Prompts de IA para RRHH: Selección, Onboarding y Evaluación

Por David Moya · · 22 min lectura

En este artículo

  1. RRHH y la IA: donde aporta valor real
  2. Prompt 1: Screening y filtrado de CVs
  3. Prompt 2: Crear descripciones de puesto (JDs)
  4. Prompt 3: Plan de onboarding personalizado
  5. Prompt 4: Evaluación de desempeño
  6. Prompt 5: Encuestas de clima laboral
  7. Prompt 6: Plan de formación por competencias
  8. Prompt 7: Proceso de offboarding
  9. Prompt 8: Analítica de RRHH y KPIs
  10. Buenas prácticas y aspectos legales
  11. Preguntas frecuentes

El departamento de recursos humanos gestiona uno de los activos más valiosos de cualquier empresa: las personas. Pero gran parte del tiempo de RRHH se consume en tareas administrativas y repetitivas: redactar ofertas de empleo, filtrar cientos de CVs, preparar evaluaciones, diseñar planes de onboarding que luego nadie sigue.

La inteligencia artificial no va a tomar decisiones sobre personas por ti (ni deberia). Pero puede encargarse de la parte mecánica: generar borradores de descripciones de puesto, crear matrices de evaluación, diseñar planes de formación y analizar datos de rotación. Tu aportas el criterio humano. La IA aporta velocidad y consistencia.

En esta guía encontraras 8 prompts específicos para RRHH, listos para copiar y adaptar a tu empresa. Cada uno resuelve un problema real que consume horas cada semana en cualquier departamento de personas.

Nota: Si buscas prompts para otras áreas, consulta los de facturación y cobros, contabilidad, asesoría legal o logistica y almacén.
Guía principal: Este artículo forma parte de la Prompting profesional.

Resumen rápido

8 prompts para RRHH: screening de CVs, creación de JDs, onboarding personalizado, evaluación de desempeño, encuestas de clima, formación por competencias, offboarding estructurado y analítica de personas. Todos con ejemplo de uso real y adaptables a cualquier tamaño de empresa.

RRHH y la IA: donde aporta valor real

El ciclo de vida del empleado tiene múltiples fases donde la IA puede actuar como asistente del profesional de RRHH:

Importante: los datos de empleados son datos personales protegidos por el RGPD. Nunca pases datos reales de empleados (nombres, salarios, evaluaciones) a versiones gratuitas de ChatGPT o Claude. Usa versiones empresariales con garantias de privacidad, o mejor aun, instala Ollama y ejecuta modelos en local para que los datos nunca salgan de tu ordenador. Modelos como Qwen funcionan bien para estas tareas sin coste de suscripción.

Prompt 1: Screening y filtrado de CVs

Filtrar 200 CVs para un puesto es una de las tareas más tediosas de RRHH. Este prompt convierte a la IA en un primer filtro objetivo que evalua cada candidato contra los requisitos del puesto y te presenta un ranking priorizado.

Prompt: Filtrado estructurado de CVs

Eres un tecnico de seleccion senior con 10 anos de experiencia en reclutamiento IT/B2B.

Contexto: Estoy seleccionando candidatos para el siguiente puesto:
- Titulo del puesto: [titulo]
- Departamento: [departamento]
- Requisitos imprescindibles: [lista]
- Requisitos deseables: [lista]
- Experiencia minima: [anos]
- Ubicacion: [presencial/remoto/hibrido + ciudad]
- Rango salarial: [rango]

A continuacion te paso el CV de un candidato:
[pega el CV en texto plano]

Tarea: Evalua al candidato en base a los requisitos del puesto.

Para cada requisito imprescindible, indica:
- CUMPLE: el CV demuestra claramente esta competencia
- PARCIAL: hay indicios pero no evidencia clara
- NO CUMPLE: no aparece en el CV

Para cada requisito deseable, indica si lo cumple o no.

Genera:
1. PUNTUACION: de 0 a 100 (donde 100 = candidato perfecto)
2. FORTALEZAS: 3 puntos fuertes del candidato para este puesto
3. RIESGOS: aspectos que habria que explorar en entrevista
4. RECOMENDACION: ENTREVISTAR / RESERVA / DESCARTAR
5. PREGUNTAS SUGERIDAS: 3 preguntas especificas para la entrevista basadas en los gaps detectados

Formato: Estructurado con secciones claras. Se conciso y factual.
Restricciones: No discrimines por edad, genero, nacionalidad ni universidad.
Evalua solo competencias y experiencia demostrable.

Ejemplo práctico: Buscas un Controller Financiero con experiencia en consolidación de grupos y SAP. Pasas el CV de una candidata que tiene 8 años en auditoría Big Four y 3 como responsable de contabilidad en una industrial. El modelo puntua 72/100: cumple en experiencia contable y auditoría, parcial en SAP (solo menciona "entorno ERP" sin especificar), no cumple en consolidación de grupos. Recomendación: ENTREVISTAR con preguntas sobre experiencia SAP concreta y si ha participado en cierres consolidados.

Con este prompt, puedes procesar 20 CVs en una hora en lugar de un día completo. El modelo no toma la decisión: tu la tomas con mejor información.

Prompt 2: Crear descripciones de puesto (JDs)

Una buena descripción de puesto atrae al candidato correcto y filtra al que no encaja. Una mala JD genera cientos de candidaturas irrelevantes y ahuyenta al talento. Este prompt genera JDs profesionales, inclusivas y realistas.

Prompt: Generador de Job Descriptions

Eres un especialista en employer branding y redaccion de ofertas de empleo.

Contexto de la empresa:
- Nombre: [nombre]
- Sector: [sector]
- Tamano: [numero empleados]
- Cultura: [breve descripcion: startup agil, corporativa formal, etc.]
- Propuesta de valor al empleado (EVP): [que ofreces mas alla del salario]

Puesto a cubrir:
- Titulo: [titulo]
- Departamento: [departamento]
- Reporte a: [puesto del responsable directo]
- Ubicacion: [presencial/remoto/hibrido + ciudad]
- Tipo de contrato: [indefinido/temporal/proyecto]
- Rango salarial: [rango, si se publica]

Responsabilidades principales (las 5-7 mas importantes):
[lista]

Requisitos imprescindibles:
[lista con anos de experiencia si aplica]

Requisitos deseables (nice to have):
[lista]

Tarea: Genera una descripcion de puesto completa con las siguientes secciones:
1. HOOK: Parrafo inicial que enganche al candidato ideal (no generico)
2. SOBRE NOSOTROS: 3-4 lineas sobre la empresa (no un copy corporativo)
3. EL ROL: Que hara en el dia a dia (concreto, no vaguedades)
4. RESPONSABILIDADES: Lista clara y priorizada
5. BUSCAMOS A ALGUIEN QUE: Requisitos escritos en positivo
6. NICE TO HAVE: Extras que suman pero no son eliminatorios
7. QUE OFRECEMOS: Beneficios concretos (nada de "buen ambiente")
8. PROCESO DE SELECCION: Pasos y timeline estimado

Restricciones: No uses lenguaje discriminatorio. No pongas requisitos
inflados (10 anos para una tecnologia que existe hace 5). Se honesto con
lo que ofreces. Tono profesional pero cercano.

Ejemplo práctico: Necesitas un DevOps Engineer para una fintech de 45 personas en Madrid, híbrido, con experiencia en Kubernetes y AWS. El modelo genera un hook tipo: "Nuestro equipo de plataforma mantiene una infraestructura que procesa 2M de transacciones diarias. Buscamos a alguien que quiera llevarla al siguiente nivel: más automatización, más resiliencia, menos tickets a las 3 AM." Eso es mucho más atractivo que "Buscamos un DevOps con experiencia en entornos cloud".

La JD incluye un proceso de selección transparente: "1. Revisión de CV (5 días). 2. Entrevista técnica (45 min). 3. Caso práctico en casa (3h máximo). 4. Entrevista con el equipo (30 min). Respuesta final en 2 semanas." Esta transparencia reduce las candidaturas fantasma y mejora la experiencia del candidato.

Prompt 3: Plan de onboarding personalizado

El onboarding no es "darle un portátil y sentarlo al lado de alguien". Un proceso de incorporación estructurado reduce la rotación temprana y acelera el tiempo hasta que el nuevo empleado es productivo. Este prompt genera un plan de 90 días adaptado al puesto.

Prompt: Plan de onboarding 30-60-90 días

Eres un consultor de RRHH especializado en programas de onboarding.

Contexto:
- Empresa: [nombre, sector, tamano]
- Puesto del nuevo empleado: [titulo]
- Departamento: [departamento]
- Responsable directo: [nombre y puesto]
- Fecha de incorporacion: [fecha]
- Experiencia previa relevante: [breve resumen]
- Modalidad: [presencial/remoto/hibrido]

Herramientas que usa la empresa: [Slack, Google Workspace, Jira, etc.]
Reuniones periodicas del equipo: [frecuencia y formato]

Tarea: Genera un plan de onboarding estructurado en 3 fases:

FASE 1 - Primeros 30 dias (Aprender):
- Objetivo general de la fase
- Semana 1: actividades dia a dia (incluir welcome kit, accesos, reuniones clave)
- Semana 2-4: formacion, shadowing, documentacion a revisar
- Buddy asignado: perfil recomendado
- Checkpoint al dia 30: que deberia saber/hacer

FASE 2 - Dias 31-60 (Contribuir):
- Primer proyecto o tarea real (con alcance acotado)
- Reuniones 1:1 con stakeholders clave
- Feedback bidireccional: como pedirlo y como darlo
- Checkpoint al dia 60: que deberia haber entregado

FASE 3 - Dias 61-90 (Autonomia):
- Responsabilidades completas asumidas
- Primer objetivo medible
- Evaluacion de periodo de prueba: criterios claros
- Plan de desarrollo para los siguientes 6 meses

Formato: Cronograma con fechas concretas (calculadas desde la fecha de
incorporacion), responsable de cada accion y resultado esperado.
Incluye una checklist descargable al final.

Ejemplo práctico: Incorporas a una Account Manager en una SaaS B2B de 30 personas. El modelo genera un plan donde la semana 1 incluye: reunión con el CEO (30 min, cultura y visión), sesión con producto (demo completa), acceso a CRM con tutorial, lunch con el equipo comercial. La semana 2: shadowing de 3 llamadas comerciales con el AM senior, revisión de las 10 cuentas que gestionara, estudio de casos de éxito y de churn. Al día 30, el checkpoint es: "Puede hacer una demo del producto sola y conoce el pipeline de sus 10 cuentas."

Sin este plan, el nuevo empleado pierde 2-3 semanas hasta que entiende donde esta todo. Con el, desde el día 1 sabe exactamente que tiene que hacer y con quien hablar.

Prompt 4: Evaluación de desempeño

Las evaluaciones de desempeño son uno de los procesos que más ansiedad generan, tanto para el evaluador como para el evaluado. Este prompt ayuda a estructurar la evaluación con criterios objetivos y redactar el feedback de forma constructiva.

Prompt: Evaluación de desempeño estructurada

Eres un consultor de desarrollo organizacional especializado en
gestion del desempeno.

Contexto:
- Empleado: [nombre o iniciales]
- Puesto: [titulo]
- Antiguedad en el puesto: [tiempo]
- Periodo evaluado: [fecha inicio - fecha fin]
- Objetivos del periodo: [lista de 3-5 objetivos con metricas]
- Resultados obtenidos: [datos reales de cada objetivo]
- Competencias a evaluar: [lista de competencias del puesto]
- Observaciones del responsable: [notas informales sobre el periodo]

Tarea: Genera una evaluacion de desempeno completa con:

1. RESUMEN EJECUTIVO: 3-4 lineas con la valoracion general
2. CUMPLIMIENTO DE OBJETIVOS: Para cada objetivo, indica % de cumplimiento
   y comentario breve
3. EVALUACION DE COMPETENCIAS: Para cada competencia, puntua de 1 a 5
   (1=no cumple, 3=cumple, 5=excepcional) con evidencias
4. FORTALEZAS: 3 puntos fuertes demostrados con ejemplos
5. AREAS DE MEJORA: 2-3 areas con sugerencias concretas (no genericas)
6. PLAN DE DESARROLLO: 3 acciones especificas para el proximo periodo
   (formacion, mentoring, proyecto retador, etc.)
7. TEXTO DE FEEDBACK: Parrafo que el responsable puede usar como guion
   para la conversacion de feedback (tono constructivo y motivador)

Restricciones: Se justo y basate en hechos. No uses lenguaje ambiguo
("deberia mejorar su actitud"). Cada area de mejora debe ir acompanada
de una accion concreta. El feedback debe ser especifico y accionable.

Ejemplo práctico: Evaluas a un desarrollador backend con 3 objetivos: reducir tiempo de respuesta de la API (objetivo: -30%, resultado: -22%), entregar el módulo de facturación (entregado con 2 semanas de retraso) y mentorizar a un junior (feedback positivo del junior). El modelo genera: "Cumplimiento global del 78%. Destaca la mejora de rendimiento (-22% vs -30% objetivo, progreso significativo) y el compromiso con la mentorizacion. El retraso en facturación se debio parcialmente a cambios de alcance no controlados. Área de mejora: gestión de expectativas con producto cuando el alcance cambia. Acción: participar en el workshop de estimación ágil del Q4."

El texto de feedback que genera es un guion que el responsable puede adaptar. No es un copy-paste: es un punto de partida que ahorra una hora de redacción y asegura que no se olvida ningún punto importante.

Prompt 5: Encuestas de clima laboral

Medir el clima laboral es fácil. Analizarlo y actuar sobre los resultados es donde la mayoría de empresas fallan. Este prompt no solo genera la encuesta sino que analiza los resultados y propone acciones concretas.

Prompt: Encuesta de clima y análisis de resultados

Eres un consultor de clima organizacional con experiencia en PYMES espanolas.

MODO 1 - CREAR ENCUESTA:
Contexto: [tamano empresa, sector, temas que preocupan]
Genera una encuesta de clima laboral con:
- 15-20 preguntas (escala Likert 1-5 + 3 preguntas abiertas)
- Categorias: satisfaccion general, liderazgo, comunicacion,
  desarrollo profesional, conciliacion, compensacion
- Anonimato garantizado (incluir texto introductorio)
- Tiempo estimado: maximo 10 minutos

MODO 2 - ANALIZAR RESULTADOS:
Resultados de la encuesta:
[pega aqui los datos: pregunta, media, desviacion, respuestas textuales]

Analiza:
1. FORTALEZAS: categorias con puntuacion >= 4.0
2. ALERTAS: categorias con puntuacion < 3.0
3. TENDENCIAS: comparar con encuesta anterior si hay datos
4. ANALISIS DE COMENTARIOS: temas recurrentes en respuestas abiertas
5. PLAN DE ACCION: 5 acciones concretas priorizadas por impacto
   (cada accion con responsable sugerido, plazo y metrica de exito)
6. COMUNICACION: borrador del email a enviar a la plantilla
   comunicando resultados y acciones (transparencia, sin edulcorar)

Ejemplo práctico: Tienes una empresa de 60 personas y los resultados muestran: satisfacción general 3.8, liderazgo 4.1, comunicación 2.7, desarrollo profesional 2.9, conciliación 4.3, compensación 3.2. El modelo identifica que comunicación y desarrollo profesional son las alertas criticas. En los comentarios abiertos detecta un patrón: "no me entero de las decisiones hasta que ya están tomadas" y "no tengo claro como puedo crecer aquí".

El plan de acción propone: 1) Implementar un all-hands mensual de 30 minutos con actualizaciones de dirección (responsable: CEO, plazo: septiembre). 2) Definir career paths por departamento con requisitos claros para cada nivel (responsable: RRHH + managers, plazo: noviembre). Concreto, medible, con fecha.

Prompt 6: Plan de formación por competencias

La formación sin estrategia es gasto. La formación alineada con competencias es inversión. Este prompt detecta gaps de competencias y genera itinerarios formativos adaptados.

Prompt: Itinerario formativo por competencias

Eres un especialista en Learning & Development para empresas tecnologicas.

Contexto:
- Empleado: [puesto actual]
- Puesto objetivo (si aplica): [puesto al que aspira]
- Competencias actuales: [lista con nivel: basico/intermedio/avanzado]
- Competencias requeridas: [lista del puesto actual o del puesto objetivo]
- Presupuesto de formacion: [anual por empleado]
- Formato preferido: [online/presencial/mixto]
- Tiempo disponible: [horas semanales dedicadas a formacion]

Tarea: Genera un itinerario formativo de 6 meses con:
1. ANALISIS DE GAPS: tabla con competencia, nivel actual, nivel requerido, gap
2. PRIORIZACION: ordenar los gaps por impacto en el rendimiento
3. ITINERARIO: para cada gap, recomendar:
   - Recurso formativo concreto (curso online, libro, certificacion, mentoring)
   - Duracion estimada
   - Coste (dentro del presupuesto)
   - Forma de evaluar que se ha adquirido la competencia
4. CRONOGRAMA: distribucion mensual realista
5. METRICAS: como medir el ROI de la formacion al final del periodo

Restricciones: Prioriza recursos en espanol cuando existan. Mezcla
formatos (no todo cursos online). Incluye al menos 1 accion de aprendizaje
practico (proyecto, shadowing, presentacion interna).

Ejemplo práctico: Un analista de datos quiere evolucionar a Data Engineer. Tiene nivel avanzado en SQL y Python, intermedio en cloud y básico en orquestación de datos (Airflow, dbt). El modelo genera un itinerario de 6 meses: meses 1-2, certificación AWS Data Analytics (online, 120h, 300 EUR). Meses 3-4, curso de dbt en Data Engineering Zoomcamp (gratis, 80h) con proyecto interno como práctica. Meses 5-6, shadowing del Data Engineer senior 4h/semana + liderazgo de un pipeline de datos real. Evaluación: al final del mes 6, debe ser capaz de diseñar y deployar un pipeline ETL completo en producción.

Prompt 7: Proceso de offboarding

El offboarding es el proceso que más se descuida en RRHH. Cuando alguien se va, la prisa por cubrir el hueco hace que se pierda conocimiento crítico, se dejen accesos abiertos y se queme la relación con un posible embajador de marca. Este prompt estructura el proceso completo.

Prompt: Checklist y gestión de offboarding

Eres un consultor de RRHH especializado en gestion de salidas.

Contexto:
- Empleado que se va: [puesto, departamento, antiguedad]
- Tipo de salida: [voluntaria / despido / fin de contrato / jubilacion]
- Fecha efectiva de salida: [fecha]
- Periodo de preaviso: [dias]
- Tiene personas a cargo: [si/no, cuantas]
- Proyectos en curso: [lista de proyectos activos]
- Accesos criticos: [sistemas, cuentas, llaves fisicas]

Tarea: Genera un plan de offboarding completo con:

1. CHECKLIST ADMINISTRATIVA:
   - Documentacion laboral (finiquito, certificado empresa, etc.)
   - Devolucion de equipos y material
   - Revocacion de accesos (IT, fisicos, cuentas)
   - Comunicacion interna: quien informa, cuando, como

2. TRANSFERENCIA DE CONOCIMIENTO:
   - Documentacion que debe dejar (procesos, contactos, passwords)
   - Sesiones de traspaso con sucesor o equipo (calendario sugerido)
   - Proyectos: plan de continuidad para cada uno

3. ENTREVISTA DE SALIDA:
   - 10 preguntas para la exit interview (si es salida voluntaria)
   - Formato y quien la conduce (no el responsable directo)

4. COMUNICACION:
   - Borrador de comunicacion interna al equipo
   - Borrador de comunicacion al cliente si gestionaba cuentas
   - Referencia: borrador de carta de recomendacion (si procede)

Restricciones: Tono profesional y respetuoso independientemente del
tipo de salida. Cumplir con plazos legales del Estatuto de los
Trabajadores. No quemar puentes.

Ejemplo práctico: Se va la responsable de marketing digital tras 4 años. Salida voluntaria, 15 días de preaviso. El modelo genera un calendario de traspaso: días 1-5, documentar todos los accesos a redes sociales, herramientas de analítica, credenciales de publicidad. Días 6-10, sesiones de traspaso con el equipo (una por canal). Días 11-15, entrevista de salida con RRHH y cierre administrativo. La entrevista de salida incluye preguntas como: "Que habrias cambiado de tu experiencia aquí si hubieras podido?" y "Que deberiamos hacer diferente para la persona que te sustituya?".

Prompt 8: Analítica de RRHH y KPIs

People Analytics ya no es solo para grandes corporaciones. Con los datos que tienes en tu hoja de calculo de empleados, la IA puede generar informes que antes requerían un analista dedicado. Este prompt transforma datos en bruto en insights accionables.

Prompt: Dashboard de métricas de RRHH

Eres un analista de People Analytics con experiencia en PYMES.

Datos disponibles:
[pega aqui los datos: empleado, departamento, fecha alta, fecha baja
(si aplica), salario, puesto, tipo contrato, genero, edad, evaluacion
ultimo periodo, dias ausencia, formacion completada]

Tarea: Genera un informe de analitica de RRHH con:

1. METRICAS CLAVE:
   - Headcount actual y evolucion ultimos 12 meses
   - Tasa de rotacion voluntaria e involuntaria
   - Antiguedad media por departamento
   - Absentismo: tasa y dias medios
   - Ratio de contratacion vs bajas
   - Coste medio por empleado

2. ANALISIS DE ROTACION:
   - Departamentos con mayor rotacion
   - Perfil tipo del empleado que se va (antiguedad, puesto, franja salarial)
   - Coste estimado de rotacion (calcula: 6 meses de salario por cada baja)

3. DIVERSITY & INCLUSION:
   - Distribucion por genero y departamento
   - Brecha salarial por genero y nivel (si los datos lo permiten)
   - Diversidad en posiciones de liderazgo

4. PREDICCIONES:
   - Empleados con mayor riesgo de rotacion (basado en patrones)
   - Necesidades de contratacion para los proximos 6 meses

5. RECOMENDACIONES: 5 acciones basadas en los datos

Formato: Tablas con datos, graficos descritos en texto, resumen ejecutivo
de 5 lineas al inicio. Nota metodologica al final.

Restricciones: No saques conclusiones con muestras menores de 5 personas.
Indica siempre el nivel de confianza de las predicciones. Anonimiza
cualquier dato individual en el informe.

Ejemplo práctico: Pasas los datos de 85 empleados de una SaaS. El modelo detecta que el departamento de Customer Success tiene una rotación del 35% anual (frente al 12% de la empresa). El perfil tipo que se va: CS con 8-14 meses de antiguedad, banda salarial baja del rango. Conclusión: "El problema no es de selección (se contrata bien) sino de retención. Recomendación: revisar banda salarial de CS frente a mercado, implementar plan de carrera visible y hacer stay interviews trimestrales con el equipo."

Este tipo de análisis antes costaba 2.000 EUR a una consultora. Con los datos y el prompt adecuado, lo tienes en 10 minutos. La calidad depende de la calidad de tus datos, pero incluso con datos básicos (fechas de alta y baja, departamento, salario) ya se pueden extraer patrones útiles.

Buenas prácticas y aspectos legales

Usar IA en RRHH tiene implicaciones legales que no aplican a otros departamentos. Aquí van las reglas clave:

  1. RGPD y datos de empleados. Los datos de recursos humanos son datos personales. Nunca pases datos reales (nombres, DNI, salarios, evaluaciones) a versiones gratuitas de modelos de IA. Usa versiones empresariales o modelos locales.
  2. AI Act y selección de personal. El Reglamento Europeo de IA clasifica los sistemas de IA usados para selección de personal como "alto riesgo". Esto implica: supervision humana obligatoria, documentación del proceso, evaluación de sesgos y transparencia con los candidatos. La IA como asistente del reclutador (no como decisor único) cumple con estos requisitos.
  3. Sesgos del modelo. Los modelos de lenguaje reflejan sesgos de sus datos de entrenamiento. Revisa siempre que las evaluaciones y filtrados no discriminen por genero, edad, origen o universidad. Pide explícitamente al modelo que no lo haga (como en el prompt de screening).
  4. Transparencia con los empleados. Si usas IA en procesos de evaluación u onboarding, informa a los empleados. La confianza se construye con transparencia, no con secretismo.
  5. Validación humana siempre. La IA genera borradores, no decisiones. Un filtrado de CVs automático puede descartar al mejor candidato por un formato de CV inusual. Una evaluación generada por IA puede malinterpretar un contexto. Revisa siempre.

Consejo final: empieza por los prompts de creación (JDs, onboarding, formación). Son los que menos riesgo tienen y más tiempo ahorran. Una vez los domines, pasa a los de análisis (clima, evaluación, analítica).

Preguntas frecuentes

Puede la IA sustituir al departamento de RRHH?

No. La IA es una herramienta que acelera tareas repetitivas: filtrar CVs, redactar descripciones de puesto, generar plantillas de evaluación. Pero las decisiones sobre personas (contratar, despedir, promocionar) requieren juicio humano, empatia y contexto que ningún modelo puede replicar. La IA libera tiempo para que RRHH se centre en lo que importa: las personas.

Es legal usar IA para filtrar candidatos en España?

Si, pero con condiciones. El Reglamento Europeo de IA (AI Act) clasifica los sistemas de IA para selección de personal como alto riesgo. Esto significa que debes garantizar transparencia (informar al candidato), supervision humana (no decisiones automaticas sin revisión), no discriminación (auditar sesgos del modelo) y documentación del proceso. Usar la IA como asistente del reclutador (no como decisor único) cumple con estos requisitos.

Que modelo de IA es mejor para tareas de RRHH?

Para redacción de textos (JDs, evaluaciones, comunicaciones), Claude y ChatGPT ofrecen resultados similares. Claude tiende a ser más matizado en tono y menos propenso a respuestas genericas. Para análisis de datos (métricas de rotación, encuestas), ChatGPT con Code Interpreter o Claude con análisis de archivos son las mejores opciones. Para datos sensibles de empleados, usa siempre versiones de pago con garantias de privacidad o modelos locales como Ollama.

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