Vale, 35%. Esa fue la cifra que me arruinó la semana. Para diciembre de 2025, el 35% de los candidatos de un estudio de Fabric con más de 50.000 personas hacía trampas con IA, frente al 15% de seis meses antes. Encontré el dato un miércoles, como a la 1 de la madrugada, mientras intentaba demostrarle a un antiguo compañero de trabajo que se equivocaba.
Lleva las contrataciones en una empresa SaaS de unas 400 personas y me había escrito: «Creo que un tercio de mis candidatos recibe ayuda de IA en directo y literalmente no sé distinguir cuáles». Le dije que ni hablar. Un tercio me parecía una locura. Pues, en el fondo, tenía razón.
Aquello me metió durante un mes en un agujero sin fondo, buscando todas las estadísticas que pudiera encontrar sobre trampas con IA en entrevistas. Solo me servían las que tenían fuentes reales, porque no paraba de dar con artículos que decían «los estudios demuestran» y luego no enlazaban nada, jaja. No encontré ningún sitio que reuniera todas las cifras, así que esto es mi intento de hacerlo.
Vuelvo a Fabric. Hicieron un estudio más profundo con cerca de 20.000 entrevistas. Marcaron a algo menos del 40% de los candidatos. En los puestos técnicos la cifra se acercaba a la mitad; en ventas, más o menos a una décima parte. Una diferencia aproximada de 4x. Los candidatos junior, con entre cero y cinco años de experiencia, hicieron trampas casi el doble que los perfiles senior.
El mes pasado, en un hilo de r/recruitinghell, un responsable de contratación decía que muchos recién graduados ni siquiera lo ven como hacer trampas y, la verdad, encaja. Alguien del hilo lo comparó con usar una calculadora en un examen de matemáticas. Esa comparación sacaría de quicio a cualquier responsable de contratación, jaja.
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Try InterviewMan FreeLa cifra que más asustó al responsable de contratación fue el 61%. El 61% de quienes hicieron trampas superó los umbrales de aprobado de 7.0 y habría pasado a la ronda siguiente sin que nadie lo detectara. Es decir, más de la mitad de la gente que recibe ayuda de IA logra colarse. Algunas empresas los descubren después, cuando la persona se viene abajo durante el primer mes.
Otras no los descubren nunca. ¿Puede que parte de ese 61% fuera realmente buena y solo quisiera una ventaja? Puede. Pero los datos de rendimiento cuentan otra historia.
El año pasado entró alguien en su equipo que se vino completamente abajo nada más llegar al primer sprint y tardaron tres meses en conseguir que saliera. Una historia no permite calcularlo todo, claro, aunque esta no anda sola: una mala contratación para un puesto de ingeniería de 150.000 dólares cuesta directamente entre el 30 y el 150% de los ingresos del primer año.
El mínimo son 50.000 dólares. Luego hay que contar los 42 días que se tarda de media en cubrir el puesto antes de volver a empezar. Así que sí, 50.000 dólares y 42 días porque alguien escuchaba a ChatGPT durante una ronda de diseño de sistemas.
Para el que se pregunte cómo lo hacen, Fabric también contó los métodos y el resultado da bastante que pensar. Las herramientas preparadas para eso, por ejemplo Cluely e Interview Coder, se llevaban casi la mitad; hablar con ChatGPT en modo de voz desde un segundo dispositivo, un tercio; cambiar de pestaña o mirar otra pantalla, algo menos de una quinta parte.
La ayuda de otra persona en directo se quedaba en el 3%. Poco más que un error de redondeo. En un Slack de ciberseguridad donde suelo leer, alguien dijo que este cambio de métodos improvisados a herramientas específicas se parecía mucho a lo ocurrido con el phishing, que empezó con correos de aficionados y acabó con kits organizados a la venta en internet. El nivel mínimo no deja de subir.
Con varias entrevistas por candidato se ve todavía mejor. Casi la mitad no hizo trampas nunca y aproximadamente otro cuarto fue cambiando según la ocasión, como quien lanza una moneda dependiendo del día. Y luego está el 30%. Ese 30% hizo trampas todas las veces. Todas. Ya no hablamos de gente probando una idea, para ellos es el procedimiento habitual, y era justo la sospecha del responsable de contratación cuando aquella noche me escribió lo de su tercio de candidatos.
Karat, por su parte, detectó cinco veces más trampas en dos años y eso encaja con Fabric. Hoy casi seis de cada diez responsables de contratación sospechan que hay candidatos fingiendo sus capacidades con IA durante evaluaciones en directo. Pero ojo a la cifra que viene después: el 62% cree que los aspirantes son mejores fingiendo que los reclutadores encontrándolos.
El 62%. Se la pasé a mi antiguo compañero, guardó silencio un momento y acabó diciendo: «Sí, eso suena bastante acertado». Y hay más, porque el 71% de quienes buscaron empleo recientemente admitió haber hecho trampas durante la contratación, ya fuera buscando respuestas en Google o usando generadores completos con IA. Un líder tecnológico dijo que el 80% de los candidatos había usado un LLM en su prueba inicial de código a pesar de que les dijeron que no lo hicieran.
El día de la semana también influye y aquí la cifra hasta tiene cierta gracia. El domingo quedó por encima de todos con un 47.1%, mientras los demás días laborables se movían entre el 35 y el 40%, algo bastante fácil de imaginar cuando la gente está en casa, es fin de semana y nadie mira. En aquel Slack de ciberseguridad alguien bautizó el domingo como «el día de hacer trampas en más de un sentido» y sí, me reí. El 35% con el que empezaba todo se convierte en 47% los domingos. Casi la mitad.
Y todavía queda la proyección de Gartner. Para 2028, el 25% del conjunto de candidatos estará formado por perfiles inventados por completo, uno de cada cuatro. Mi antiguo compañero leyó aquello y preguntó: «¿Ahora también tengo que preocuparme por si la persona siquiera existe?». Pues parece que sí.
Los deepfakes, mientras tanto, están acelerando. El 17% de los responsables de RR. HH. consultados en una encuesta de mediados de 2025 dijo haberse topado con esa tecnología en una entrevista por vídeo, y solo en el Q1 de 2025 hubo 179 incidentes, más que durante todo 2024. Las estafas con deepfakes de IA crecieron un 700% en 2025. En Estados Unidos, las pérdidas por ese fraude se triplicaron, pasando de 360 millones a 1.1 mil millones de dólares.
Una reclutadora con la que trabajé tuvo el mes pasado a un candidato cuya cara parecía iluminada de forma un poco distinta a la habitación que se veía detrás. No pudo demostrar nada. Solo me dijo que aquello se veía raro.
Ahora mismo hay más de veinte herramientas de IA para entrevistas en el mercado, desde extensiones de navegador hasta aplicaciones de escritorio. Los precios van de doce dólares al mes para InterviewMan con el plan anual a doscientos noventa y nueve para Interview Coder, que solo sirve para rondas de código. La filtración de Cluely de mediados de 2025 expuso a 83.000 usuarios, además de las entrevistas en las que cada persona había usado la herramienta, después de que unos hackers encontraran una contraseña de administrador en un repositorio público de GitHub. Eso dejó a mucha gente intranquila.
Aviso, trabajo en InterviewMan. Lo que más nos importa es si una herramienta protege tus datos o te deja vendido. InterviewMan funciona como aplicación de escritorio, no como extensión del navegador, así que no aparece en los registros de supervisión. La usan 57.000 personas, tiene 4.8 estrellas de 257 valoraciones, más de veinte funciones de sigilo y cuesta doce dólares al mes con el plan anual. Entre todos esos usuarios no existe ni un solo informe confirmado de detección en ninguna plataforma supervisada.
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