Cuando no consigues entrevistas de trabajo, ¿puede ser culpa de la IA?

Markey ya contaba con diez publicaciones en revistas médicas en su currículum, pero comenzó a enviar correos electrónicos a los programas de residencia mejor clasificados para compartir la noticia de este último logro. Según él, el cambio en su suerte fue inmediato.

Una hora y quince minutos después de enviar su primer correo electrónico a la coordinación de un programa de residencia en uno de los mejores programas de psiquiatría del país, Markey recibió una respuesta entusiasta del jefe de la coordinación. Menos de una hora después, recibió una oferta para una entrevista, y también empezaron a llegarle ofertas de otros programas que Markey consideraba prioritarios.

Para Markey, parecía ser «la primera vez que veían una solicitud que ni siquiera había llegado a sus manos». En aquel momento, según su perspectiva, «recibía rechazos porque ya habían cubierto los cien primeros puestos basándose en los cien mejores candidatos que aparecían en el panel de control».

Solo un par de días después de la revelación de Markey, el 16 de octubre, Thalamus publicó una entrada de blog sobre los problemas previamente reportados con Cortex. La compañía afirmó haber documentado imprecisiones en las calificaciones mostradas a los programas de residencia, pero solo en 10 casos verificados de entre más de 4,000 consultas de clientes. Cortex ahora tenía una precisión del 99.3 %.

Thalamus declaró posteriormente a WIRED que, de entre más de 12,000 consultas, no recibió informes adicionales de inexactitudes. Sin embargo, en aquel momento, la falta de claridad sobre cómo Cortex empleaba la IA generó debates en foros y artículos en revistas especializadas. Steven Pletcher, cirujano de cabeza y cuello que supervisa el programa de residencia en otorrinolaringología del Hospital Universitario de California en San Francisco, comentó a WIRED que un colega de otra institución le había informado que algunas de las calificaciones que mostraba Cortex eran “sumamente inexactas”. Pletcher, que también investiga los procesos de selección de residentes, quiso analizar la plataforma personalmente.

“Como director de programa, cuando escuchas: ‘Tenemos este sistema de IA para revisar solicitudes’, piensas: ‘¿Puedo simplemente hacer que me dé una lista de solicitantes a los que debería entrevistar?’”, señaló Pletcher a WIRED. “Tenía ciertas preocupaciones, como cualquiera, sobre si un nuevo sistema para revisar solicitudes presenta información inexacta”.

En una reunión nacional de la Sociedad de Otorrinolaringólogos Universitarios en noviembre, Pletcher se reunió con un colega y revisó las aplicaciones de Cortex. Una de las funciones principales del sistema es la herramienta de normalización de calificaciones mediante inteligencia artificial. Según lo que Pletcher pudo observar, las calificaciones que se mostraban para un solicitante en esos gráficos podían variar de un minuto a otro.

Pletcher y cuatro de sus colegas realizaron una prueba estructurada y documentaron los errores que encontraron. En enero de este año, publicaron sus resultados en la revista The Laryngoscope, donde describieron «errores persistentes en el sistema Cortex de Thalamus con potencial para afectar negativamente a los aspirantes a programas de residencia».

Jason Reminick, director ejecutivo de Thalamus, declaró a WIRED que muchos de los temores sobre Cortex expresados ​​por estudiantes y facultades de medicina en el ciclo 2025-2026 se debían a malentendidos sobre el funcionamiento de la herramienta. “Gran parte de la comunidad tuvo acceso repentino a ella y empezó a usarla sin haber completado el proceso de compra”, afirmó. “Y no me refiero solo al pago, sino al proceso de exploración para comprender qué hace la herramienta”.