Las solicitudes de empleo son falsas, la contratación requiere verificabilidad en la cadena de bloques

Para 2028, hasta uno de cada cuatro perfiles de candidatos podría ser falso, según un informe reciente de Gartner. Si esa proyección se cumple siquiera a la mitad, la crisis de contratación que todos creen que está relacionada con las cartas de presentación redactadas por IA parecerá trivial en retrospectiva. El problema real no es que los buscadores de empleo utilicen herramientas para perfeccionar sus solicitudes; es que la autenticidad en sí misma se está volviendo opcional.

Resumen

• La IA está inundando los procesos de contratación con solicitudes pulidas pero no verificables y identidades sintéticas, rompiendo el sistema de filtrado basado en currículums que confía en afirmaciones autodeclaradas.
• Las soluciones tradicionales—mejores herramientas de RRHH, KYC más estrictos o detección de fraudes—no resolverán un sistema construido sobre la confianza en datos que ahora pueden ser fabricados a escala.
• El único camino sostenible es cambiar a credenciales verificables ( pruebas de contribución en la cadena ), historial laboral verificado con zk, restaurando la confianza mediante la verificación de lo que las personas realmente han hecho.

El sistema de contratación en el que confiamos hoy no podrá sobrevivir a la próxima ola de fraude de identidad impulsado por IA, y a menos que la reputación basada en pruebas se convierta en el estándar, el mercado laboral se fragmentará de formas que son casi imposibles de revertir. Algunas personas dirán que esto es alarmista o que el mercado se adaptará como siempre lo hace, pero no estamos hablando de cambios cosméticos. Hablamos del colapso de la suposición básica de que la persona al otro lado de la interacción es quien afirma ser.

Todos siguen hablando de currículums generados por ChatGPT, extensiones de navegador de autoaplicación y candidatos que envían miles de solicitudes en minutos. Claro, eso es molesto para los encargados de contratación, pero es una distracción del problema más profundo: que la credibilidad artificial se escala más rápido que cualquier mecanismo de verificación que tengamos. Una solicitud pulida solía al menos indicar esfuerzo. Ahora no indica nada excepto que alguien sabe cómo usar un prompt.

Las solicitudes generadas por IA ya son la norma

Desde el punto de vista de un reclutador, las solicitudes parecen casi demasiado buenas en estos días—fluidas, personalizadas, persuasivas, y aún así cada vez más desconectadas de cualquier prueba de habilidad subyacente. El embudo de contratación no fue diseñado para un mundo donde miles de solicitantes casi idénticos pueden materializarse de la noche a la mañana. Si todos parecen calificados en papel, el currículum deja de funcionar como filtro y empieza a funcionar como ruido.

Lo que ha cambiado no es solo el volumen, sino la intención. Estamos entrando en una fase donde la IA no solo ayuda a los candidatos a presentarse mejor, sino que ayuda a los no candidatos a parecer reales. Los perfiles falsos no son nuevos, pero solían ser fáciles de detectar. Ahora vienen empaquetados con historiales laborales sintéticos, fotos generadas por IA y referencias fabricadas que parecen más limpias que cualquier cosa que un humano real pueda escribir. Y si Gartner tiene razón, esta es la dirección a largo plazo del mercado.

Para sectores nativos digitales como las criptomonedas, el riesgo se amplifica. Estos entornos se mueven rápido, contratan globalmente y a menudo confían en la confianza informal porque no hay tiempo para verificaciones profundas. Cuando un colaborador puede aparecer de la nada, recoger pagos y desaparecer tras una wallet de uso temporal, el costo de confiar incorrectamente no es solo una mala contratación; puede convertirse en un vector de ataque. Ya hemos visto drenajes de tesorería y exploits en subvenciones que comenzaron con identidades falsas, y esos incidentes ocurrieron antes de que la IA potenciara el problema.

Algunos lectores argumentarán que mejores mecanismos de detección de fraudes, más herramientas de RRHH o KYC más estricto resolverán esto. Pero ya hemos intentado parchear el sistema tradicional. Los currículums pueden ser inflados, los títulos adquiridos, las referencias ensayadas, y ahora la IA puede pulir todo en algo que parezca legítimo. El problema no son las herramientas de filtrado. El problema es que toda la pila de contratación se basa en datos autodeclarados, y estos datos se vuelven imposibles de confiar.

De PDFs basados en afirmaciones a una reputación profesional confiable

¿Entonces, cuál es la alternativa? El único camino viable es cambiar de afirmaciones autodeclaradas a una reputación profesional basada en pruebas, no en un sentido de estado de vigilancia, sino en una forma que permita a las personas verificar lo que realmente han hecho sin exponer todo su historial al mundo. Los identificadores descentralizados fueron un paso significativo para demostrar que alguien es un humano real, pero no llegan a responder la única pregunta que importa en la contratación: ¿Puede esta persona entregar?

Aquí es donde las credenciales verificables y las pruebas de contribución en la cadena empiezan a importar, no como una palabra de moda, sino como infraestructura. Imagina poder verificar en privado que un candidato trabajó donde afirmó, sin realizar una referencia, completar un curso sin llamar a una universidad, o confirmar las contribuciones de un desarrollador sin depender de capturas de pantalla de un repositorio privado de GitHub que podría pertenecer a otra persona. Las pruebas de conocimiento cero hacen eso posible, prueba sin compartir en exceso. Y a diferencia de un currículum, estas señales no se pueden falsificar mediante una escritura astuta.

Los críticos dirán que vincular el historial laboral a pruebas criptográficas parece invasivo o excesivamente elaborado. Pero mira cómo ya operan los contribuyentes de web3: identidades pseudónimas construidas sobre resultados reales, no sobre títulos de trabajo. No necesitas el nombre legal de alguien para confiar en ellos; necesitas evidencia de que sus acciones pasadas son suyas. Esa es la transición que el mercado de contratación necesita, le guste o no.

Haciendo la reputación verificable

Si esto sucede, las implicaciones en el mercado serán enormes. Las plataformas de contratación que dependen del emparejamiento por volumen perderán relevancia a medida que las empresas avancen hacia sistemas que filtren basándose en capacidades verificadas. Las agencias y mercados construidos sobre revisión manual lucharán por competir con flujos de trabajo basados en pruebas. La compensación también podría cambiar, cuando la reputación se vuelva portable y verificable; los colaboradores de alta confianza podrán exigir tarifas más altas sin depender de intermediarios. Por otro lado, el costo de falsificar la entrada en una industria aumentará drásticamente, que es exactamente el punto.

La solicitud generada por IA es solo un síntoma. La verdadera crisis es que hemos permitido que afirmaciones no verificables funcionen como la base de la contratación, y ahora la tecnología está ampliando esa grieta hasta convertirse en una falla. Si uno de cada cuatro perfiles de candidatos se vuelve falso, como predice Gartner, las empresas no solo estarán abrumadas. Dejarán de confiar en el sistema por completo. Y cuando la confianza desaparece, la oportunidad desaparece con ella.

Podemos reconstruir la credibilidad en la contratación ahora o esperar a que el mercado se derrumbe bajo el peso de las falsificaciones. El futuro no requiere un lenguaje más pulido. Requiere pruebas.

Ignacio Palomera

Ignacio Palomera es fundador y CEO de Bondex, una red profesional y plataforma de gestión de talento en web3. Con una destacada trayectoria en banca de inversión, incluyendo un período importante como Analista de Fusiones y Adquisiciones en HSBC Global Banking and Markets, Ignacio aporta un profundo conocimiento de los sistemas financieros y operaciones estratégicas al panorama en evolución de web3. Bajo su liderazgo, Bondex ha crecido rápidamente, atrayendo millones de descargas y usuarios activos que pueden ganar entre $4,000 y $10,000 por referencias laborales con incentivos adicionales en tokens, replanteando fundamentalmente cómo las personas intercambian tiempo, dinero y habilidades en una forma peer-to-peer.