Currículum en Ashby: el porcentaje con que pueden jerarquizarte

La página de Ashby sobre su IA dice que, en la revisión de postulaciones, la IA “nunca ‘jerarquiza’ a los candidatos ni les da calificaciones numéricas”. La base de conocimientos de Ashby, el manual para los empleadores que usan el producto, les dice a los revisores que pueden agregar una columna con el porcentaje de los criterios que cumplió cada candidato, y les indica: “ordena por esta columna para jerarquizar a los candidatos”. Otra función de Ashby, la que busca entre los candidatos anteriores de un empleador, deja fuera por defecto a aquellos cuyo porcentaje es inferior al 51%.

Leímos las dos páginas el mismo día. Se pueden conciliar hasta cierto punto: la IA devuelve un veredicto sobre un criterio a la vez, y la columna es opcional y no jerarquiza nada hasta que una persona ordena por ella. Aun así, quien se postula querría saber que ese número existe.

Ashby es un sistema de seguimiento de candidatos (ATS), el software que un empleador usa para recibir y revisar postulaciones. Lo configura el empleador, así que podemos decirte qué puede activar una empresa que usa Ashby, nunca qué activó la empresa a la que te postulaste. Todo lo que hay aquí viene de las propias páginas públicas de Ashby (base de conocimientos, sitio web, novedades del producto, política de privacidad, referencia de la API y centro de confianza) tal como las leímos el 9 de octubre de 2026. Esas páginas están en inglés: las citas son traducción nuestra, y los nombres de funciones, botones y columnas van en inglés, como aparecen en el producto. Offermic no está afiliada a Ashby. Si la empresa a la que te postulas usa otro sistema, hicimos la misma lectura de Workday, Greenhouse, Lever e iCIMS.

Los criterios los escribe el empleador

La función en cuestión es AI-Assisted Application Review (revisión de postulaciones asistida por IA), lanzada el 10 de septiembre de 2024. La base de conocimientos dice que está disponible en todos los planes de Ashby y que permanece desactivada hasta que un Org Admin (administrador de la organización) la habilita en “Opt-In Features” (funciones opcionales).

Para cada puesto, el empleador define los criterios que la IA va a comprobar: sugerencias generadas por IA a partir de la oferta de empleo, criterios reutilizados de otros puestos o criterios propios. A quienes los redactan, Ashby les dice que usen requisitos medibles, “como años de experiencia o cargos anteriores específicos”, y añade: “Asegúrate de que el requisito pueda comprobarse mirando un currículum”. En una entrada de blog del día del lanzamiento, quien ocupa la vicepresidencia de Personas y Adquisición de Talento (VP of People and Talent Acquisition) de Ashby planteó en los mismos términos la tarea del candidato: “comunicar con claridad, a través de tu currículum y tu postulación, cómo cumples los requisitos mínimos de la descripción del puesto”. Así que di cómo cumples los requisitos de la oferta en un lugar donde pueda comprobarse con solo leer la página, con cargos, fechas y años en palabras sencillas.

Un segundo tipo de criterio comprueba las preguntas de la postulación que piden una respuesta de texto largo, y la base de conocimientos no se anda con rodeos sobre su límite: “Esta comprobación solo determina si la pregunta fue respondida. Las respuestas en blanco o que no vienen al caso se marcan como criterio no cumplido”. Responde todas las preguntas de texto largo, y sin salirte del tema.

Lo que vuelve es un estado por cada criterio: el candidato lo cumple, no lo cumple o la IA no llegó a decidir. Un revisor puede hacer clic en cualquier criterio para leer el razonamiento. La publicación de lanzamiento de 2024 llamaba al tercer estado “unknown” (desconocido) y describía un cuarto: “Si el currículum es ilegible, los criterios se marcarán como omitidos en el resultado”. La página de IA de Ashby dice que la información de identificación personal se suprime de todos los currículums que se envían a los modelos de IA, y que Ashby no entrena ningún modelo de IA con datos de sus clientes.

El porcentaje, en palabras de Ashby

Cuatro páginas de Ashby hablan de si esta revisión produce un número.

Dónde lo dice Ashby	Qué dice
Página de IA, sobre AI-Assisted Application Review (sin fecha, leída el 9 de octubre de 2026)	“La IA nunca ‘jerarquiza’ a los candidatos ni les da calificaciones numéricas; una persona siempre debe participar en la toma de decisiones”.
Entrada de blog de quien ocupa la vicepresidencia de Personas y Adquisición de Talento de Ashby (10 de septiembre de 2024)	“No se toma ninguna decisión por mí. No interviene ninguna puntuación ni ningún ranking”.
Artículo de la base de conocimientos sobre AI-Assisted Application Review	“Para ver un porcentaje numérico de los criterios cumplidos, busca AI Job Criteria Met Percentage: ordena por esta columna para jerarquizar a los candidatos del que mejor encaja (el porcentaje más alto) al que menos encaja (el más bajo)”.
Referencia de la API, campo outcomeNumber en la evaluación de cada criterio	“Una puntuación numérica que representa el resultado de la evaluación (de 0.0 a 1.0)”.

Las cuatro coinciden en que la IA juzga un criterio a la vez y en que es una persona quien ejecuta la acción de hacer avanzar o rechazar. Donde se separan es en el número. El porcentaje es la proporción de los criterios del empleador que la IA marcó como cumplidos. Es una columna opcional, y el ranking se produce cuando un revisor ordena por ella. Aun así, la base de conocimientos les dice a los revisores que la usen para “medir el ajuste de los candidatos según la IA” y habla de “qué puntuación obtuvo cada candidato frente a tus criterios de IA”.

La referencia de la API añade un segundo número. Pone outcomeNumber en la evaluación de cada criterio, lo que lo convierte en una cifra por criterio y no en una por candidato, y su respuesta de ejemplo muestra 0.85 junto al resultado “Meets” (cumple). Ashby no explica cómo se calcula ese número ni si los revisores lo ven.

Sobre la decisión, las páginas de Ashby son coherentes: el resultado de la IA no te mueve de etapa por sí solo y, en palabras de la publicación de lanzamiento, “le corresponde al revisor hacer avanzar o rechazar”. Ese paso puede ser rápido. Los revisores pueden filtrar por criterios y “Realizar acciones masivas sobre la lista filtrada según haga falta”, la página de IA sugiere filtrar “para eliminar a los candidatos que no encajan o hacer aflorar a los que mejor encajan”, y la publicación de lanzamiento incluye “Verificar y rechazar a los candidatos que cumplen pocos o ninguno de tus criterios” entre las formas de ahorrar tiempo. No encontramos nada de Ashby sobre qué tan de cerca tiene que mirar un revisor antes de una acción masiva.

Ninguna de las páginas de la base de conocimientos que leímos describe un lugar donde un candidato pueda ver su estado, su perfil analizado o su evaluación de IA. La puntuación del currículum de nuestro creador de currículum es una medida nuestra, con sus reglas publicadas en esa página. No es una puntuación de Ashby ni de ningún otro sistema de seguimiento de candidatos, y ningún empleador la ve. Esa misma página pone la declaración de Ashby junto a las de otros proveedores.

La auditoría de sesgo lleva dos nombres

La página de IA de Ashby nombra a FairNow como el auditor externo con el que se asoció para una auditoría de sesgo de su funcionalidad de preselección, y la publicación de lanzamiento de 2024 también nombraba a FairNow como auditor. El centro de confianza (trust center) lleva otro nombre. Su ficha pública, “AI Criteria Evaluation - Bias Audit Report”, empieza así: “Informe preparado por WardenAI el 21 de septiembre de 2026”. El enlace de la publicación de lanzamiento a los resultados de la auditoría apunta a esa misma entrada del centro de confianza, que hoy contiene el informe de WardenAI, fechado dos años después. La página de IA sigue nombrando a FairNow, y las páginas de Ashby no mencionan el cambio. Citamos solo la ficha; el informe en sí es un PDF que está detrás de ella.

Sobre la Local Law 144 (Ley Local 144) de la ciudad de Nueva York, la página de IA dice que Ashby “no considera que las herramientas que ofrece actualmente cuenten como una Automated Employment Decision Tool” (herramienta automatizada de decisión de empleo), y que hizo la auditoría de todos modos “para respaldar a los clientes que tienen interpretaciones distintas”.

El enlace Learn More debajo del botón de envío

Que te avisen o no de la revisión con IA depende del empleador. La página de IA de Ashby dice que la divulgación “es responsabilidad de los clientes, a quienes corresponde habilitarla según sus propias políticas y su propia redacción”. En el producto es una opción llamada Automated Processing Legal Notice (aviso legal de procesamiento automatizado): “Cuando está desactivada, los candidatos no ven el aviso”.

Cuando está activada, dice la base de conocimientos, “Los candidatos ven un enlace Learn More debajo del botón Submit Application. Seleccionar este enlace es opcional. Los candidatos pueden usarlo para leer el aviso, excluirse del procesamiento automatizado o comprobar si ya se excluyeron” (Learn More es “más información”; Submit Application, “enviar postulación”). Si te excluyes, “la evaluación con IA se omite”.

Una exclusión queda a la vista del empleador. La base de conocimientos dice que “No se envía ninguna alerta proactiva a los clientes cuando un candidato se excluye”, aunque un empleador puede configurar una, y que un revisor “verá que la evaluación de los criterios del puesto se omitió, junto con el motivo de la omisión”. El flujo de candidatos (pipeline) también se puede filtrar para ver a quienes se excluyeron. Ashby no dice qué debería hacer un empleador con esas postulaciones. Una novedad del producto con fecha del 28 de mayo de 2026 solo dice que los reclutadores pueden identificarlas “para asegurarse de que esas postulaciones reciban el tratamiento adecuado”.

El aviso solo llega a quienes se postulan mediante el formulario alojado por Ashby. La base de conocimientos enumera otras vías de entrada (“un referido directo, un alta manual, la extensión de Chrome o, posiblemente, Indeed Apply”), y un candidato que llegó por una de ellas nunca lo vio. Un empleador puede configurar Ashby para que oculte las evaluaciones de IA en ese caso, y entonces los revisores leen: “El candidato no ha visto el aviso legal que exige este puesto”.

Auto-Reject actúa sobre el formulario, al enviarlo

El rechazo automático que Ashby documenta es otra función. El empleador configura Auto-Reject (rechazo automático) para cada oferta de empleo, con condiciones basadas en las preguntas de la postulación, y la base de conocimientos dice que las reglas “solo pueden configurarse para ejecutarse en el momento en que el candidato envía su postulación y no pueden ejecutarse en otras etapas del proceso de entrevistas”.

El ejemplo que da Ashby de su opción de coincidencia aproximada, “Similar to” (similar a), para las respuestas escritas, es la palabra “local” en una respuesta, que coincide con una regla para “localization”. El empleador también elige cuántos días hábiles retrasar el correo de rechazo. Así que lee dos veces cada pregunta de preselección: este es el rechazo documentado que depende de lo que escribiste o elegiste, y en él no interviene ninguna persona. Por ese retraso, el momento en que llega un correo de rechazo no te dice nada sobre si alguien leyó tu currículum.

El artículo sobre Auto-Reject no describe ninguna condición que lea el archivo del currículum. Si te has topado con la afirmación de que el software rechaza el 75% de los currículums, rastreamos aparte las fuentes más antiguas que encontramos de esa cifra.

Application Limits (límites de postulación) bloquea las postulaciones repetidas. En los planes Legacy Plus, Plus y Enterprise, un empleador puede limitar cuántas veces se postula un candidato dentro de un ámbito a lo largo de un número de días, o impedir que un candidato rechazado vuelva a postularse al mismo puesto o a cualquier puesto de un ámbito. Ashby identifica una postulación anterior por la dirección de correo que se escribió en el formulario, y los límites “no se aplican a las postulaciones enviadas a través de Indeed”.

Lo que ve un candidato bloqueado es un mensaje que el empleador puede redactar. Si el empleador deja ese campo en blanco, “el candidato ve el mensaje del campo After Candidate Submits Application”, que otro artículo define como “El mensaje que ven los candidatos después de postularse a un puesto en tu portal de empleo”. Así que a un candidato bloqueado se le puede mostrar en pantalla el mismo mensaje que a uno aceptado, aunque Ashby no lo dice con esas palabras.

La protección contra spam se apoya en el juicio de Ashby de que un envío puede venir de un bot. Un Organization Admin elige el nivel, y la base de conocimientos advierte que “Un ajuste estricto podría hacer que Ashby rechace postulaciones de candidatos reales”.

Que recibas o no una respuesta también lo decide el empleador: los correos de confirmación salen automáticamente solo si el empleador los configuró, y el correo de rechazo después de una revisión humana es un interruptor que el revisor activa.

El análisis automático no reemplaza tu archivo

En Ashby, el revisor lee el archivo que subiste. Tal como la base de conocimientos describe la pantalla de revisión masiva, esta tiene pestañas para toda la información de la postulación, para las respuestas del formulario solas y para el currículum solo, y el perfil del candidato tiene una pestaña “Resume” (currículum). Así que tu propio diseño y tu redacción quedan junto a tus respuestas del formulario, y un error del análisis automático no reemplaza el archivo.

Ashby no publica ninguna lista de los campos que llena su analizador (parser). Donde el empleador ha activado el autocompletado en su portal de empleo, un candidato puede subir un currículum y Ashby llena los campos de la postulación con sus datos. Esos campos están frente a ti antes de enviar, así que revísalos: los revisores ven tus respuestas del formulario junto al currículum, y Auto-Reject lee esas respuestas. Una función de IA opcional, Enhanced Resume Parsing (análisis de currículums mejorado), “mejora el análisis de los currículums con diseños o formatos más complejos”. Ashby no dice qué hace el analizador estándar con esos diseños, y no documenta ninguna forma de que un candidato sepa qué analizador usa un empleador.

Los currículums pueden pesar hasta 50 MB, y la base de conocimientos dice que “tienen que pesar 16 MB o menos para que se procesen para las búsquedas de texto completo y el autocompletado de los campos de la postulación”. Sobre los tipos de archivo es más vaga: para las preguntas de carga de archivos menciona PDF, DOC y DOCX como ejemplos de tipos de documento, y no publica una lista aparte para el campo del currículum.

Para los currículums que un reclutador reenvía a la dirección de correo de importación de Ashby, la base de conocimientos dice que “El archivo debe ser un PDF”, y uno de los motivos de fallo que enumera es un archivo que sea “una imagen o un GIF, en lugar de un PDF de texto (por ejemplo, un documento escaneado en el que alguien fotografió una página y la convirtió a PDF)”. Ashby no dice si el analizador del formulario de postulación tiene los mismos límites. Un PDF de texto o un archivo de Word de 16 MB o menos queda a salvo de ambos límites. Tampoco le pongas contraseña: la protección con contraseña es una de las causas enumeradas de la advertencia que reciben los revisores cuando el análisis de malware de Ashby no logra terminar.

Después de enviar, la respuesta de la base de conocimientos a si los candidatos pueden actualizar un currículum o agregar uno nuevo por su cuenta es “No”. El empleador tiene que recibir el archivo nuevo por correo y reemplazarlo manualmente. La vía que depende de ti es otra postulación, ya que un candidato “puede entregar un currículum nuevo si se postula a otro puesto a través de tu portal de empleo”, y ese archivo pasa a ser también el currículum de tu perfil de candidato.

El archivo también viaja más allá del primer filtro: la base de conocimientos dice que una persona a la que se le piden comentarios sin que haya entrevista “puede ver el currículum del candidato, una ficha informativa y algunos datos básicos del candidato”. Para prepararte, nuestra herramienta de preguntas según tu currículum enumera las preguntas que probablemente despierte tu propio currículum, y nuestra guía de preguntas de entrevista sobre tu currículum explica qué preguntan los entrevistadores a partir de un currículum.

Un perfil que dura más que la postulación

Un mismo perfil de candidato puede reunir postulaciones a puestos distintos, y los revisores pueden ver las demás. Una postulación se une a un perfil por el correo: “Si el correo usado para postularse coincide con un perfil de candidato existente, Ashby agrega la postulación a ese candidato existente: no se crea ningún duplicado”. Si te postulas con datos distintos, “se crea un perfil de candidato adicional, pero puede quedar marcado como duplicado”. La comprobación de duplicados mira las direcciones de correo, el nombre y los enlaces a redes sociales, e incluye las coincidencias aproximadas de nombre.

Postularte dos veces al mismo puesto con los mismos datos, mientras la primera postulación sigue activa, deja en tu perfil una sola candidatura a ese puesto (job consideration, en el vocabulario de Ashby), y el empleador ve los dos formularios. Como tanto los límites de postulación como la comprobación de duplicados dependen de tu dirección de correo, usa una sola dirección por empleador. Una segunda puede producir un perfil duplicado y marcado, no un comienzo desde cero.

Después de un rechazo, tu perfil se queda en la cuenta de Ashby del empleador hasta que este lo elimina, y aquí es donde vuelve el porcentaje. AI Talent Rediscovery (redescubrimiento de talento con IA), una función opcional de los planes Legacy Plus, Plus y Enterprise, le permite a un empleador buscar entre sus candidatos anteriores para un puesto nuevo. Ashby enumera cinco señales negativas “que hacen que los candidatos queden fuera por defecto”: “Recently Rejected (last 6 months)” (rechazado recientemente, en los últimos 6 meses), “Poor Fit” (mal ajuste), “Poor Interview Performance” (mal desempeño en la entrevista), “Candidate Ghosted” (el candidato dejó de responder) y un AI Job Criteria Met Percentage inferior al 51%. Esta última es un umbral numérico sobre el resultado de la IA. Se aplica a esa búsqueda entre candidatos anteriores, no a las postulaciones nuevas.

Cuánto tiempo permanece el perfil es un ajuste del empleador. La base de conocimientos menciona reglas de retención predeterminadas sin dar un periodo predeterminado, y dice que las reglas solo marcan los registros: “Ashby marca a los candidatos que infringen tus reglas de cumplimiento de datos, pero no los anonimiza ni los elimina automáticamente”. Un empleador que sí actúa puede anonimizar el registro, lo que elimina de él de forma permanente la información de identificación personal (PII), o eliminarlo. Ashby dice que un registro eliminado se borra de forma permanente de la base de datos de su aplicación después de 10 días, y de su backend cuando vence un periodo de retención de copias de seguridad de 30 días.

Una solicitud para ver, corregir o eliminar tus datos se dirige al empleador. La política de privacidad de Ashby dice que sus clientes son los responsables del tratamiento de los datos y recomienda “contactar directamente a la empresa a la que te postulaste”.

Antes de hacer clic en Submit Application

Mucho queda fijado en el momento en que envías. Las reglas de Auto-Reject se ejecutan entonces y en ninguna otra etapa. El currículum que adjuntas se queda con esa postulación, y la respuesta de Ashby a si puedes reemplazarlo por tu cuenta es “No”. Donde un empleador muestra el aviso de IA, el enlace que te permite excluirte está debajo de ese mismo botón.

Así que el momento de actuar es antes del clic. Lee dos veces las preguntas de preselección y revisa lo que el autocompletado puso en los campos. Si hay un enlace Learn More, ábrelo y decide si te excluyes, sabiendo que el empleador puede ver lo que elijas. Después, las vías documentadas para cambiar tu currículum o tus datos pasan por el empleador.