Google DeepMind está dando más importancia a la forma en que los candidatos siguen aprendiendo, adquieren experiencia en distintas disciplinas y colaboran en entornos inciertos. Los títulos universitarios continúan siendo una señal relevante en el currículum, pero estas capacidades más amplias pesan cada vez más en la contratación de investigadores, ingenieros y otros perfiles, explicó Lila Ibrahim, directora de preparación para la IA de la compañía, durante un encuentro con medios celebrado en septiembre.
Ibrahim señaló que un único título suele mostrar qué ha estudiado una persona. Varias titulaciones, cursos adicionales y experiencia fuera del aula pueden ofrecer una indicación más clara de su disposición y capacidad para seguir aprendiendo. Según su experiencia, los recién graduados incluyen cada vez más proyectos realizados fuera de la educación formal, junto con competencias desarrolladas durante su trayectoria académica y profesional.
Varias vías de aprendizaje aportan más información
Para Ibrahim, los equipos de selección no se limitan a sumar credenciales al proceso de evaluación. Buscan señales de curiosidad y de capacidad para adaptarse a un aprendizaje continuo. A medida que las herramientas de IA facilitan la búsqueda de información y la generación de contenidos, afirmó, resulta más difícil encontrar personas capaces de formular preguntas de calidad.
"Muchas personas no aprenden realmente en la escuela cómo hacer preguntas, cómo hacer buenas preguntas o cómo seguir preguntándose por qué algo es como es", dijo Ibrahim. A medida que la IA asume más tareas de búsqueda de información y generación de contenidos, comprender y definir un problema, y después poner a prueba la respuesta, puede convertirse en un factor diferencial más importante al trabajar con estas herramientas.
Entre las cualidades que Google DeepMind valora figuran la curiosidad, la confianza para asumir tareas desconocidas e imprevisibles, la capacidad de desenvolverse en entornos cambiantes y la disposición a colaborar. Estos criterios no se limitan a los puestos técnicos: también se aplican a funciones que conectan la investigación, el desarrollo de productos y la ejecución dentro de la organización.
DeepMind conecta la tecnología con las humanidades
Ibrahim se convirtió en directora de operaciones de Google DeepMind en 2018 y asumió el cargo de directora de preparación para la IA a comienzos de 2026. Explicó que esta función se creó para responder a una brecha cada vez mayor: el desarrollo de la IA avanza más rápido de lo que la sociedad, las empresas y los trabajadores pueden adaptarse a la tecnología.
El fundador de Google DeepMind, Demis Hassabis, ha señalado anteriormente que la informática y otras disciplinas STEM siguen siendo importantes, pero que la siguiente etapa del desarrollo de la IA también necesitará aportaciones de campos como la filosofía, la economía y la ética. Ibrahim afirmó que la colaboración entre neurocientíficos, especialistas en ética y biólogos ya ha ayudado a DeepMind a avanzar en parte de su trabajo técnico.
También indicó que la empresa ha contratado a varios filósofos. Sus perspectivas, sin embargo, deben combinarse con la labor de profesionales capaces de llevar las ideas hasta su ejecución para que puedan traducirse en acciones concretas.
Ibrahim considera que el Reino Unido está actualmente bien situado para atraer este tipo de talento interdisciplinario. En comparación con su experiencia trabajando en Silicon Valley hace más de 30 años, afirmó que el Reino Unido concede mayor importancia a la filosofía, la política y capacidades relacionadas, lo que genera una combinación más diversa de perfiles profesionales.
La implantación de la IA avanza más rápido que la formación
El debate sobre contratación también puso de relieve la distancia entre la adopción corporativa de la IA y la preparación de las plantillas. A medida que la IA se integra en el trabajo cotidiano, las preocupaciones por una destrucción masiva de puestos se han moderado en cierta medida. La atención se ha desplazado hacia la redefinición de las funciones y hacia la forma en que las empresas y los departamentos de recursos humanos pueden combinar las capacidades humanas con las competencias en IA.
Un estudio que abarcó a más de 300 millones de estudiantes registrados en Coursera y Udemy concluyó que las empresas están implantando la IA más rápido de lo que sus empleados aprenden a utilizarla de forma eficaz. Cerca del 75% de las organizaciones ya han desplegado estas tecnologías o están realizando pruebas piloto, pero solo el 18% afirmó que la mayoría de sus empleados había participado durante el último año en programas de mejora o reciclaje de competencias en IA.
Para Google DeepMind, esta brecha implica cambios simultáneos en los criterios de contratación y en la formación interna. Los títulos siguen ofreciendo una referencia básica sobre la capacidad de un candidato, pero el historial de aprendizaje continuo, la experiencia en distintas disciplinas y la capacidad para plantear preguntas sólidas se utilizan cada vez más para evaluar si puede contribuir de forma eficaz en un entorno de trabajo apoyado por la IA.