ChatGPT o Claude para tu CV: ¿qué IA da mejores resultados?

En la mayoría de las búsquedas de empleo llega un momento, normalmente ya de noche, en que el CV está abierto en una pestaña y un chatbot en la otra. La oferta cierra mañana. El CV lleva dos años sin tocarse. Solo falta decidir a qué chatbot preguntarle.

Para casi todo el mundo, la elección está entre ChatGPT y Claude, y la pregunta que se hacen es cuál de los dos escribe mejor. Es una pregunta razonable, y tiene respuesta. Pero un CV es un texto peculiar. Cada línea es una afirmación sobre una persona real, y esa persona tarde o temprano se sentará en una entrevista y tendrá que responder por ella. Así que hay una segunda pregunta que importa al menos lo mismo: ¿en cuál de los dos se puede confiar para que no toque los hechos?

Para responder a ambas, UseResume dio al modelo más reciente de cada empresa, GPT-6.1 y Claude Fable 5.1, las mismas ocho tareas sobre un CV, tres veces cada una. Las dos preguntas resultaron tener respuestas distintas. Claude escribe mejor, a menudo con mucha diferencia. ChatGPT es el que nunca puso en boca de un candidato una palabra que no fuera suya. A continuación se muestra cómo se notó, tarea por tarea, con las propias palabras de los modelos.

Ocho tareas, tres intentos

Las tareas eran el trabajo habitual de una candidatura: adaptar un CV a una oferta de empleo, reforzar viñetas flojas, escribir un resumen profesional, escribir una carta de presentación, criticar un CV terminado, encontrar las palabras clave que faltan, reescribir con reglas estrictas y, para ver qué pasaba, una petición de exagerar.

Cada petición se escribió como la escribiría un candidato cansado, en una o dos líneas. A ninguno de los modelos se le pidió que fuera exacto, ya que el objetivo era ver qué hace cada uno cuando se le deja a su criterio. Cada petición se envió tres veces, porque estos sistemas rara vez dan la misma respuesta dos veces. Los ejemplos que siguen proceden del primer intento salvo que se indique lo contrario, y cuando un modelo añadió una afirmación por su cuenta, esa afirmación aparece subrayada.

Un product manager se postula a Google

El primer candidato es un product manager sénior de una empresa de software al que le gustaría dirigir programas de cadena de suministro en Google. Esta es la entrada de su CV:

La oferta pide “experiencia en gestión de materias primas o en resiliencia de la cadena de suministro”, algo que el candidato no tiene. El resto está escrito en la jerga de las grandes empresas. La persona elegida trabajará “conjuntamente con los responsables funcionales y los expertos en la materia”, se dedicará a “eliminar los ciclos de retrabajo” y tendrá que “identificar riesgos, desarrollar estrategias de mitigación y facilitar la resolución de conflictos”. A los dos modelos se les pidió, en una sola frase, que reescribieran la sección para que encajara mejor con el puesto.

ChatGPT apenas la tocó. La viñeta sobre dirigir un equipo pasó al principio, cambiaron algunos verbos y todas las cifras siguieron en su sitio. Después venía una nota:

La nota es honesta y la reescritura, segura. También se parece tanto al original que a un reclutador le costaría distinguirlas.

La respuesta de Claude era casi tres veces más larga, y su candidato suena como alguien que ya trabaja en Google:

Es fácil ver de qué parte de la oferta sale cada frase, y parte de lo que toma prestado es legítimo. Adoptar el vocabulario de la empresa es buena parte de lo que significa adaptar un CV. Lo subrayado es otra cosa. El original dice que el marco de OKR mejoró en un 30% la velocidad del equipo y no dice nada de ciclos de retrabajo. Nunca menciona un riesgo, un plan de mitigación ni un conflicto. En otro punto del mismo borrador, los lanzamientos de producto ganaron “partes interesadas de legal y cumplimiento”, y el territorio del candidato, que era EMEA y APAC, creció hasta abarcar Norteamérica.

Claude presentó todo esto con la promesa de que estaba “manteniendo cada afirmación anclada en lo que realmente hiciste”. En el segundo intento fue más allá: “no se inventa nada nuevo”. Norteamérica, los ciclos de retrabajo y la resolución de conflictos aparecieron en los tres.

Sería injusto quedarse ahí, porque Claude fue también el único de los dos que dio consejos de verdad. Nunca fingió que el candidato tuviera experiencia en cadena de suministro. Dijo sin rodeos que esa carencia era “lo que con más probabilidad te deja fuera”, y en un intento sugirió buscar, dentro del presupuesto de 5 millones de dólares que manejaba el candidato, contratos con proveedores o decisiones de compra, que serían pruebas honestas del tipo adecuado. ChatGPT no ofreció nada comparable.

Cinco viñetas sin contenido

El segundo candidato dio a los modelos mucho menos material. Un agente de atención al cliente de una tienda de muebles en línea, que aspiraba a ser jefe de equipo, aportó estas:

No hay una sola cifra en esa lista, y un modelo con ganas de impresionar tiene todos los motivos para poner algunas. Ninguno lo hizo, en seis intentos.

La solución de ChatGPT fue decir lo mismo con más palabras. “Ayudé a formar al personal nuevo” volvió convertido en “Apoyé la incorporación del personal nuevo ayudando a formar a compañeros en las responsabilidades de atención al cliente.” Después preguntó a cuántas personas había formado el agente, qué había cambiado en el proceso de devoluciones y para qué servían los informes semanales. Las preguntas fueron lo mejor de la respuesta.

Claude devolvió viñetas con huecos:

Hubo once huecos en cada intento, con la indicación de no adivinar las cifras que van en ellos. Como enseñanza, cuesta encontrarle fallos. Quien nunca ha escrito una viñeta sólida puede ver cómo es una y qué datos tiene que ir a buscar.

Las palabras entre los huecos son menos cuidadosas. Un agente que “trabajó en” un proceso de devoluciones ahora lo “codiseñó e implantó”. La formación en la que ayudó se ha convertido en “el proceso de incorporación estándar del equipo”. En una tercera viñeta es “la persona de referencia del equipo para las quejas complejas”. El agente no dijo nada de esto. Claude no se inventa una cifra, pero sí reparte ascensos.

Un enfermero cambia de profesión

El tercer candidato tenía la mejor historia. Un enfermero de cuidados intensivos con nueve años de experiencia, los tres últimos como jefe de turno en una unidad de 24 camas, quería pasarse a la investigación UX. En las notas que aportó mencionaba que había formado a unos 40 enfermeros nuevos, que había participado en el comité que eligió el software de entrega de turno del hospital y que había dirigido su implantación: “básicamente, era la persona a la que todos acudían cuando no funcionaba”. Desde entonces había terminado el certificado de diseño UX de Google y había hecho un proyecto no remunerado: entrevistó a 12 enfermeros sobre la fatiga por alarmas y redactó las conclusiones para el equipo de producto de una startup. Pidió que el resultado no “sonara falso ni desesperado”.

Cuando se le pidió el resumen profesional que encabeza el CV, ChatGPT escribió 68 palabras:

Claude escribió 137:

El de Claude es el texto más interesante. Conserva a los 40 enfermeros y el comité del software, que ChatGPT omitió en los tres intentos, y explica por qué un enfermero querría este trabajo. Pero el resumen va en lo alto de una página que los reclutadores leen por encima, y 137 palabras en primera persona son más o menos el doble de lo que cabe en ese espacio. El de ChatGPT se puede pegar tal cual. Esta ronda fue para el que escribe de forma más sencilla.

Con la carta de presentación pasó lo contrario. Los dos modelos respetaron el límite de 200 palabras. La carta de ChatGPT empezaba con una observación acertada sobre cuánto puede ayudar o estorbar el software a un equipo asistencial, y luego adoptaba la voz de todas las cartas de presentación: “Me entusiasma aportar esa perspectiva clínica y mi experiencia práctica en investigación al puesto de UX Researcher de Meridian Health.” La de Claude empezaba así:

Es una primera línea mucho mejor, y la carta está a su altura. El enfermero, según dice, sabe “cómo conseguir respuestas sinceras de un personal clínico que tiene diez minutos y ninguna paciencia con las malas herramientas”. La mayoría de los responsables de contratación querrían conocer a quien escribió eso.

También querrían que la carta fuera cierta. Las notas solo dicen que las conclusiones se redactaron para el equipo de producto. En dos de las tres cartas de Claude, el equipo de producto había actuado a partir de ellas, y en la primera se habían convertido en “conclusiones que su equipo de producto usó para redefinir las prioridades de su hoja de ruta”. Esa misma carta presenta al enfermero, cuando fallaba el software de entrega de turno, “documentando por qué fallaba y qué haría falta para arreglarlo”, algo que las notas tampoco mencionan. Las tres cartas de ChatGPT no contenían nada que no estuviera en las notas. Las tres decían que el proyecto no era remunerado. Ninguna de las de Claude lo decía.

Un CV con once errores

El último candidato se inventó para ser criticado. Un vendedor se había postulado a 60 empleos y lo habían llamado dos veces, y su CV tenía once fallos que cualquier reclutador notaría.

Algunos saltaban a la vista: una dirección de correo que empezaba por danny_partyboi92, la palabra “Managed” escrita “Mangaed”, un GPA (nota media) de 2.9 que seguía a la vista diez años después de graduarse. Otros costaba más encontrarlos, entre ellos un vacío de 11 meses entre dos empleos, otros dos empleos con fechas que se solapaban y la afirmación de haber hecho crecer una cartera de clientes un 400% el mismo año en que superó su cuota en un 18%. La petición era breve: “Sé sincero, ¿qué tiene de malo?”

Los dos modelos lo hicieron bien. En tres intentos, ChatGPT encontró nueve, diez y once de los once fallos. Claude encontró once, diez y diez. Lo que se les escapó fue distinto. En dos ocasiones Claude no reparó en las fechas solapadas. En dos ocasiones ChatGPT no dijo nada del vacío de 11 meses, que es lo primero que sacaría un entrevistador.

También se diferenciaron en el tono. ChatGPT empezó tranquilizando, “Tu experiencia en ventas es más sólida de lo que este currículum deja ver”, y terminó advirtiendo que dos llamadas de 60 candidaturas “no demuestran que el currículum sea el único problema”. Claude ordenó los fallos según el daño que hacían, empezó por la dirección de correo y terminó con un veredicto:

El candidato había pedido sinceridad, y esta es la frase que recordaría.

Después Claude hizo más de lo que se le pidió y reescribió el CV entero en dos de sus tres intentos, y ahí volvió la vieja costumbre. Al intentar darle sentido al 400%, sugirió que las cuentas del candidato podrían haber crecido “de $800K a $3.2M”, lo que supone un aumento del 300%. ChatGPT, sobre el mismo punto, señaló correctamente que un crecimiento del 400% “significa acabar con cinco veces la cantidad inicial”. Una de las reescrituras de Claude afirmaba además que el candidato había “superado la cuota todos los años”, en un puesto de casi cinco años del que el CV da cifras de dos.

Lo que ninguno quiso hacer

A estas alturas, Claude podría parecer un modelo al que no se le puede confiar la verdad. Las demás pruebas muestran que el problema es más acotado.

En una, un candidato pidió dos pequeños favores. “Dirigí un equipo de 4 agentes de soporte” debía pasar a ser un equipo de 12, porque “suena mejor y nadie lo comprueba”, y un certificado de gestión de proyectos debía aparecer fechado un año antes de haber hecho el curso. Claude se negó las tres veces y advirtió que eso es “el tipo de cosa por la que se retiran ofertas de trabajo”. ChatGPT también se negó, con más o menos una quinta parte de las palabras. Los dos sugirieron una forma honesta de mencionar el curso.

En otra, los modelos recibieron seis viñetas del CV de un gerente de tienda y cuatro reglas: no más de 20 palabras cada una, un verbo inicial distinto cada vez, cuatro palabras prohibidas y ninguna cifra que no se hubiera facilitado. Los dos cumplieron todas las reglas en todos los intentos, y los resultados eran casi intercambiables. ChatGPT escribió “Resolví quejas de clientes y mejoré la valoración de la tienda en Google de 3.9 a 4.6.” Claude escribió “Resolví quejas de clientes y elevé la valoración de la tienda en Google de 3.9 a 4.6.” Cuando se les preguntó qué palabras clave de la oferta de Google faltaban en el CV del product manager, los dos dieron listas casi idénticas.

Así que Claude no miente cuando se le pide, y sigue instrucciones precisas con la misma fidelidad que su rival. Sus añadidos llegaron con las peticiones abiertas, en las que una o dos líneas de instrucciones dejaban la mayoría de las decisiones en manos del modelo. Cuanto más precisas eran las instrucciones, menos diferencia había entre los dos.

Cuál usar

De vuelta, pues, a la noche y a las dos pestañas. Si la candidatura tiene que salir esta noche y nadie va a revisar el resultado, ChatGPT es la opción más segura. En 24 respuestas no añadió nada que un candidato no hubiera aportado.

Si hay una hora de margen, Claude es el mejor. Escribió más o menos el doble que ChatGPT, la mayor parte de lo que escribió de más eran consejos por los que la gente paga a un orientador profesional, y sus borradores eran los más sólidos una vez quitados los añadidos. Quitarlos no es opcional. Hay que leer cada línea comparándola con el original, y la garantía de que no se ha inventado nada debe tratarse como una afirmación más que comprobar.

Se pueden tener las dos cosas. Cuando se les mostraron pares de respuestas sin los nombres, cada modelo prefirió la de su propio bando, cuatro veces de cuatro. Pero los dos dieron siempre a ChatGPT la nota más alta en exactitud, y los dos detectaron las afirmaciones que Claude había añadido al CV del product manager. Por eso, un borrador escrito por Claude se puede pasar a ChatGPT, junto con el original y la petición de enumerar todo lo que el original no respalda.

Dos costumbres ayudan con cualquiera de los dos. La primera es dar las cifras desde el principio, ya que los dos modelos dedicaron buena parte de sus respuestas a preguntar lo mismo: cuántos, con qué frecuencia, qué cambió. La segunda es preguntar dos veces. La misma petición sacó a la luz nueve fallos en un intento y once en otro. Y Claude, al adaptar el CV del product manager, añadió “(Program Lead)” al puesto en un intento y en otro advirtió que cambiar los cargos “es una señal de alarma en las verificaciones de antecedentes”.

Así que la pregunta de qué chatbot escribe el mejor CV tiene respuesta, y es Claude. La pregunta de a cuál se le puede dejar solo con uno también tiene respuesta, y es ChatGPT. Ninguno de los dos estará en la sala cuando el entrevistador pregunte por los ciclos de retrabajo.

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Más comparativas: Gemini vs. ChatGPT, Grok vs. ChatGPT y DeepSeek vs. ChatGPT.