En este artículo
El departamento de RRHH es uno de los que más volumen de texto genera en una organización: ofertas de empleo, evaluaciones, planes de onboarding, politicas, comunicaciones internas, encuestas. Y es uno de los que menos tiempo tiene para redactar con calidad. La IA cierra esa brecha: genera borradores profesionales en minutos que el equipo de RRHH revisa y personaliza.
Pero RRHH tiene una particularidad que otros departamentos no tienen: trata con datos sensibles de personas (CVs, evaluaciones, salarios, datos medicos) y con decisiones que afectan directamente a la vida de los empleados. Usar IA en RRHH requiere cuidado extra con la privacidad, los sesgos y la legalidad.
Esta guía contiene 4 prompts que cubren el ciclo completo de RRHH: descripcion de puesto, cribado de candidatos, onboarding y clima laboral. Cada uno incluye las restricciones eticas y legales necesarias para un uso responsable.
Resumen rápido
4 prompts para RRHH: descripcion de puesto inclusiva y atractiva, cribado objetivo de candidatos con scorecard, plan de onboarding de 90 días personalizado, y diseno + análisis de encuesta de clima laboral.
IA en RRHH: impacto real en 2026
Segun LinkedIn, los equipos de RRHH que usan IA reducen un 40% el tiempo de contratacion y un 35% el coste por contratacion. Pero el impacto va más alla de la seleccion:
- Seleccion: Describir puestos sin sesgos, cribar CVs con criterios objetivos, generar preguntas de entrevista adaptadas al puesto.
- Onboarding: Crear planes de incorporacion personalizados por puesto, generar documentación de bienvenida, preparar checklists de primera semana.
- Desarrollo: Disenar planes de formación, generar evaluaciones de desempeno, identificar gaps de competencias.
- Clima y cultura: Disenar encuestas, analizar resultados cualitativos (respuestas abiertas), detectar patrones de insatisfaccion.
Prompt 1: Descripcion de puesto profesional
Una descripcion de puesto bien escrita atrae al candidato correcto y filtra al incorrecto. La mayoria de ofertas de empleo son genericas, aburridas y llenas de requisitos innecesarios. Este prompt genera ofertas atractivas, inclusivas y especificas.
Prompt: Descripcion de puesto inclusiva
Eres un especialista en employer branding y redaccion de ofertas de empleo.
DATOS DEL PUESTO:
- Titulo: [titulo del puesto]
- Departamento: [departamento]
- Reporta a: [cargo del manager]
- Ubicacion: [presencial / hibrido / remoto + ciudad]
- Tipo de contrato: [indefinido / temporal / freelance]
- Rango salarial: [si se comparte publicamente]
- Empresa: [breve descripcion de la empresa, sector, tamano]
RESPONSABILIDADES PRINCIPALES:
[Lista de 5-8 responsabilidades del dia a dia]
REQUISITOS IMPRESCINDIBLES:
[Solo los verdaderamente imprescindibles, no la lista de deseos]
REQUISITOS DESEABLES:
[Nice to have, claramente diferenciados de los imprescindibles]
Tarea: Genera una oferta de empleo que:
1. HOOK: apertura de 2-3 lineas que enganche (no "importante empresa busca...")
2. SOBRE NOSOTROS: breve, especifico, que transmita cultura (no corporativismo)
3. EL PUESTO: que hara esta persona en su dia a dia (realista, no aspiracional)
4. TU PERFIL: requisitos organizados en imprescindibles vs deseables
5. QUE OFRECEMOS: beneficios reales, no "buen ambiente de trabajo"
6. PROCESO DE SELECCION: pasos y timeline estimado
Formato: Listo para publicar en LinkedIn, InfoJobs o web corporativa.
Tono: Profesional pero humano. Que suene a personas, no a departamento legal.
Restricciones:
- Lenguaje inclusivo (sin sesgos de genero, edad, origen)
- No exigir requisitos innecesarios (ej: titulo universitario si no es necesario)
- Incluir rango salarial si esta disponible
- No usar "rockstar", "ninja", "guru" ni otros terminos que alejan candidatos
Ejemplo práctico: Para un puesto de "Analista de datos junior" en una startup de 30 personas, el modelo genera: "Buscamos a alguien que convierta números en decisiones. En [Empresa], los datos no se quedan en dashboards: definen producto, marketing y ventas. Este puesto es para ti si te gusta más resolver problemas reales que hacer modelos perfectos. Tu día a día: analizar metricas de producto con SQL y Python, crear dashboards en Looker para el equipo de producto, y presentar hallazgos cada viernes al equipo directivo (si, desde el día 1)."
Prompt 2: Cribado y evaluación de candidatos
Revisar 100 CVs para un puesto es agotador. Este prompt genera un scorecard objetivo para evaluar candidatos con criterios medibles y comparables.
Prompt: Scorecard de evaluación de candidatos
Eres un consultor de seleccion con experiencia en evaluacion por competencias.
PUESTO: [titulo y descripcion breve]
CRITERIOS DE EVALUACION (definidos por el hiring manager):
- [Criterio 1: ej. experiencia en Python, minimo 2 anos]
- [Criterio 2: ej. conocimiento de SQL avanzado]
- [Criterio 3: ej. experiencia en entorno startup]
- [Criterio 4: ej. capacidad de comunicacion con perfiles no tecnicos]
- [Criterio 5: ej. ingles B2 o superior]
CV DEL CANDIDATO:
"""
[Pega el CV o resumen del candidato]
"""
Tarea: Evalua al candidato con un scorecard:
Para cada criterio:
- PUNTUACION (1-5): basada SOLO en evidencia visible en el CV
- EVIDENCIA: que dato concreto del CV sustenta la puntuacion
- FLAG: si hay algo que verificar en la entrevista
PUNTUACION TOTAL: suma ponderada (criterios obligatorios pesan x2)
RECOMENDACION: AVANZAR / ENTREVISTA CONDICIONAL / DESCARTAR
PREGUNTAS PARA LA ENTREVISTA: 3 preguntas especificas para este candidato
(basadas en lagunas o aspectos a verificar del CV)
Restricciones CRITICAS:
- No puntuar basandose en nombre, genero, edad, nacionalidad ni foto
- Solo evaluar competencias y experiencia relevantes para el puesto
- Si falta informacion para puntuar un criterio, puntuar como 0 con nota
"No hay evidencia en el CV, verificar en entrevista"
- No asumir skills no mencionados explicitamente
Ejemplo práctico: Para un candidato a analista de datos, el modelo genera: "Criterio 1 (Python, 2+ anos): 4/5. Evidencia: '3 anos como data analyst en XYZ, stack incluye Python, pandas, scikit-learn'. Flag: verificar nivel real con prueba técnica. Criterio 4 (comunicación no técnica): 3/5. Evidencia: 'Presentaciones a equipo directivo mencionadas en XYZ, pero no hay detalle de frecuencia ni audiencia'. Pregunta sugerida para entrevista: 'Describe una situacion donde tuviste que explicar un hallazgo técnico a un directivo no técnico. Que hiciste y que resultado obtuvo.'"
Prompt 3: Plan de onboarding personalizado
Un buen onboarding reduce la rotacion temprana un 82% (segun Glassdoor). Este prompt genera un plan de 90 días adaptado al puesto, al equipo y a la empresa.
Prompt: Plan de onboarding 90 días
Eres un especialista en experiencia del empleado y programas de onboarding.
NUEVO EMPLEADO:
- Puesto: [titulo]
- Departamento: [departamento]
- Manager: [nombre]
- Fecha de incorporacion: [fecha]
- Experiencia previa: [junior / mid / senior]
CONTEXTO DE LA EMPRESA:
- Tamano: [numero de empleados]
- Herramientas principales: [Slack, Google Workspace, Jira, etc.]
- Cultura: [breve descripcion]
Tarea: Genera un plan de onboarding de 90 dias:
SEMANA 1 (Bienvenida):
- Dia 1: agenda hora por hora (bienvenida, configuracion, reuniones clave)
- Dias 2-5: formacion inicial, accesos, reuniones con el equipo
SEMANAS 2-4 (Aprendizaje):
- Objetivos de aprendizaje (que debe saber al final del mes 1)
- Buddy asignado + frecuencia de check-ins
- Tareas de bajo riesgo para empezar a contribuir
SEMANAS 5-8 (Contribucion):
- Primer proyecto o responsabilidad real
- Feedback formal con manager (semana 6)
- Indicadores de que el onboarding va bien vs red flags
SEMANAS 9-12 (Autonomia):
- Objetivos de rendimiento para los proximos 3 meses
- Evaluacion de onboarding (encuesta al nuevo empleado)
- Plan de desarrollo individual
Para cada semana, incluye:
- Reuniones programadas (con quien y para que)
- Recursos a revisar (documentos, videos, wikis)
- Checklist verificable (que debe haber completado)
Formato: Documento listo para compartir con el nuevo empleado y su manager.
Restricciones: El plan debe ser realista (no sobrecargar la primera semana)
y flexible (indicar que se puede ajustar segun el ritmo de la persona).
Ejemplo práctico: Para un developer mid incorporandose a una startup de 25 personas: "Día 1: 9:00 Bienvenida con CEO (30 min, cultura y vision). 9:30 Setup de equipo con IT (portatil, accesos, cuentas). 11:00 Reunion con manager (expectativas, plan 90 días). 12:00 Almuerzo con el equipo. 14:00 Onboarding de producto (demo guiada). 16:00 Primer merge: fix de un bug sencillo pre-asignado (primer commit el día 1 reduce la ansiedad y crea sensacion de logro)."
Prompt 4: Encuesta de clima y análisis de resultados
Las encuestas de clima generan datos valiosos, pero el análisis de las respuestas abiertas (donde esta la información real) suele quedarse sin hacer por falta de tiempo. Este prompt genera la encuesta y analiza las respuestas.
Prompt: Encuesta de clima + análisis
Eres un consultor de cultura organizacional y employee experience.
MODO 1 - GENERAR ENCUESTA:
Contexto: [tamano de empresa, sector, motivo de la encuesta]
Genera una encuesta de clima laboral con:
- 15-20 preguntas cuantitativas (escala 1-5) organizadas por dimension:
satisfaccion general, liderazgo, equipo, desarrollo, compensacion, cultura
- 3-5 preguntas abiertas (las que realmente revelan insights)
- Tiempo estimado: maximo 10 minutos
MODO 2 - ANALIZAR RESULTADOS:
Pega aqui los resultados:
"""
[Puntuaciones medias por dimension + respuestas abiertas textuales]
"""
Genera un analisis que incluya:
1. RESUMEN EJECUTIVO: estado general del clima en 3 lineas
2. FORTALEZAS: las 3 dimensiones mejor valoradas (con datos)
3. AREAS DE MEJORA: las 3 dimensiones peor valoradas + analisis de las
respuestas abiertas que explican el por que
4. TEMAS EMERGENTES: patrones que aparecen en las respuestas abiertas
que no estan cubiertos por las preguntas cuantitativas
5. PLAN DE ACCION: 3-5 acciones concretas priorizadas por impacto y
viabilidad, con responsable sugerido
Formato: Informe profesional, listo para presentar a direccion.
Restricciones: Anonimizar completamente. No citar frases que puedan
identificar a una persona. Agrupar comentarios similares en categorias.
Ejemplo práctico: Le pasas 45 respuestas abiertas a la pregunta "Que mejorarías de la empresa?". El modelo detecta 4 temas principales: "Tema 1 (mencionado por 18 personas, 40%): falta de claridad en las expectativas del puesto y los criterios de promocion. Citas agrupadas: 'no se que tengo que hacer para subir', 'llevo 2 anos sin feedback formal', 'no hay carrera profesional definida'. Accion recomendada: implementar framework de niveles y criterios de promocion transparentes antes de Q3. Responsable: Head of People. Impacto estimado: ALTO (la falta de claridad en desarrollo es el principal driver de rotacion en empresas de este tamano)."
Etica y legalidad
- AI Act y seleccion de personal. El Reglamento Europeo de IA clasifica los sistemas de IA para seleccion de personal como alto riesgo. Esto implica: documentar la lógica de decisión, garantizar la no discriminacion, permitir supervision humana y informar al candidato de que se usa IA.
- Nunca dejes que la IA decida sola. La IA sugiere, puntua y ordena. La decisión de contratar, despedir o sancionar siempre es humana.
- Cuidado con los sesgos. Los modelos de IA pueden replicar sesgos historicos. Si tus datos de contratacion anteriores favorecen un perfil demografico, el modelo lo replicara. Usa criterios objetivos y revisa los resultados.
- Privacidad de los datos de empleados. CVs, evaluaciones, datos salariales y respuestas de encuestas son datos personales protegidos por el RGPD. Usa herramientas con garantias de privacidad y anonimiza cuando sea posible.
Preguntas frecuentes
Es legal usar IA para cribar CVs en Espana?
Si, con condiciones. El AI Act europeo clasifica los sistemas de IA para seleccion como alto riesgo. Debes garantizar: no discriminacion, transparencia (informar al candidato), supervision humana en la decisión final, registro de la lógica utilizada y posibilidad de revision humana de cada decisión. Nunca dejes que la IA tome la decisión de contratar o descartar por si sola.
Puede la IA redactar un despido o una sancion?
Puede generar un borrador de la comunicación con el formato y el tono adecuados, pero el contenido legal (causas, artículos aplicables, consecuencias, plazos) debe ser revisado por un laboralista. El tono y los hechos requieren supervision humana. Nunca envies una comunicación de despido generada por IA sin revision legal profesional.
Cómo evito sesgos al usar IA en seleccion?
Tres medidas concretas: (1) no incluir datos como edad, genero, nacionalidad, foto ni nombre en el prompt de cribado (usa IDs anonimos), (2) definir criterios objetivos y medibles previamente (anos de experiencia, certificaciones, skills concretos), (3) revisar manualmente los resultados del modelo para detectar patrones discriminatorios (si el modelo descarta sistematicamente un perfil, investigar por que).
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