La vacante que atrae (y no aleja) al candidato correcto

Escribes la invitación para el evento de lanzamiento copiando la lista de "quién no puede faltar" que mandó el director, llena de sigla interna y frase de efecto. La IA deja el texto bonito en minutos. Solo que quien recibe la invitación no entiende la mitad de las siglas y cree que el evento no es para él, y justamente la persona que más necesitaba estar ahí no confirma asistencia. La pregunta que importa no es "qué tan entusiasta quedó el texto": es "quién, al leer esto, va a sentir que es para él, y quién va a sentir que no es bienvenido".

Le pides a la IA que escriba el comunicado sobre la nueva política de reembolso, copiando el texto legal que mandó finanzas, lleno de término técnico y excepción en letra pequeña. La IA lo deja fluido en minutos. Solo que el equipo lo lee por encima, no entiende el plazo real, y sigue mandando nota fuera de norma, generando retrabajo para todo el equipo financiero. El comunicado quedó correcto y no comunicó nada, porque hablaba el idioma de quien lo escribió, no el idioma de quien necesitaba actuar.

Le pides a la IA que redacte la cláusula de confidencialidad del contrato de prestador, copiando el modelo estándar del bufete, lleno de "en lo sucesivo" y "asimismo". La IA entrega un texto técnicamente impecable en segundos. Solo que el prestador, una persona física sin abogado, no entiende lo que está firmando, duda, y el cierre del contrato se atrasa una semana por una duda que un lenguaje más simple habría evitado. La cláusula protegió a la empresa en el papel y alejó justamente la firma rápida que necesitaba.

Le pides a la IA que escriba el anuncio del producto nuevo copiando la lista de atributos técnicos que mandó el equipo de ingeniería: throughput, latencia, benchmark. La IA entrega un texto correcto y aburrido en minutos. El público que decide comprar no es ingeniero, y nadie hace clic, porque el anuncio habla de especificación y no habla del problema que el producto resuelve en la vida de quien lo lee. La campaña usó el lenguaje de quien construyó, no el de quien compra.

Abres la vacante de analista de datos semisenior copiando la lista de deseos que mandó el gerente: siete años de experiencia, dominio de cuatro lenguajes de programación, "perfil joven y dinámico", "buscamos un verdadero ninja de datos". La IA redacta el texto bonito en minutos, con adjetivo animado y call to action entusiasta. El problema aparece dos semanas después: pocas postulaciones, y las pocas que llegaron son de gente que ya tiene empleo y solo está coqueteando con el mercado. La candidata perfecta, que tiene cuatro de los siete requisitos y sería excelente en el puesto, ni siquiera llegó a postularse, porque la lista parecía pedir un unicornio, y "joven y dinámico" sonó como aviso de edad que ella no quiso probar. La pregunta que separa a la vacante que atrae de la que aleja no es "cuánto pedir": es "qué de esa lista es realmente mínimo para hacer el trabajo, y qué es jerga y sesgo disfrazado de exigencia".

Le pides a la IA que escriba la descripción de la nueva feature en el changelog, copiando el nombre técnico interno del proyecto y la lista de flags que cambió el equipo. La IA entrega un texto correcto en minutos. El usuario lo lee y no entiende qué ganó de verdad, así que la feature que costó un trimestre de trabajo pasa desapercibida, sin generar ningún "guau" ni adopción. El changelog documentó el código y no comunicó el beneficio.

Le pides a la IA que escriba el correo de prospección copiando el discurso interno de ventas, lleno de sigla de producto y métrica que solo tiene sentido para quien ya es cliente. La IA entrega un texto fluido en segundos. El lead frío lo lee, no reconoce ninguna palabra de su propio problema ahí, y lo archiva sin responder. El correo vendió el producto a quien ya entiende el producto, y alejó justamente a quien todavía no sabía que tenía ese problema.

Le pides a la IA que escriba el procedimiento nuevo para el equipo de campo, copiando el texto técnico que vino de la matriz, lleno de término de proceso que solo tiene sentido en la oficina. La IA entrega un documento correcto y formateado. El equipo de campo lo lee por encima, no cambia el comportamiento, y el procedimiento se vuelve letra muerta en el cajón. La instrucción quedó correcta en el papel y no llegó a quien ejecuta, porque hablaba el idioma equivocado para el público equivocado.

Le pides a la IA que escriba la capacitación anual de LGPD copiando el texto legal directo del artículo de la ley, lleno de referencia cruzada y párrafo único. La IA entrega un material técnicamente correcto en minutos. El equipo hace la capacitación en piloto automático, no retiene nada, y el próximo incidente de dato personal ocurre exactamente en el área que "aprobó" la capacitación. El contenido estaba correcto y no enseñó nada, porque hablaba el idioma del abogado, no el de quien maneja el dato todos los días.

Le pides a la IA que escriba la documentación de la nueva API para los equipos socios, copiando el texto técnico que el propio equipo de ingeniería usa internamente, lleno de acrónimo y referencia a decisión de arquitectura que solo tiene sentido para quien ya conoce el sistema. La IA entrega un texto correcto y denso. El equipo socio lo lee, no entiende cómo integrar, y abre un ticket de soporte por cada paso, porque la documentación hablaba el idioma de quien construyó la API, no el de quien solo necesita usarla.

Le pides a la IA que escriba el texto de error que aparece cuando el pago falla, copiando el código de error técnico que devuelve el backend, tipo "error 402: payment_required_exception". La IA entrega un texto técnicamente correcto. El usuario lo lee, no entiende qué hacer, y abandona el carrito justamente en el paso final de la compra. El mensaje estaba correcto desde el punto de vista del sistema y alejó a quien ya estaba a punto de comprar.

Le pides a la IA que escriba el memo de reposicionamiento de la empresa, copiando la jerga de consultoría que quedó del último taller: "sinergia", "apalancamiento de activos intangibles". La IA entrega un texto fluido y lleno de término bonito. El equipo que necesita ejecutar el cambio lo lee y no entiende qué cambia en la práctica, así que nadie actúa distinto el lunes por la mañana. La estrategia quedó impecable en la diapositiva y no llegó al piso de operación, porque el lenguaje le hablaba al directorio y no a quien ejecuta.