En la actualidad, el mercado laboral, especialmente en el sector tecnológico, es cada vez más competitivo y digitalizado. Muchos candidatos se han encontrado con la afirmación, casi como un mito urbano, de que los sistemas de seguimiento de candidatos —conocidos como ATS por sus siglas en inglés— pueden rechazar automáticamente un currículum, dejando fuera de la batalla laboral a personas calificadas antes de que un reclutador humano siquiera revise su perfil. Pero, ¿qué hay de cierto en esto? ¿Son los ATS los villanos clandestinos que descartan sin piedad los currículums? Para responder a estas preguntas, es fundamental entender qué son, cómo funcionan y cuáles son las limitaciones y regulaciones que rodean su uso. Un sistema ATS es una plataforma tecnológica que las empresas utilizan para gestionar sus procesos de reclutamiento. Más allá de un simple archivo de currículums, estas herramientas permiten a los departamentos de recursos humanos publicar ofertas laborales, seguir el progreso de los candidatos en las diferentes etapas del proceso, recolectar opiniones y facilitar la colaboración entre quienes toman las decisiones de contratación.
En muchos sentidos, un ATS se parece a un software CRM, pero diseñado para la gestión eficiente del talento. Existen diversas opciones en el mercado que varían en funcionalidades y alcance, como Workday, Greenhouse o Lever. Cada uno puede implementar su propio mecanismo para analizar y organizar la información contenida en un currículum, por lo que no existe un estándar único que aplique a todos. El conflicto surge cuando se cree que un ATS puede descartar un currículum automáticamente porque no contiene las palabras clave adecuadas o no cumple con algún umbral numérico. Aunque algunos sistemas sí califican las solicitudes según el grado de coincidencia con el perfil deseado, este proceso no es un rechazo inexorable sino más bien una forma de priorizar candidatos cuando hay un volumen muy alto de postulantes.
Por ejemplo, un algoritmo puede asignar una puntuación básica considerando habilidades, títulos y experiencia relacionada a las palabras clave del anuncio de empleo. Si esa puntuación es demasiado baja, el sistema puede relegar el currículum hacia posiciones menos visibles o, en casos específicos, filtrar fuera perfiles que no cumplan con requisitos mínimos. Sin embargo, esta no es una decisión personal ni definitiva, sino una herramienta para facilitar la gestión de grandes cantidades de información. Además, vale aclarar que en muchos países existen regulaciones estrictas que limitan el uso de automatizaciones para tomar decisiones finales sobre candidatos. La GDPR en Europa, por ejemplo, prohíbe la toma de decisiones automatizadas sin intervención humana que puedan afectar legalmente a un individuo, y exige transparencia y control en procesos que involucren inteligencia artificial.
En Estados Unidos, regulaciones locales como la Ley 144 de la ciudad de Nueva York regulan el uso de herramientas algorítmicas en contrataciones, obligando a auditorías para prevenir sesgos y discriminación. Este contexto legal garantiza que, aunque los ATS pueden filtrar o apuntalar el proceso, siempre hay una revisión o supervisión humana involucrada. El proceso técnico que realiza un ATS para «leer» un currículum se llama parsing. Consiste en transformar la información del documento —que puede estar en diferentes formatos, incluyendo PDF y formatos de texto— en datos estructurados que el sistema puede analizar. La buena noticia es que la mayoría de currículums técnicos, incluso aquellos con formatos variados y diseños creativos, tienen una tasa muy baja de error en el parsing, un 3% o menos.
Los errores más comunes se originan por usar formatos poco convencionales o incluir muchos elementos gráficos, lo que hace que el OCR o el sistema no interprete correctamente el contenido. Aun así, es importante evitar formatos complicados o gráficos excesivos pues, aunque las herramientas están mejorando, un currículum demasiado elaborado puede complicar su lectura automática o incluso frustrar la revisión humana. La recomendación general es mantener un diseño simple, con énfasis en texto plano, estructura clara y evitar bloqueos que impidan la edición o lectura por software. El atuendo del currículum, es decir, cómo reflejamos nuestra experiencia, también juega un papel en cómo es recibido por un ATS. El sistema puede buscar coincidencias entre el contenido del currículum y los requerimientos del puesto mediante palabras clave, pero demostrar que se domina una habilidad en las palabras no es garantía suficiente de que el candidato la posea realmente.
Este es un problema intrínseco no solo para los algoritmos sino para los reclutadores humanos, quienes a menudo inspeccionan el currículum para verificar coherencia y profundidad. Por otro lado, muchos reclutadores usan preguntas de preselección o filtros adicionales que funcionan fuera del análisis de texto del currículum, conocidas como preguntas knockout o pre-screening questions. Estas pueden incluir aspectos prácticos como la ubicación del candidato, disponer de permisos o licencias específicas, disponibilidad horaria, o el estatus migratorio. En estos casos, un candidato puede ser excluido casi inmediatamente si no cumple con esos requisitos, y eso sí puede percibirse como un rechazo automático, aunque en realidad responde a criterios objetivos y de negocio que un ATS simplemente ayuda a aplicar rápidamente. Entonces, ¿por qué tantas personas creen que su currículum fue rechazado por un robot? La razón radica en la ansiedad que genera la falta de retroalimentación en los procesos de selección.
Muchas veces, las respuestas de rechazo llegan mediante correos automáticos que se envían muy rápido e incluso en horarios poco comunes, generando la sensación de que no hubo análisis humano. En realidad, lo más probable es que el reclutador haya decidido saltar ese perfil tras una revisión manual o con base en filtros previos, enviando el rechazo con un clic para mantener el proceso eficiente. También es común la creencia de que hay trucos infalibles para «pasar el ATS», como rellenar el currículum con una tonelada de palabras clave o alcanzar un porcentaje de coincidencia específico en una herramienta externa. Sin embargo, la realidad es que hay cientos de soluciones ATS diferentes, cada una con su propia lógica y criterios, y ninguna ofrece un estándar único o puntuaciones universales confiables. Lo más efectivo es crear un currículum claro, que destaque la experiencia relevante de forma precisa y coherente, adaptado al puesto al que se postula pero siempre honesto y legible.
De hecho, el enfoque principal para atraer la atención de reclutadores debería estar en impactar en los primeros segundos de lectura humana, donde la claridad, la estructura fácil de seguir, y los logros palpables son los factores que más cuentan. A veces, es más importante adaptar el resumen profesional y simplificar la presentación que intentar manipular palabras clave compulsivamente. Para quienes buscan aumentar sus posibilidades en un entorno regulado y competitivo, es útil considerar varios aspectos: ser transparente con la ubicación y el estatus laboral en el currículum, aclarar la modalidad de trabajo previa (por ejemplo, experiencia remota), destacar licencias o certificaciones necesarias y evitar formatos o elementos visuales que puedan interferir en la lectura automática. En pocas palabras, aunque un ATS puede reducir la visibilidad de un currículum que no cumple ciertos requisitos básicos o filtros, no es un sistema que desestime automáticamente y sin supervisión toda solicitud de empleo. Detrás de cada proceso, en última instancia, hay personas que toman decisiones y valoran no solo palabras clave, sino también valor profesional.
Finalmente, afrontar la búsqueda de empleo con serenidad y estrategia implica entender cómo funcionan estas herramientas, evitar caer en mitos y centrar los esfuerzos en elaborar un currículum preciso, adaptado y orientado a impresionar tanto a software como a humanos. La mejora continua, la honestidad y la presentación clara siguen siendo las mejores armas para avanzar en la carrera profesional y superar las barreras digitales del reclutamiento moderno.
