, estas personas no se postulan. Y los reclutadores no saben que deberían estar buscándolas.

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Vibe Coding — ¿Nuevo igualador o nueva ilusión?

En febrero de 2025, Andrej Karpathy — miembro fundador de OpenAI y exdirector de IA en Tesla — publicó un artículo que cambió la forma en que la gente piensa sobre la programación. Lo llamó *»vibe coding»*: un enfoque en el que un desarrollador describe un proyecto en lenguaje natural, y un modelo de lenguaje genera el código. Sin escribir manualmente cada línea. Sin batallar con la sintaxis. En su lugar — conversación, iteración, «vibrar» con la IA.

El término entró en la lista de tendencias de Merriam-Webster. Collins Dictionary lo nombró su Palabra del Año para 2025. Las búsquedas de *»vibe coding»* se dispararon un 6.700 % en la primavera de 2025. Y Combinator reveló que el 25 % de las startups de su cohorte de invierno de 2025 tenían bases de código generadas en más de un 95 % por IA.

Pero lo verdaderamente revolucionario del vibe coding no tiene nada que ver con los desarrolladores. Concierne a las personas que no son desarrolladores.

El sitio web LIT.AI describió el caso de un reclutador de RR. HH. con experiencia que usó vibe coding para construir una aplicación profesional de evaluación de candidatos para entrevistas de trabajo — en cuestión de horas. Esta persona aportó su conocimiento del dominio: entendía qué preguntas revelan la calidad de un candidato, cómo estructurar una evaluación, qué matices importan. La IA se encargó del código, la interfaz y la organización de los datos. El resultado: una herramienta lista para producción que tradicionalmente habría requerido meses de trabajo por parte de un equipo de desarrollo.

Este es el momento en que los caminos se cruzan. Un cocinero que construye herramientas de PLN fuera del horario laboral. Un reclutador de RR. HH. que crea una aplicación de evaluación de candidatos. Un trabajador de logística que automatiza los informes de su empresa a través de una conversación con Claude. Estas personas no encajan en ninguna plantilla de reclutamiento — porque las plantillas aún no existen.

El vibe coding promete democratizar la creación de software. Pero también tiene sus lados más oscuros, que vale la pena abordar con honestidad. El estudio METR de julio de 2025 — un ensayo controlado aleatorizado — encontró que los desarrolladores de código abierto con experiencia eran un 19 % más lentos cuando usaban herramientas de codificación con IA, a pesar de estimarse a sí mismos un 24 % más rápidos. Un análisis de CodeRabbit de diciembre de 2025 que abarcó 470 pull requests en GitHub encontró que el código co-creado con IA contenía 1,7 veces más errores graves que el código escrito manualmente — incluyendo 2,74 veces más vulnerabilidades de seguridad.

Fast Company, escribiendo en septiembre de 2025, describió una *»vibe coding hangover»* — una resaca del vibe coding —, citando a ingenieros sénior que describían un «infierno del desarrollo» al trabajar con código generado por IA.

Así que el vibe coding no es una puerta mágica. Pero sí es una puerta diferente — una que por primera vez en la historia permite a personas sin formación formal en informática construir herramientas reales. Y aquí surge la pregunta fundamental: ¿está el mercado laboral preparado para las personas que cruzan esa puerta?

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¿Dónde está el espacio para el cambio?

Un experimento llevado a cabo por investigadores de Stanford en colaboración con la Universidad del Sur de California arroja luz sobre la dirección en que podría evolucionar el reclutamiento. El experimento comparó dos métodos: el cribado tradicional de CVs frente a entrevistas conducidas por IA. Los candidatos que pasaron por entrevistas con IA lograron una tasa de éxito del 53,12 % en las entrevistas humanas posteriores — frente al 28,57 % en el grupo tradicional.

No es un efecto menor. Es casi el doble de efectividad. Y lo que importa es entender por qué funciona este método: porque evalúa competencias reales en lugar de declaraciones en papel. Como señalaron los autores, las entrevistas conducidas por IA «minimizan el riesgo de favorecer determinados perfiles y nivelan el terreno de juego para candidatos no tradicionales, personas que cambian de carrera y grupos subrepresentados.»

SSIR (Stanford Social Innovation Review) propone un enfoque aún más radical: reemplazar los «indicadores proxy» del CV con tareas basadas en trabajo real — muestras, simulaciones, proyectos de prueba supervisados con criterios de evaluación estandarizados. «Un candidato para un puesto de análisis de datos debería demostrar que puede limpiar datos desordenados, construir un modelo básico, verificar la credibilidad de los resultados y explicar las compensaciones a una persona no técnica.»

Un estudio de Ipsos de 2025 para Google informa que el 49 % de los responsables de contratación está comenzando a utilizar evaluaciones formales de habilidades — pruebas técnicas, simulaciones de trabajo, evaluaciones de adecuación. Eso ya es casi la mitad. Pero «comenzar a utilizar» no significa «utilizar eficazmente.» Entre la intención y la práctica hay una brecha.

Y dentro de esa brecha hay oportunidades.

Una de ellas es el portfolio como alternativa al CV. No un portfolio de proyectos tradicional — sino un portfolio del proceso de pensamiento. Un blog que documenta la colaboración con IA. Repositorios de GitHub que muestran no solo el resultado final, sino la iteración, la depuración, la comunicación con el modelo. Un registro de una sesión de vibe coding donde se puede ver cómo alguien guía a la IA desde una idea hasta un prototipo funcional.

La segunda es las «sesiones de vibe coding en vivo» como nueva forma de entrevista de trabajo. La empresa Netclues ya lo hace: se le da al candidato un problema a resolver, utiliza la herramienta de IA que prefiera, y lo resuelve en tiempo real mientras el reclutador evalúa no solo el resultado — sino el proceso de pensamiento, la calidad de los prompts, la capacidad de depuración, la respuesta ante los errores de la IA.

La tercera — y quizás la más importante — es un cambio en el relato sobre quién puede trabajar con IA. La suposición dominante es que la competencia en IA pertenece al dominio de los programadores y los ingenieros de datos. Pero la investigación sugiere algo diferente: los rasgos definitorios de las personas que trabajan de forma más efectiva con los LLMs son la capacidad de resolución de problemas, la adaptabilidad y la disposición para aprender — no un conjunto específico de habilidades técnicas. El informe *»2025 Talent Outlook»* de Universum subraya que estas competencias «blandas» son igual de críticas que las habilidades técnicas duras en un entorno potenciado por IA.

También hay algo que los analistas de SSIR denominan «experiencia latente.» La IA puede ayudar a un estudiante a analizar datos, a un trabajador del comercio minorista a generar fragmentos de código, y a un graduado de secundaria a producir materiales de marketing de calidad profesional. La IA revela competencias que los sistemas tradicionales de reclutamiento no pueden ver.

La pregunta, entonces, no es si estas oportunidades existen. La pregunta es quién será el primero en aprovecharlas — las empresas, los candidatos, o quizás jugadores completamente nuevos en el mercado que aún no conocemos.

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Cierre

En algún lugar, en la cocina de un restaurante, alguien acaba de terminar su turno, se quita el delantal, se sienta frente a un ordenador y comienza otra sesión con un modelo de lenguaje. Está construyendo una herramienta que nadie esperaba de él. Resolviendo un problema para el que ningún reclutador ha escrito una oferta de trabajo. Creando algo que ningún sistema ATS puede identificar.

Esta persona tiene las competencias que las empresas buscan desesperadamente. Pero no sabe que las tiene — o no sabe que alguien pagaría por ellas. Y las empresas no saben que deberían estar buscando exactamente a este tipo de personas.

Esta es la brecha. No tecnológica, no educativa — informacional e imaginativa. Y hasta que alguien la llene, los talentos en IA seguirán desapareciendo en la zona muerta entre el mundo del que vienen y el mundo que podría valorarlos.

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Fuentes:

• TestGorilla, 2025 – encuesta a 1.000 líderes de RR. HH. y reclutamiento en EE. UU. (betanews.com)
• SHRM, 2025 – «Recruitment Is Broken. Automation and Algorithms Can’t Fix It.» (shrm.org)
• Gartner, marzo de 2025 – confianza de los candidatos en el reclutamiento con IA (unleash.ai)
• Microsoft, 2025 – encuesta a 31.000 trabajadores sobre el futuro de los roles de IA (salesforceben.com)
• Fortune / Indeed, mayo de 2025 – «This six-figure role was predicted to be the next big thing—it’s already obsolete» (fortune.com)
• Fast Company, mayo de 2025 – «AI is already eating its own: Prompt engineering is quickly going extinct» (fastcompany.com)
• Robert Half, 2025 – «Building Future-Forward Tech Teams» (roberthalf.com)
• LinkedIn, 2022 – crecimiento de ofertas de trabajo sin requisito de titulación, 2019–2022 (linkedin.com)
• Stanford / USC – experimento comparando reclutamiento con IA frente al tradicional (weforum.org)
• Dice, 2025 – «The Rise of Nontraditional Tech Career Paths» (dice.com)
• Pursuit / Stand Together, 2025 – programa de IA para trabajadores sin titulación (standtogether.org)
• «Beyond the CV» – grafos de habilidades potenciados por IA en el reclutamiento (virtualemployee.com)
• Ipsos / Google, 2025 – «Future-proofing careers in the age of AI» (ipsos.com)
• SSIR – «A New AI Career Ladder» (ssir.org)
• Universum, 2025 – «2025 Talent Outlook» – competencias blandas en un entorno de IA (vía: skywalkgroup.com)
• Wikipedia – Vibe coding (wikipedia.org)
• LIT.AI – Vibe Coding: A Human-AI Development Methodology (lit.ai)
• METR, julio de 2025 – ensayo controlado aleatorizado sobre productividad de desarrolladores con IA (wikipedia.org/Vibe_coding)
• CodeRabbit, diciembre de 2025 – análisis de la calidad del código generado por IA frente al escrito manualmente (wikipedia.org/Vibe_coding)
• Netclues – sesiones de vibe coding en vivo en procesos de selección (netclues.com)
• Anthropic, 2023 – oferta de trabajo «prompt engineer and librarian,» 280.000–375.000 $ (businessinsider.com)
• Sam Altman, octubre de 2022 – declaración sobre el futuro de la ingeniería de prompts