La contratación laboral y la gestión de talento se enfrentan a una transformación radical en 2026. Los desafíos clave para Recursos Humanos (RH) incluyen la regulación urgente del uso de inteligencia artificial (IA) en el trabajo y la creciente insatisfacción de los empleados por el revés en las políticas de trabajo flexible.
La inteligencia artificial transforma la contratación global
La contratación global ha evolucionado rápidamente, pasando de un enfoque puramente humano a un ecosistema mediado por algoritmos. Esta evolución no es una opción, sino una respuesta técnica a la necesidad de atraer talento en un mercado cada vez más competido, donde la IA juega un papel determinante, según Jorge Hernández, Periodista de tecnología, escritor y libretista, y Editor en ImpactoTIC.
La adopción de esta tecnología se justifica por su impacto financiero y operativo. Organizaciones como Unilever, que procesa 1.800.000 candidaturas al año, dependen de algoritmos para dar abasto a la demanda. Un estudio de la revista académica International Journal of Business and Management Invention (IJBMI), que examinó procesos en grandes corporaciones como Google, Siemens, IBM, Hilton y Unilever, encontró datos concretos: Unilever logró reducir el tiempo de contratación en un 75 % y mejoró la retención en un 16 %.
Adopción y proyección del mercado
El valor del mercado global de reclutamiento con Inteligencia Artificial fue tasado en 617 millones de dólares en 2024 y, según proyecciones de Straits Research, se espera que alcance los 1.125 millones de dólares para 2033.
Además de los beneficios en eficiencia, la IA representa un ahorro significativo. Estadísticas del Foro Económico Mundial señalan que, en procesos de contratación de alto volumen, el uso de Inteligencia Artificial conversacional ha permitido una reducción de costos operativos de hasta un 87 %.
La tecnología ya no es una ventaja competitiva, sino un requisito operativo básico. De acuerdo con el Insight Global 2025 AI in Hiring Survey Report, el 99 % de los gerentes de contratación afirma utilizar estas herramientas en alguna capacidad.
El gran reto de Recursos Humanos en 2026
Recursos Humanos enfrentará las consecuencias de dos cambios mayores ocurridos en el último año: el regreso a la presencialidad y el uso masivo de IA sin reglas claras. Gerardo García Rojas, consultor en Capital Humano, destaca que estos son “los temas más candentes y los más urgentes”, forzando a replantear las estrategias de retención de talento.
Retorno a la presencialidad y el riesgo de rotación
La decisión de las empresas en 2025 de optar por el retorno a las oficinas se interpretó, para muchos colaboradores, como la pérdida de un beneficio. Esta reversión al home office ha provocado una insatisfacción clara, pues los trabajadores ya consideraban la flexibilidad como un derecho.
Alejandra Toscano, directora general de DNE Consulting, advierte que este cambio generará enojo hacia las organizaciones. El 95 % de los empleados considera la flexibilidad en la elección de beneficios muy importante, especialmente aquellos que impactan su calidad de vida y su control sobre el tiempo personal, según la Guía Salarial 2026 de Michael Page.
La rotación laboral será la consecuencia directa. Toscano opina que la separación se incrementará si el trabajador encuentra otra oportunidad que mantenga el home office. García Rojas anticipa que los movimientos de perfiles ejecutivos serán más evidentes hacia el segundo semestre de 2026, quienes buscarán al menos trabajo híbrido. Para competir por el talento, García Rojas sugiere que la flexibilidad debe ser parte de la propuesta de valor hacia el empleado, no solo un deseo.
La necesidad de regular el uso de IA
En 2025 aumentó el uso de IA generativa por parte de profesionales en México, pasando del 23 % en 2024 al 37 % en 2025, según Talent Trends 2025 de PageGroup. Gran parte de este uso fue por iniciativa propia.
El reto de RH es buscar acuerdos para utilizar esta herramienta sin que implique riesgos para la compañía. Toscano pide evitar la satanización, viendo la IA como una herramienta para agilizar procesos, no para entregar resultados finales. La siguiente tarea es la formación de equipos para el uso responsable y la reglamentación clara de “para qué situaciones, en qué momentos, con qué características se puede utilizar la IA”.
García Rojas explica que el gran reto es asegurar que la persona que utiliza la IA esté facultada para hacerlo, garantizando que se vuelva una herramienta adecuada y no una que vulnere los datos. Toscano, sin embargo, llama a evitar una sobrerregulación, pues un exceso de normas podría desperdiciar las ventajas de estas tecnologías.
Cómo ganar una entrevista dirigida por algoritmos
Los sistemas de reclutamiento por IA no solo registran las respuestas; descomponen el desempeño del candidato en miles de puntos de datos. A través del procesamiento de lenguaje natural, la IA analiza la estructura, el tono y la relevancia semántica de lo que se dice. Incluso registra las microexpresiones faciales mediante video.
Para el buscador de empleo, navegar una entrevista liderada por algoritmos exige un cambio de estrategia, donde la química interpersonal es secundaria frente a la precisión estructural.
La técnica clave: El método STAR
La técnica más recomendada es el método STAR (Situación, Tarea, Acción y Resultado), popularizado por la consultora estadounidense DDI (Development Dimensions International). Las máquinas favorecen este marco porque proporciona un flujo lógico fácil de categorizar.
Según el prestigioso MIT (Massachusetts Institute of Technology), el candidato debe distribuir el tiempo de respuesta enfocándose en la acción realizada y utilizando siempre la primera persona para atribuir el logro.
| Etapa | Porcentaje de tiempo recomendado | Objetivo |
| Situación | 20 % | Explicar el contexto del ejemplo. |
| Tarea | 10 % | Definir la responsabilidad o el objetivo específico. |
| Acción | 60 % | Describir las acciones realizadas. Destacar habilidades propias. |
| Resultado | 10 % | Explicar los resultados positivos y cuantificables. |
Importancia de la atribución directa:
| Frase del candidato | Interpretación de la IA | Impacto en el puntaje |
| “El equipo logró reducir costos.” | Atribución colectiva / Vaga. La IA no puede identificar tu aporte individual. | Bajo |
| “Implementamos un software nuevo.” | Participación no definida. No queda claro si fuiste el líder, un usuario o solo un observador. | Medio |
| “Yo parametricé el software para reducir costos en un 15%.” | Atribución directa y resultado medible. Indica liderazgo, habilidad técnica y orientación a resultados. | Alto |
Optimización técnica y lingüística
La ejecución y el entorno físico ahora son variables críticas. Los problemas técnicos descarrilan gran parte de las entrevistas virtuales.
El candidato debe optimizar su espacio para la visión artificial:
- La iluminación debe ser frontal para evitar sombras que confundan los algoritmos de reconocimiento facial.
- La cámara debe estar al nivel de los ojos para simular contacto visual.
- Se recomienda incluso la vestimenta profesional completa.
La optimización lingüística implica integrar de forma natural las palabras clave de la descripción del puesto en las respuestas. Además, el uso de muletillas debe minimizarse, pues los sistemas de análisis vocal las rastrean como indicadores de incertidumbre. Técnicas como la respiración diafragmática, el control del volumen y un calentamiento vocal previo ayudan a proyectar confianza y coherencia.
Agentes autónomos y detección de fraude
Gartner estima que para 2030, el 60 % de las actividades actuales de reclutamiento serán realizadas por agentes autónomos. El objetivo es liberar a los profesionales de RH de tareas operativas para que se centren en el diseño organizacional y la planificación de talento a largo plazo.
Mientras algunos candidatos intentan usar copilotos de inteligencia artificial en tiempo real para generar respuestas, las empresas han desplegado agentes de detección de fraude. Estos sistemas monitorean movimientos oculares para identificar si el usuario está leyendo guiones ocultos y analizan la latencia en las respuestas.
El rol del reclutador humano se transforma en un supervisor de alto nivel que debe monitorear los resultados que entregan sus equipos que utilizan IA. Este panorama exige que tanto departamentos de talento humano como aspirantes se adapten a una realidad donde los datos dictan el ritmo. La preparación técnica, la comprensión del funcionamiento de los agentes autónomos y la alineación con los marcos éticos serán los factores que realmente importan.
