La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en el filtro invisible que decide quién accede a una entrevista y quién no. En el sector de la ingeniería, donde cada proceso de selección puede implicar cientos de candidaturas técnicas, la eficiencia que ofrece la IA resulta tentadora. Sin embargo, detrás de esa promesa de rapidez y ahorro, se esconde un dilema ético que está transformando silenciosamente la manera en que las empresas identifican el talento.
Según los últimos estudios, el 83 % de las compañías utilizarán sistemas de IA para cribar currículums antes de que termine 2025. Lo preocupante es que el 67 % de ellas reconocen abiertamente que esos mismos sistemas pueden introducir sesgos. El resultado es un escenario donde la tecnología, diseñada para eliminar la subjetividad humana, está generando nuevas formas de discriminación algorítmica.
En el ámbito de la ingeniería, esto se traduce en procesos que priorizan la precisión técnica y la automatización, pero que pueden pasar por alto competencias humanas críticas como la creatividad, la adaptabilidad o la gestión de proyectos complejos. Las máquinas son eficientes, pero no siempre justas.
𝗘𝗹 𝗽𝗿𝗲𝗰𝗶𝗼 𝗼𝗰𝘂𝗹𝘁𝗼 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗲𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮
Para las empresas, los motivos son claros: reducir tiempos de contratación hasta en un 50 % y costes de reclutamiento en torno al 30 %. En industrias donde la competencia por el talento técnico es feroz, la IA parece una aliada perfecta. Los sistemas actuales no solo analizan palabras clave; evalúan contexto, coherencia e incluso tono. En teoría, esto debería mejorar la precisión en la selección. En la práctica, los resultados son menos alentadores.
Investigaciones recientes de la Universidad de Washington demuestran que las herramientas de IA favorecen nombres asociados a hombres blancos en un 85 % de los casos. En perfiles técnicos, donde la diversidad sigue siendo un desafío, esto agrava la brecha de acceso. Además, el 21 % de las empresas permite que la IA rechace candidatos en todas las fases sin revisión humana. La automatización total está dejando fuera a profesionales con alta cualificación solo porque un algoritmo no supo interpretar su valor real.
No se trata de un problema teórico. El caso Mobley v. Workday, en Estados Unidos, marcó un precedente al reconocer la responsabilidad legal de las plataformas que aplican filtros discriminatorios. Y mientras la legislación intenta ponerse al día, las empresas siguen apostando por la eficiencia como prioridad estratégica.
𝗖𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗲𝗹 𝗮𝗹𝗴𝗼𝗿𝗶𝘁𝗺𝗼 𝗻𝗼 𝗲𝗻𝘁𝗶𝗲𝗻𝗱𝗲 𝗱𝗲 𝗶𝗻𝗴𝗲𝗻𝗶𝗲𝗿𝗼𝘀
La IA evalúa patrones, pero los ingenieros no son patrones. Son profesionales que aplican conocimiento, criterio y experiencia para resolver problemas reales. El reto surge cuando los modelos de selección automatizada intentan traducir trayectorias complejas en datos estructurados. Un ingeniero que haya trabajado en diferentes áreas —energías renovables, automatización o mantenimiento industrial— puede ser descartado por “falta de foco”, cuando en realidad posee la versatilidad que muchos proyectos requieren.
En un artículo reciente publicado en Dynatec, explicábamos cómo diseñar un CV de ingeniero capaz de superar los filtros ATS en 2025. Esa guía surgió precisamente de esta realidad: un contexto en el que los algoritmos no solo seleccionan, sino que interpretan. Y si no entienden bien la historia que cuenta un CV, simplemente la eliminan.
Por eso, los ingenieros que buscan nuevas oportunidades deben aprender a “dialogar” con la IA. No se trata de escribir para una máquina, sino de hacer visible el valor humano detrás de los datos: los logros medibles, la capacidad de análisis y el impacto real de cada proyecto.
𝗚𝗲𝗻 𝗭: 𝗲𝗹 𝗽𝗿𝗮𝗴𝗺𝗮𝘁𝗶𝘀𝗺𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗼 𝗲𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝗶𝗮
Los jóvenes ingenieros que se incorporan al mercado laboral ya están adaptando su estrategia. Lejos de temer a la IA, la utilizan como brújula. La generación Z ha entendido que la clave no está en resistirse al cambio, sino en diversificar. Hoy un estudiante de ingeniería puede postular a empresas tecnológicas, energéticas o industriales sin centrarse exclusivamente en una sola rama. Esa flexibilidad no es indecisión, es gestión de riesgo.
Esta generación también valora la estabilidad sobre la pasión. Saben que una base sólida permite luego explorar proyectos con propósito. Mantienen empleos estables mientras desarrollan competencias en áreas emergentes como automatización, energía sostenible o análisis de datos. No huyen de la IA: aprenden a convivir con ella y a aprovechar su lógica para posicionarse mejor.
En un entorno donde los procesos automatizados dominan las primeras fases de selección, los ingenieros más jóvenes apuestan por la formación continua, los certificados técnicos y las habilidades interpersonales. Porque, al final, los algoritmos evalúan competencias, pero las empresas necesitan personas capaces de innovar, comunicar y liderar.
𝗟𝗮 𝗰𝗹𝗮𝘃𝗲: 𝗰𝗼𝗻𝘃𝗲𝗿𝘁𝗶𝗿 𝗹𝗮 𝗜𝗔 𝗲𝗻 𝗮𝗹𝗶𝗮𝗱𝗮
La automatización es imparable. El reto no es frenarla, sino domesticarla. En ingeniería, donde los procesos de selección son tan técnicos como los propios proyectos, las empresas tienen la oportunidad de equilibrar velocidad con equidad. Adoptar sistemas de IA no debe significar renunciar a la revisión humana. La supervisión, la transparencia de los algoritmos y las auditorías de sesgo deberían formar parte de la cultura de contratación responsable.
Por su parte, los ingenieros pueden mejorar su posicionamiento entendiendo cómo piensan estos sistemas. Currículums con estructura clara, lenguaje técnico bien contextualizado y logros cuantificables facilitan la lectura tanto para IA como para reclutadores. Las estrategias más eficaces no buscan engañar al algoritmo, sino facilitarle el trabajo para que reconozca el valor real del candidato.
El objetivo no es vencer a la IA, sino complementarla. Igual que los ingenieros aprenden a trabajar con robots, sensores o software de simulación, ahora deben aprender a trabajar con algoritmos de selección. El futuro del empleo técnico dependerá tanto de la capacidad de adaptarse como de mantener la ética en el centro.
𝗛𝗮𝗰𝗶𝗮 𝘂𝗻𝗮 𝗶𝗻𝗴𝗲𝗻𝗶𝗲𝗿𝗶́𝗮 𝗺𝗮́𝘀 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗻𝗮
El dilema entre eficiencia y justicia no desaparecerá pronto. Pero el sector de la ingeniería, por su propia naturaleza analítica y orientada a la mejora continua, tiene una ventaja: sabe medir, evaluar y corregir. Aplicar ese mismo rigor a los procesos de selección es el siguiente paso lógico.
La IA puede ser una herramienta poderosa si se usa con criterio. Puede eliminar sesgos humanos, siempre que se entrene con datos diversos y se mantenga bajo supervisión ética. De lo contrario, corremos el riesgo de crear sistemas que confirmen los prejuicios del pasado con una precisión matemática.
La tecnología no es el enemigo. Lo es la falta de responsabilidad en su uso. En un sector que impulsa la transición energética, el desarrollo sostenible y la innovación, también es momento de liderar la transformación del talento. Una ingeniería más humana comienza con decisiones conscientes, incluso cuando las toma una máquina.
