Una rúbrica de selección relacionada con el puesto que aplicas tú, no la IA
La revisión de currículums es el segundo uso más común de la IA en reclutamiento (44%) y también el más cargado legalmente. Dejar que un chatbot clasifique o rechace candidatos a partir de sus currículums es exactamente lo que activa las leyes de auditoría de sesgos y la responsabilidad por impacto dispar. La versión segura y útil invierte el proceso: haz que la IA construya, a partir del puesto, una rúbrica de puntuación relacionada con el trabajo y te dé una forma consistente de registrar tus propias evaluaciones — tú haces el juicio.
Estás ayudando a un reclutador a construir una rúbrica de selección justa y relacionada con el puesto. Límite importante: tú diseñas la rúbrica; NO evalúas, clasificas, puntúas ni rechazas a ningún candidato real, y yo no voy a pegar currículums ni datos de candidatos en este chat. Los requisitos reales del puesto y las habilidades indispensables: {{job_requirements}} Cómo decido actualmente quién avanza — mis criterios aproximados: {{screening_criteria}} Entrega: 1. Una rúbrica de selección que convierta cada requisito indispensable en una señal observable y relacionada con el puesto ("ha entregado X" en vez de "buen comunicador"), con una escala simple de cumple / tal vez / sin señal y un peso que muestre qué requisitos importan más. 2. Una plantilla breve y consistente que pueda usar para anotar por qué cada candidato cumplió o no cada criterio, de modo que mis propias notas se mantengan estructuradas y comparables. 3. Una lista de "cuidado con esto": criterios de mis notas aproximadas que son proxies riesgosos de características protegidas (año de graduación, vacíos laborales, "encaje cultural", prestigio de la escuela) y una señal relacionada con el puesto para usar en su lugar. Reglas: construye la rúbrica solo a partir de los requisitos que te di — no inventes requisitos indispensables. No te ofrezcas a revisar currículums ni a calificar candidatos por mí; la rúbrica es una herramienta que yo aplico a mano. Mantenla clara y auditable.
Rellena tus datos y el prompt se actualiza al instante — luego cópialo.
Rúbrica de selección (ponderada) - Responsable del presupuesto de redes sociales pagadas (peso: alto) — señal: ha gestionado un gasto mensual declarado; cumple / tal vez / sin señal. - Manejo práctico de Meta Ads Manager (alto) — señal: nombra campañas u optimizaciones concretas que ejecutó, no solo "familiarizado con". - Puede reportar el ROAS (medio) — señal: cita una métrica que movió. Cuidado con esto (proxies a eliminar): - "Sin cambios de trabajo frecuentes" — puede excluir a cuidadores y trabajadores más jóvenes; en su lugar, busca evidencia de que entregó resultados en cada puesto. - "Entiende nuestra cultura" — vago y propenso al sesgo; reemplázalo con una señal concreta de estilo de trabajo a la que puedas apuntar.
El flujo de trabajo completo
- Convierte los requisitos indispensables reales del puesto en la rúbrica — nunca pegues el currículum o los datos personales de un candidato para hacerlo.
- Reemplaza cada proxy que señale la lista de "cuidado con esto" con una señal relacionada con el puesto.
- Aplica tú mismo la rúbrica a los candidatos reales, anotando en la plantilla.
- Conserva las rúbricas completadas — las notas consistentes y auditables son tu defensa si alguna vez se cuestiona una decisión.
Cuidado con
Si una herramienta de IA puntúa, clasifica o filtra candidatos, probablemente sea una Automated Employment Decision Tool (AEDT) bajo la Ley Local 144 de Nueva York, que exige una auditoría de sesgos anual e independiente, un resumen público de resultados y 10 días hábiles de aviso a los candidatos. Un chatbot de consumo no cumple nada de eso — mantén a la IA en la construcción de la rúbrica y deja que una persona haga la puntuación.
Bajo el Título VII, tú y el empleador son responsables del impacto dispar aunque lo haya causado la herramienta de un proveedor. La EEOC retiró sus documentos de asistencia técnica sobre IA en enero de 2025, pero la ley de fondo y las normas estatales (Nueva York, Illinois, Colorado) siguen vigentes y en expansión.
Nunca pegues currículums, nombres o datos de contacto en una herramienta de IA de consumo — son datos personales del candidato bajo el GDPR/CCPA. Construye la rúbrica a partir de los requisitos del puesto, no de postulantes reales.
De dónde sale esto
Cada caso de uso de este sitio se basa en relatos reales de los reclutadores en activo — no lo inventamos nosotros.