Una oferta de empleo parece encajar, y en la página de LinkedIn de la empresa aparece un nombre conocido: quizá un excompañero de trabajo, o alguien con quien se coincidió una vez en un congreso. El candidato puede postularse a través de la web como todos los demás, o escribir a esa persona y pedirle que lo recomiende. La segunda opción se parece mucho a pedir un favor, y no está nada claro que ese favor sirva de algo.
Esa duda es la que mucha gente lleva a los foros. En Blind, un hilo pregunta a los reclutadores qué hace realmente una recomendación. Otro, de 2024, pregunta si una recomendación todavía lleva a una entrevista cuando las empresas ya están desbordadas de candidaturas. Las respuestas son anécdotas que apuntan en las dos direcciones: entrevistas y ofertas para unos, nada para otros.
Para esta pregunta hay datos más sólidos. Varios economistas han analizado los registros de contratación de las propias empresas, y LinkedIn ha hecho un experimento con más de 20 millones de sus usuarios. Lo que sigue es lo que encontraron: cuánto aumenta una recomendación las probabilidades de conseguir una entrevista y una oferta, por qué las empresas prefieren a los candidatos recomendados, quién se queda fuera y cómo pedir una. La respuesta corta es que los candidatos recomendados tienen varias veces más probabilidades de ser entrevistados y contratados, y aun así la mayoría acaba rechazada. Una recomendación consigue que una persona lea el CV, y a partir de ahí es el CV el que tiene que hacer el resto.
Cifras citadas sin fuente
Muchos artículos sobre el tema empiezan con las mismas cifras. Se dice que las recomendaciones son el 7% de los candidatos y entre el 30 y el 50% de las contrataciones. Se dice que a los candidatos recomendados los entrevistan entre el 40 y el 65% de las veces, o que tienen cuatro veces más probabilidades de recibir una oferta, o diez veces más de ser contratados.
Si se rastrea su origen, estas cifras rara vez llevan a un estudio. La del 7% aparece, entre otros sitios, en una página de estadísticas del portal de empleo Zippia. La página la fecha en 2022, enumera doce fuentes, no atribuye la cifra a ninguna de ellas y no describe ningún método. Las tasas de entrevista se atribuyen a estudios que no se nombran. Un artículo que sí enlaza su fuente, presentada como un trabajo del National Bureau of Economic Research, remite a un estudio sobre el dólar continental de 1775.
La investigación real es más antigua, más acotada y mucho más prudente en sus conclusiones. Y resulta que apunta en la misma dirección.
Lo que muestran los registros de contratación de una empresa
Los datos públicos más detallados proceden de tres economistas, dos de ellos entonces en la Reserva Federal de Nueva York y uno en el MIT. Meta Brown, Elizabeth Setren y Giorgio Topa obtuvieron los registros de contratación de una empresa estadounidense de servicios financieros que tenía entre 2.000 y 5.000 empleados: 62.127 candidaturas para 315 puestos entre 2006 y 2010, que terminaron en 340 contrataciones. Los registros muestran por qué vía llegó cada candidato.
| Vía de acceso | % de candidatos | % de contrataciones |
|---|---|---|
| Portales de empleo en internet | 60,1% | 23,5% |
| Web de la empresa | 14,8% | 10,6% |
| Iniciativa propia | 10,1% | 5,6% |
| Otras fuentes | 6,9% | 23,5% |
| Recomendación de un empleado | 6,1% | 29,1% |
| Reclutamiento en universidades | 2,1% | 7,6% |
Los candidatos recomendados fueron el 6,1% de los aspirantes, el 21,4% de los entrevistados y el 29,1% de los contratados. Los que llegaron por portales de empleo recorrieron el camino inverso, y ninguna otra vía subió de forma tan marcada, señalan los autores. A partir de las tablas del trabajo se puede calcular una tasa de éxito para cada vía, aplicando estas proporciones a sus totales de 62.127 candidatos, 1.811 entrevistas y 340 contrataciones. Con esa aritmética, aproximadamente uno de cada diez candidatos recomendados llegó a la entrevista, frente a uno de cada cincuenta de los portales de empleo, y aproximadamente uno de cada 40 fue contratado, frente a uno de cada 470. (Una nota al pie del trabajo atribuye a los candidatos de portales de empleo una tasa de entrevista del 6%, algo que sus propias tablas descartan: la tasa del conjunto de candidatos fue del 2,9%, y los de portales de empleo quedaron por debajo de la media. Las cifras que se dan aquí siguen las tablas). Cuando los autores mantuvieron constantes las características de cada oferta, la diferencia siguió ahí: los candidatos recomendados tenían 7,3 puntos porcentuales más de probabilidad de ser entrevistados que los de portales de empleo y, una vez entrevistados, 14 puntos más de recibir una oferta.
Junto a esas cifras caben dos advertencias. La primera es de los propios autores. El trabajo “no pretende establecer ninguna relación causal”, porque las personas recomendadas pueden diferir de los demás candidatos en aspectos que los registros no recogen. La segunda está en la aritmética. Uno de cada 40 significa que unos 97 de cada 100 candidatos recomendados no consiguieron el puesto, la mayoría sin llegar siquiera a una entrevista.
El patrón no es exclusivo de una empresa. Un estudio de nueve empresas de centros de llamadas, transporte por carretera y alta tecnología, publicado en el Quarterly Journal of Economics en 2015, encontró que los candidatos recomendados tenían más probabilidades de ser contratados en los tres sectores. En los centros de llamadas se contrató al 19% de los candidatos no recomendados, y una recomendación se asoció con 6,3 puntos porcentuales más. En el transporte por carretera, las cifras fueron del 17% y 10 puntos. En la empresa de alta tecnología, con unos 1,2 millones de candidaturas registradas para puestos de ingeniería y programación, se contrató al 0,28% de los candidatos no recomendados, y una recomendación se asoció con 0,27 puntos más, es decir, aproximadamente el doble. Y en datos de 2016 de más de 1.000 empresas, recopilados por SilkRoad, empresa de software de gestión del talento, a partir de 14 millones de candidaturas, las recomendaciones generaron más del 30% de todas las contrataciones, según un informe sobre el estudio de la Society for Human Resource Management.
Los reclutadores describen el mecanismo con más sencillez. Cuando Jobvite, empresa de software de reclutamiento, le preguntó en 2023 si las recomendaciones garantizan una entrevista, la reclutadora independiente Heather Scott respondió que “no aumentan las probabilidades de conseguir el empleo, pero sí las de que alguien llegue a ver el CV”. Los registros de contratación respaldan la segunda mitad de esa frase con más firmeza que la primera, ya que en la empresa financiera la ventaja se mantenía después de la entrevista.
Por qué a las empresas les gustan las recomendaciones
Las empresas no prefieren a los candidatos recomendados por sentimentalismo. En el estudio de nueve empresas, los recomendados y los no recomendados tenían habilidades parecidas y, una vez contratados, rendían más o menos igual en la mayoría de los indicadores. Lo que los distinguía era que se quedaban. Los trabajadores de centros de llamadas y los camioneros recomendados tenían, en ambos casos, alrededor de un 11% menos de probabilidades de marcharse, y los de alta tecnología, alrededor de un 26% menos. En los centros de llamadas y en el transporte, donde se podía calcular el beneficio por trabajador, la menor rotación y el menor costo de reclutamiento los convertían en las contrataciones más rentables. En la empresa financiera, la probabilidad de que un empleado recomendado se fuera era de alrededor del 85% de la de sus compañeros. Además, empezaban con salarios alrededor de un 2% más altos, una prima que había desaparecido al tercer año.
Una recomendación también aporta información que un CV no puede dar. En experimentos de campo en un mercado laboral en línea, las economistas Amanda Pallais y Emily Glassberg Sands comprobaron que las recomendaciones “contienen información positiva sobre el rendimiento y la constancia del trabajador” que no se reflejaba en sus características observables.
Por eso las empresas pagan por ellas. Para muchos puestos, la empresa financiera pagaba a sus empleados entre 500 y 4.000 dólares por cada recomendación que acababa en contratación, lo más habitual 1.000 dólares, siempre que la persona contratada se quedara más de seis meses. Cuando una cadena de supermercados introdujo programas de recomendación en tiendas elegidas al azar, la rotación del personal bajó un 15%, y la mayor parte de esa bajada se debió a que los trabajadores que no habían llegado por recomendación se quedaban más tiempo. La explicación que los autores consideraron mejor respaldada es que “los trabajadores valoran participar en la contratación”. Ambos hallazgos tienen que ver con la incomodidad de pedir. Puede que a la persona a la que se le pide le paguen si la cosa sale bien, y puede que se alegre de tener voz en el proceso.
Quien recomienda también tiene algo que perder. En los datos de transporte del estudio de nueve empresas, los camioneros recomendados por compañeros con un rendimiento inferior a la mediana valían menos para la empresa que los contratados sin ninguna recomendación. Los empleados saben que su nombre queda ligado a las personas que traen, y los autores de la Reserva Federal de Nueva York señalan que quizá solo recomienden a candidatos sólidos para proteger su reputación.
Quién sale perdiendo
Un sistema que premia conocer a alguien dentro favorece a quienes se parecen a los que ya están. En la empresa financiera, el 63,5% de las recomendaciones fueron para alguien del mismo género que quien recomendaba, y el 71,5% para alguien de la misma raza u origen étnico. Solo el 4,1% vinieron de un empleado de menor rango que la persona recomendada. Una versión anterior en forma de documento de trabajo del estudio de nueve empresas recogía la misma tendencia entre los camioneros, que solían recomendar a personas de edad y origen étnico parecidos.
Los reguladores se han dado cuenta. La Comisión para la Igualdad de Oportunidades en el Empleo de Estados Unidos advierte que “si un empleador confía en el reclutamiento de boca en boca entre su plantilla, mayoritariamente hispana, puede estar infringiendo la ley cuando el resultado es que casi todas las nuevas contrataciones son hispanas”. El código legal sobre empleo del Reino Unido dice que reclutar “a partir de recomendaciones del personal actual, en lugar de mediante anuncios, puede dar lugar a discriminación”. La contratación en la administración federal estadounidense parte del principio contrario. La ley establece que la selección debe hacerse “únicamente en función de la capacidad, los conocimientos y las habilidades relativos” tras un concurso justo y abierto. Tomado al pie de la letra, ese principio deja a la palabra de alguien de dentro menos margen del que tiene en la contratación privada, así que un contacto en una agencia federal probablemente sea más útil como fuente de consejo que como vía de entrada. Todo esto es información general, no asesoramiento jurídico.
Las personas sin empleo parecen partir con más desventaja. En la encuesta sobre búsqueda de empleo de la Reserva Federal de Nueva York, los desempleados eran alrededor del 7% de la muestra según el propio resumen del banco, enviaron el 40% de todas las candidaturas y recibieron alrededor del 16% de las ofertas. Las personas con empleo que no estaban buscando recibieron alrededor de una cuarta parte de todas las ofertas y más de la mitad de las no solicitadas, un hallazgo que, según los autores, “ilustra la importancia de los contactos y el reclutamiento informales”.
Cómo pedir una recomendación
El instinto habitual es pedírselo a un amigo cercano. En una encuesta del Pew Research Center de 2015 a 2.001 adultos estadounidenses, el 66% de quienes habían buscado empleo hacía poco había recurrido a amigos cercanos o familiares y el 55% a conocidos, y solo el 7% señalaba a los conocidos como su recurso más importante.
El mayor experimento sobre el tema apunta en otra dirección. Entre 2015 y 2019, LinkedIn varió las sugerencias de contactos que mostraba a más de 20 millones de usuarios, y un equipo de investigadores de LinkedIn, Harvard, Stanford y el MIT siguió quién se cambió después a una empresa donde ya trabajaba un contacto nuevo. El estudio, publicado en Science en 2022, midió cambios de empleo, no recomendaciones formales, pero su resultado es el que importa aquí: los conocidos llevaron a más personas a un nuevo empleo que los contactos cercanos. Los más útiles eran los lazos moderadamente débiles, con un máximo en alrededor de diez contactos en común. Un excompañero de hace dos empleos encaja en esa descripción con más probabilidad que un mejor amigo. El efecto fue más fuerte en los sectores digitales; en los menos digitales, los lazos fuertes pesaron más.
Así que el mensaje a un contacto medio olvidado es justo el que los datos respaldan. Es más fácil decirle que sí cuando nombra el puesto exacto, lleva el CV adjunto y deja margen para negarse. Un analista de datos que escribe a un antiguo compañero podría plantearlo así:
Hola, Dana. Pellowick ha publicado una vacante de analista de datos sénior en el equipo de precios (referencia 48213). Se parece mucho al trabajo de previsión que hicimos juntos en Corranby, y voy a postularme esta semana. ¿Te parece bien recomendarme? Te adjunto mi CV, y abajo van tres líneas que puedes pegar en el formulario de recomendación. Si prefieres no hacerlo, por la razón que sea, no pasa nada: me postularé a través de la web.
Un conocido no ha visto el trabajo del candidato, y el mensaje no debería pedirle que finja lo contrario:
Hola, Marcus. Nos conocimos en marzo en el encuentro de analítica de datos de Denver, después de tu charla sobre experimentos de precios. Pellowick tiene abierta una vacante de analista de datos sénior y pienso postularme. No hemos trabajado juntos, así que no te pido que respondas por mi trabajo. ¿Estarías dispuesto a pasarle mi CV al reclutador, o a decirme quién es la persona adecuada? Te lo adjunto, con un breve resumen abajo.
Un desconocido es otro caso. Una respuesta en el hilo de Blind traza la línea: una recomendación de alguien que conoce el trabajo del candidato se describe como muy eficaz, y una que solo deja un CV en el sistema, como de poco valor. Lo honesto con un desconocido es pedirle información, y de la conversación puede salir o no una recomendación.
Hola, Priya. Soy analista de datos en una empresa de logística y me estoy postulando a la vacante de analista de datos sénior en el equipo de precios de Pellowick. Una pregunta, si tienes un momento: ¿qué parte del trabajo del equipo es experimentación y qué parte son informes? La oferta menciona las dos cosas. Gracias de todos modos.
Se le pida a quien se le pida, las líneas para el formulario de recomendación deberían ir ya redactadas, para que aceptar le cueste dos minutos:
Sam tiene seis años de experiencia en análisis de precios para el comercio minorista. En Corranby creó la previsión de demanda que usan 40 tiendas y redujo el error de previsión del 18% al 11%. Candidatura a analista de datos sénior, equipo de precios, referencia 48213.
Lo que el CV todavía tiene que hacer
Un CV recomendado se lee al menos dos veces: lo lee quien recomienda, que decide si pone su nombre detrás, y lo lee el reclutador, que en la empresa financiera seguía descartando a unos nueve de cada diez candidatos recomendados antes de la entrevista. Tiene que funcionar para los dos lectores.
Para quien recomienda, la parte de arriba de la página debería hacer que la recomendación sea fácil de repetir. Un resumen que podría describir a cualquiera no le da nada que decir.
Analista de datos con experiencia y una sólida trayectoria aportando conocimiento de valor en múltiples áreas de negocio.
Analista de datos con seis años de experiencia en precios para el comercio minorista. Creó la previsión de demanda que usan 40 tiendas y redujo el error de previsión del 18% al 11%. Trabaja con SQL, Python y pruebas A/B.
Subrayado: términos de la oferta, cada uno ligado a algo que el candidato hizo.
Para el reclutador, el CV tiene que estar adaptado a la oferta como cualquier otro. Una recomendación no indica que el candidato sea mejor en general: en el estudio de nueve empresas, los recomendados tenían más o menos la misma formación y las mismas puntuaciones en las pruebas que los demás. Lo que el reclutador sigue necesitando ver es que encaja en ese puesto concreto, y un CV recomendado que no lo demuestra ha gastado su ventaja en la primera lectura.
La parte práctica también merece una pregunta. Cada empresa registra las recomendaciones a su manera, y el momento puede decidir si una cuenta o no: en la empresa financiera, un empleado solo podía reclamar a un candidato como recomendado hasta la fase de entrevista. Lo sensato es preguntar a quien recomienda cómo funciona su sistema antes de postularse por la web pública. La recomendación va en el formulario de candidatura y en la primera línea de la carta de presentación, y normalmente no se menciona en el propio CV. Tampoco hay que confundirla con una referencia. La primera consigue que alguien lea la candidatura al principio; la segunda se comprueba casi al final, y hay que pedirla aparte.
Lo que vale una recomendación
De vuelta, entonces, a la oferta y al nombre conocido. Los datos dicen que hay que escribir el mensaje. En la única empresa donde se registró cada paso, las tasas calculadas más arriba a partir de las tablas del trabajo dan a un candidato recomendado unas cinco veces más probabilidades de ser entrevistado, y unas doce veces más de ser contratado, que a uno que llegó por un portal de empleo. Puede que a la persona a la que se le pide le paguen por ello, y un conocido puede ser mejor opción que un amigo cercano.
Los datos son igual de claros sobre los límites. A la mayoría de los candidatos recomendados se los sigue rechazando, y la ventaja se la llevan sobre todo quienes ya conocen a alguien dentro. Lo que el reclutador abre después de la recomendación es el mismo documento que antes. Vale la pena pedir el favor, y lo que consigue es una lectura atenta.
Cómo te ayuda UseResume
Una recomendación consigue que lean tu CV, así que el CV tiene que estar a la altura de esa lectura. A diferencia de herramientas generalistas como ChatGPT o Claude, UseResume está hecho específicamente para escribir CV. Pega la oferta y el creador de CV con IA adapta a ella el resumen, las viñetas y las habilidades, te muestra qué palabras clave de la oferta aparecen y cuáles faltan, y deja cada sugerencia abierta a cambios. Cada oferta puede tener su propia versión guardada, algo útil cuando un contacto te pide el CV ese mismo día.
Antes de que el CV llegue a la persona que va a poner su nombre detrás, el analizador de CV lo puntúa de 0 a 100 con 37 verificaciones y te dice qué corregir primero.
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