Cuando nuestros agentes de IA buscan trabajo por nosotros

¿Puede ser el próximo gran cambio en el recruitment? Recientemente Jack & Jill uno de los players de referencia en el IA recruitment ha anunciado una nueva ronda de financiación de 40M USD (serie A), solo 12 meses después de su ronda seed de 20M USD.

Imagen generada con IA bajo licencia

¿Otro hype en el ecosistema de la inteligencia artificial? ¿Qué es lo que nos propone realmente Jack&Jill?

Pues básicamente dos agentes de inteligencia artificial. Uno de ellos es Jack y representa a los candidatos y el otro que es Jill representa a las empresas.

Los dos agentes "hablan" (interactúan) entre ellos, entienden que buscan ambas partes e intentan encontrar un match antes incluso que exista candidatura.

A otro nivel, esto me recuerda mucho a la propuesta de valor que hacía Jobandtalent hace más de 15 años y que venía a decir... "no busques trabajo, el trabajo te encuentra a ti" (y que fue un auténtico fail), o más recientes las de los casual job boards como Jobtoday, Snagajob, CornerJob, que nos decían que en menos de 24h teníamos trabajo (y que era/es claramente un "overpromise").

Ahora con la IA como referente Jack&Jill nos pone encima de la mesa una propuesta realmente ambiciosa- olvidémonos de los procesos tradicionales y dejemos que la IA trabaje por nosotros. Jack&Jill no da datos específicos pero habla de que en su red hay miles de profesionales (+380k) y empresas (+5k) y que ya han generado decenas de miles de entrevistas (+25k).

A todas luces, parece que es algo todavía muy incipiente y que debe consolidarse y demostrar de forma clara su propuesta de valor, pero por el momento a los inversores ya les ha llamado la atención (que no es garantía de nada).

Eso sí, seguro que detrás de estos pioneros, aparecerán otros y se abrirá una nueva vía para explorar algo que es como el "Santo Grial" del recruitment- el matching perfecto.

No nos dejemos llevar por el hype

Más allá de la inversión a una valoración de unos 158M USD, que a todas luces suena a elevada para una empresa fundada en 2025 y que no ha demostrado una clara tracción, lo realmente es plantearse

¿Estamos empezando a pasar de un mercado de empleo basado en buscar y aplicar a otro en el que los agentes de IA representan permanentemente a profesionales y empresas?

Y si esta hipótesis nos la creemos...

¿Cambia realmente el modelo o simplemente estamos construyendo una nueva interfaz sobre las mismas reglas de siempre?

El gran cambio: de buscar a ser representado

Durante décadas, la arquitectura del recruitment digital ha cambiado muy poco. La dinámica se ha mantenido inmóvil.

Infografía de Jack&Jill generada con IA

Una empresa publica una oferta. Los candidatos la encuentran. Aplican. La empresa recibe candidaturas, filtra, crea una shortlist y empieza entrevistas.

A este proceso base se le ha ido añadiendo tecnología para incrementar el alcance de la difusión, reducir costes/ tiempo, facilitar el proceso de gestión: job boards, agregadores, redes profesionales, ATS, programmatic recruitment, motores de recomendación, matching con IA,...

Pero en el fondo, la lógica fundamental continúa siendo la misma

Oferta > Búsqueda > Candidatura > Screening > Entrevista > Contratación

Ahora, Jack&Jill nos plantea algo diferente.

Jack habla con el profesional para entender no sólo qué ha hecho, sinó qué quiere hacer, qué salario espero, qué tipo de empresa busca, qué condiciones acepta o qué le haría plantearse un cambio.

Nota: Esto es algo parecido a lo que hacía Hired (adquirida por LLH Recruitment), con perfiles tecnológicos o filosóficamente lo que debería hacer un Head Hunter (pero solo lo hacen algunos de forma recurrente).

Jill, hace algo parecido con la empresa. A similitud que harían los profesionales del sector (Empresas de selección, Hed Hunting, ETT, BPO,...) cuando buscan/ gestionan clientes.

A partir de ahí, los dos agentes buscan compatibilidades y sólo cuando detectan suficiente interés potencial se produce una introducción entre candidato y empresa.

Así, no necesariamente hay búsqueda, ni candidatura, ni siquiera tiene que existir una intención activa de cambiar de trabajo.

Con la propuesta de Jack&Jill el modelo se podría transformar en algo parecido a:

Agente del candidato <-> agente de la empresa

Y solo cuando ambos detectan una oportunidad suficientemente interesante entran las personas en juego.

La IA está generando un problema que toca ponerle solución

La IA está reduciendo de una forma drástica el coste de aplicar a un empleo.

Encontrar ofertas, adaptar el CV, preparar una carta de presentación o responder preguntas puede automatizarse cada vez más.

El coste marginal de generar una candidatura se acerca a cero. Y esto tiene consecuencias:

Más candidaturas

Y no necesariamente mejores. La empresas necesitan entonces más tecnología para filtrar esas candidaturas. Y los candidatos utilizan todavía más tecnología para superar esos filtros.

Entramos en una dinámica bastante absurda:

IA para aplicas > IA para filitar > más IA para aplicar > más IA para filtrar

La propuesta agent-to-agent introduce una nueva línea de trabajo: quizás la solución no es hacer más eficiente la candidatura.

Quizás la solución es hacerla innecesaria.

En lugar de permitir que un candidato aplique automáticamente a 500 ofertas, su agente podría analizar miles de oportunidades y activar únicamente aquellas en las que existe una compatibilidad razonable.

Y el agente de la empresa podría hacer exactamente lo mismo con los candidatos.

En teoría, menos volumen y mejor calidad.

Pero solo es en teoría, ya que para que esto sea algo exitoso, los candidatos deben confiar una necesidad básica como es tener empleo, en una "caja negra" como la IA, y las empresas asumir que los candidatos seleccionados son los que debe revisar obviando el resto.

Y digo esto... porque en el lado candidato, puede ser que en ciertos perfiles cualificados o que no tengan urgencia por el cambio exista esa confianza, algo que dudo mucho en perfiles operativos o necesitados urgentemente de empleo. Pero es que en el lado empresa, llevamos años dándoles herramientas de screening, de descarte automático y siempre, siempre hay desconfianza y quiere tener cuantos más candidatos mejor.

Así que ok! la tecnología lo puede hacer, pero también necesitamos un cambio cultural y eso no es ni tan fácil ni rápido.

La propuesta suena bien. Quizás demasiado bien

Como decía, Jack&Jill es una señal interesante, pero todavía no ha demostrado que este modelo funcione.

Todavía no han demostrado que esté generando contrataciones y que estos candidatos que se obtienen sean mejores que los que se obtienen por otros canales.

Así que de momento hay bastante "hype", y falta demostrar métricas como: interview-to-hire, permanencia, satisfacción del canddiato y empresa, calidad de contratación, coste por contratación para poder determinar si estamos realmente ante un modelo superior.

El agente cambia la experiencia. No elimina la necesidad del marketplace

Aunque sustituyamos búsquedas, formularios por agentes inteligentes, seguimos estando en el fondo en un marketplace bilateral.

Para que el agente de un candidato sea útil necesita tener acceso a muchas oportunidades relevantes.

Para que el agente de una empresa sea útil necesita tener acceso a muchos candidatos relevantes.

Es decir, seguimos necesitando liquidez: volumen de ofertas y volumen de candidatos (dos de los pilares de la propuesta de valor de cualquier job board).

Conclusión: Las viejas reglas de los marketplaces- escala, liquidez, densidad y efectos de red- siguen plenamente vigentes.

Incluso, podrían ser aún más importantes.

Aquí tenemos una paradoja estadística- a ver si soy capaz de explicarme.

Podríamos pensar que si el matching mejora gracias a la IA, necesitaremos de bases de candidatos más pequeñas, pero realmente puede ocurrir todo lo contrario.

Cuanto mejor sea la capacidad de un agente para comprender requisitos complejos, más valor puede extraer de un pool enorme de candidatos (es la base de los LLM's).

Es decir, p.e: Encontrar un Product Manger en Barcelona es algo relativamente fácil (estamos siendo poco exhaustivos), pero si lo que pedimos es Product Manager, especializado en marketplaces B2B, con experiencia internacional, dispuesto a trabajar 3 días en modo presencial, en un rango salarial de entre 40-50k €/año y que además esté dispuesto a un cambio de empresa en una ventana de 6 meses, requerimos de una base de consulta muchísimo más amplia.

En resumen, a mayor capacidad de adaptación/ personalización y de screening/ filtrado, mayor debe ser el pool de análisis (candidatos y ofertas)- Esto es un típico error en bolsas de empleo, que nos venimos arriba con muchos filtros, pero la base de consulta es pequeña y entonces el % de resultados cero se dispara, afectando la experiencia de usuario.

El tamaño y profundidad del marketplace es clave y con un modelo de agentes IA mucho más.

El reto de los players basados en agentes IA especializados

Players como Jack&Jill parten de la siguiente premisa: necesitas un agente especializado que te represente profesionalmente.

Pero... ¿Y si tu agente de empleo no fuese una aplicación específica? ¿Y si fuese simplemente tu agente personal de IA?

Un agente que ya conoce tu trayectoria profesional, tus proyectos, tus habilidades, tus intereses, qué estás aprendiendo, tu agenda, tus preferencias y, potencialmente, buena parte de tu contexto.

Entonces, quizás Jack podría ser prescindible, ¿no? ChatGPT ya ha empezado hacer movimientos en el área de empleo (muy primarios) y seguro que veremos evoluciones y más asistentes IA explorarán esta vía.

Y en el lado empresarial, podría pasar algo parecido- El agente que representa a la empresa podría vivir perfectamente dentro del ATS, el HCM o las herramientas que usan diariamente los recruiters. En definitiva, podríamos verlo en Pandapé, Hiring Room, Microsoft, LinkedIn, Successfactors, Oracle, Personio, o cualquier otro gran ATS.

Así, el escenario podría acabar siendo algo del tipo:

Personal AI Agent <-> Corporate Hiring Agent

Y esto plantea una nueva pregunta: ¿Que valor diferencial aportan estos agentes especializados? y ¿Eso justifica su valoración e inversión recibida?

La clave radica en quien controla los datos- quién tiene acceso a los candidatos y las ofertas (y consecuentemente a las empresas). Vamos, algo que es propio del modelo clásico.

Para que este nuevo tipo de agentes especializados funcionen necesitan poder tener acceso a información:

• Candidato: identidad + experiencia + skills + aspiraciones + salario + disponibilidad + intención

• Empresa: vacantes + requisitos + salario + cultura + necesidades futuras + histórico de contratación

Y siendo precisos... cada player tiene una parte de la foto:

• Bolsas de empleo: Tienen ofertas, candidatos, histórico de necesidades, intención de búsqueda

• LinkedIn: tiene identidad profesional, grafo (conexión de perfiles)

• ATS/ HCM: candidatos, procesos, posiciones, contrataciones, skills a desarrollar

Estos nuevos players, quieren aunarlo todo... lo cual para nada es un reto fácil y además hay que entender que el entorno del HR Tech, cada vez más tiende a los ecosistemas con players que suman diferentes piezas del puzzle en su propuesta de valor.

Su propuesta de valor, la quieren pivotar del mundo de las audiencias (al final las bolsas de empleo no dejan de ser medios especializados) hacia el mundo de:

Data + acceso + liquidad

Pero no olvidemos que excepto alguien te de acceso, al final necesitas la audiencia. Sino, siempre serás una solución dependiente de terceros.

¿Qué pasa con los job boards?

Ya hace tiempo que hay muchos que los quieren enterrar, pero ni mucho menos están muertos.

Lo que si puede pasar es que deban evolucionar en su propuesta de valor. Hoy un job board clásico es un destino donde los candidatos buscan oportunidades que son publicadas por empresas y donde se produce una postulación.

La evolución, podría ser a grandes fuentes de contenido cualificado que es consultado por máquinas. Así el KPI podría dejar de ser:

¿cuántos millones de usuarios visitan mi plataforma?

para convertirse en:

¿cuántas consultas realizan los agentes sobre mi inventario?

La interfaz perdería relevancia (en el lado empresa con los ATS ya esta empezando a pasar) y la capa de datos ganaría mucho valor.

Eso podría llevar asociado cambios en las estrategias de SEO, SEM, programmatic recruitment, gestión de bases de datos de CV, integraciones con ATS, integraciones con agentes IA e incluso los modelos de negocio basados en "pay & pray" o "performance".

El gran cambio para las bolsas de empleo podría pasar por su adaptación a ser infraestructuras aptas para los agentes IA.

La señal

Ni mucho menos, Jack6Jill es el ganador de este nuevo modelo, todavía no ha demostrado nada, pero es una señal interesante (más allá del hype inversor).

Los agentes no van a sustituir mañana a los actuales job boards, ATS,... pero si es claro que la IA se va expandiendo como una mancha de aceite a una velocidad muy alta y hay que estar atento a qué oportunidades ofrece y qué limitaciones sigue teniendo.

Ahora tenemos una señal encima de la mesa (que ya apareció hace más de 15 años) y que cuestiona una de las premisas fundamentales del recruitment digital: que candidatos y empresas tengan que buscarse activamente.

Si los agentes pueden representar permanentemente a ambas partes, el mercado puede evolucionar desde un modelo basado en búsquedas y candidaturas hacia otro basado en intención, representación y matching continuo.

Pero la tecnología no hace desaparecer las reglas económicas del mercado.

Los nuevos actores seguirán necesitando escala, liquidez, densidad e inventario. Y tendrán que demostrar algo bastante más difícil que generar matches o entrevistas: que sus agentes consiguen mejores contrataciones.

La carrera no es construir el mejor recruiter con IA, sino que irá más por la vía de ¿quién será capaz de representar a candidatos y empresas y tendrá acceso a los datos y al inventario necesarios para que esos agentes sean realmente útiles?

Ahí es donde realmente radica el reto de un cambio/ evolución de este tipo.