¿Qué puede pasar cuando los empleadores usan IA para redactar ofertas de trabajo?

Por qué es importante.

• Los empleadores que usaron herramientas de IA para redactar ofertas de trabajo ahorraron tiempo y publicaron más anuncios de puestos, pero eso no generó más coincidencias, descubrieron los investigadores.

• Un empleador publica una nueva oferta de empleo, resumiendo las responsabilidades clave y las cualificaciones requeridas. Describe la cultura laboral y los beneficios para los empleados. Las personas se postulan enviando su currículum, una carta de presentación y, posiblemente, cartas de recomendación.

• Al final, muchas palabras se mueven de un lado a otro.

  
  

“Dada la cantidad de material escrito que implica este proceso entre empleos y solicitantes, siempre ha parecido que la IA generativa sería la solución ideal”, afirmó  Emma Wiles , SM '22, PhD '24, investigadora digital de la Iniciativa del MIT sobre la Economía Digital. “Pero no es eso lo que realmente encontramos”.

Con el profesor asociado Sloan del MITJuan Horton,Wiles realizó un experimento en línea en el que algunos empleadores obtuvieron acceso a un asistente de IA para ayudarles a redactar ofertas de empleo. En un  documento de trabajo que detalla los resultados, se afirma que la herramienta de IA mejora la eficiencia del proceso de publicación de ofertas de empleo, pero estos beneficios se ven eclipsados por los costos para los solicitantes de empleo, como la baja calidad de las ofertas y la pérdida de tiempo.

Más ofertas de empleo, pero no más puestos de trabajo.

El experimento involucró un sitio web diseñado para ayudar a las empresas a cubrir puestos de trabajo remotos: trabajos como programación informática, edición de textos o diseño gráfico, que van desde trabajos cortos por unos pocos cientos de dólares hasta asignaciones a tiempo completo y a más largo plazo.

Durante el experimento, a los empleadores que se unieron al sitio web para publicar ofertas de empleo; por primera vez se les ofreció aleatoriamente la opción de usar IA para redactar sus anuncios. En esos casos, las empresas resumían lo que buscaban en dos frases, y la IA (el modelo de lenguaje grande GPT-3.5 Turbo) redactaba un primer borrador de la oferta de empleo completa, que los empleadores podían editar posteriormente.

Aproximadamente el 75 % de los empleadores optaron por usar IA si se les ofrecía, y la mayoría aceptó el borrador sin modificarlo. Este proceso redujo el tiempo necesario para escribir publicaciones en un 44 %, de media. Desde la perspectiva de los empleadores, la IA resultó muy útil y aumentó su probabilidad de publicar una oferta de trabajo en un 19 %.

Aunque el número de publicaciones aumentó, los investigadores no observaron un aumento en la búsqueda de empleo. De hecho, las publicaciones de empleo redactadas con IA tuvieron un 15% menos de probabilidades de resultar en una contratación.

“Cuando facilitamos tanto la redacción de descripciones de trabajo, descubrimos que esto alentaba a los empleadores sin un interés real en contratar a publicar ofertas de empleo; empleadores que simplemente querían una forma de tener una idea del grupo de solicitantes, de ver quién estaba disponible”, dijo Wiles.

Los investigadores también descubrieron que las ofertas de empleo eran menos informativas al ser redactadas por IA. En lugar de crear una oferta solicitando un programador con cuatro o más años de experiencia y conocimientos de Python y Julia, la IA generaba algo más genérico, como una oferta que buscaba a una persona con experiencia y ganas de trabajar, con formación en ingeniería de software.

El resultado de estos dos efectos fue un mercado de contratación menos eficiente. Si bien se publicaron más ofertas de empleo, el número de puestos cubiertos no aumentó, en parte porque algunos empleadores no tenían intención de contratar y en parte porque las ofertas más genéricas resultaron en una menor adecuación entre los solicitantes y el puesto.

“Si bien la tecnología les ahorró mucho tiempo a los empleadores, terminó haciéndoles perder el tiempo a quienes buscaban empleo”, dijo Wiles. “Los empleadores pueden tener un incentivo para usarla, pero, desde la perspectiva de un planificador central, es una herramienta costosa de introducir en el mercado”.

Controlar el uso de la IA.

Los investigadores también encontraron una relación entre el tiempo que los empleadores dedicaban a redactar una oferta de empleo y el número de personas que solicitaban el puesto. En el grupo de control, que no tenía acceso a la herramienta de IA, dedicar más tiempo a una oferta de empleo generalmente resultaba en una descripción más larga y un mayor número de solicitantes.

“En el mundo pre-IA, existía una relación muy estrecha entre el tiempo que un empleador dedica a una publicación y su extensión, por lo que, cuando los solicitantes ven una publicación de empleo extensa y detallada, asumen que el empleador se toma en serio el puesto”, dijo Wiles. “La IA rompe esta relación”.

En comparación, las publicaciones redactadas con IA tenían aproximadamente la misma longitud, y las que los empleadores dedicaron menos tiempo atrajeron a más solicitantes. Una señal, antes útil, de la intención del empleador desaparece del mercado laboral cuando la IA entra en escena.

Este experimento, señaló Wiles, tuvo lugar a mediados de 2023, cuando las herramientas de IA generativa eran relativamente nuevas. Si bien no existe información definitiva sobre su grado de adopción, la evidencia anecdótica sugiere que estas herramientas están ahora omnipresentes en el mercado laboral, lo que genera preocupación por la creciente falta de correspondencia entre empleador y solicitante.

“Una posible solución sería que los empleadores tuvieran que pagar una cierta cantidad de dinero por usar estas herramientas de IA al crear una oferta de empleo”, dijo Wiles. Si bien el tiempo que tomaba realizar este trabajo solía disuadir la publicación excesiva, ahora un pequeño recargo podría ser la solución.

“Con suerte, esto generaría suficiente fricción para alejar a quienes publican ofertas de empleo sin un interés real en contratar”, dijo Wiles. “Podría frenar la avalancha de publicaciones fantasma”.

Fuente: MIT Management Sloan School,  Dylan Walsh.