El Banco Central recortó en su Informe de Política Monetaria de septiembre la proyección de crecimiento para 2026 a un rango de 0,25% a 0,75%, desde el 1% a 1,75% que estimaba en junio. En una economía que crece menos de un punto, cada contratación de primera o segunda línea pesa más: hay menos margen para que un gerente nuevo tarde un año en rendir o para reemplazarlo a los dieciocho meses.
La respuesta habitual de las empresas frente a ese riesgo es reforzar el criterio de quien contrata. El proceso puede tener evaluaciones, pruebas y entrevistas estructuradas, pero la última palabra la tiene el gerente, que se reserva el derecho de elegir a un candidato distinto del que el proceso señala. Es una práctica comprensible: quien va a trabajar con la persona conoce el equipo, el contexto y las exigencias reales del cargo. La pregunta que la investigación se ha hecho es qué ocurre, en promedio, cuando esa discrecionalidad se ejerce.
Un experimento natural con 266.000 contrataciones
En 2018, Mitchell Hoffman, Lisa Kahn y Danielle Li publicaron en el Quarterly Journal of Economics un estudio sobre la introducción de una prueba de selección en quince empresas de servicios que contratan trabajadores para tareas de baja calificación (del tipo de ingreso de datos y atención en centros de llamados). La prueba, un cuestionario en línea sobre habilidades, personalidad, capacidad cognitiva y ajuste al cargo, clasificaba a cada postulante en verde, amarillo o rojo. Los gerentes de recursos humanos de cada sucursal recibieron esa clasificación con la indicación de considerarla, pero conservaron la libertad de contratar a quien quisieran.
El diseño permite dos comparaciones. La primera, entre las contrataciones anteriores y posteriores a la prueba, en 127 sucursales donde se implementó de manera escalonada, sobre un total de casi 266.000 contrataciones. La segunda, entre gerentes que siguieron la recomendación de la prueba y gerentes que la contradijeron con frecuencia, es decir, que contrataron a un amarillo cuando había un verde disponible en el mismo grupo de postulantes, o a un rojo cuando había un amarillo o un verde. Los autores llaman a esto "excepciones" y miden la tasa de excepciones de cada gerente. La permanencia en el cargo se usó como medida principal de calidad de la contratación (la mediana antes de la prueba era de 99 días), y la productividad por hora como medida secundaria.
Lo que ocurrió cuando el gerente contradijo la prueba
La introducción de la prueba aumentó la permanencia de los contratados en algo más de 25%. Los postulantes verdes permanecieron cerca de 11% más que los amarillos y estos, cerca de 20% más que los rojos. Hasta aquí, la prueba funcionaba.
El hallazgo central está en las excepciones. Los gerentes que más contradecían la recomendación obtuvieron contrataciones de menor permanencia: un aumento de una desviación estándar en la tasa de excepciones se asoció a una reducción de entre 6% y 7% en la duración de los contratados. Cuando los autores compararon, dentro del mismo grupo de postulantes, al candidato verde que fue pasado por alto con el amarillo que se contrató en su lugar, el verde descartado permaneció 4% más; los verdes y amarillos descartados en favor de un rojo permanecieron cerca de 14% y 12% más, respectivamente. Y en productividad por hora no se encontró evidencia de que las excepciones mejoraran el resultado.
Los autores lo resumen así (traducción propia): "frente a grupos de postulantes similares, encontramos que los gerentes que parecen contratar en contra de las recomendaciones de la prueba terminan con peores contrataciones en promedio. Esto sugiere que los gerentes a menudo anulan las recomendaciones porque están sesgados o equivocados, no solo porque tienen mejor información privada".
Este resultado se apoya en una literatura más amplia. Un metaanálisis publicado en 2013 en el Journal of Applied Psychology por Nathan Kuncel y coautores, con 25 muestras de 17 estudios, comparó dos formas de combinar la información sobre un candidato: mecánica (una regla o fórmula fija que pondera los mismos datos para todos) y holística (el juicio integrador de un evaluador, incluidos expertos que conocían los cargos). Para predecir el desempeño en el trabajo, la combinación mecánica alcanzó una validez de 0,44 y la holística, de 0,28. En palabras de los autores (traducción propia), hubo una "pérdida de validez consistente y sustancial cuando los datos se combinaron holísticamente, incluso por expertos".
Hasta dónde llega esta evidencia
El estudio del QJE es sobre cargos de baja calificación, sin trabajo en equipo, evaluados por permanencia; los propios autores advierten que "las señales privadas de un gerente sobre la calidad de un trabajador pueden ser más valiosas en contextos de mayor calificación con tareas más complejas" (traducción propia), y que los gerentes que contrataban no supervisaban después a los contratados. Un cargo de gerencia es exactamente el caso en que esa advertencia pesa. El metaanálisis de Kuncel abarca cargos de todos los niveles, pero con un número modesto de estudios y sin corregir por restricción de rango, por lo que sus coeficientes probablemente están subestimados. No hay estudios de este tipo con procesos de selección de gerentes en Chile; la extrapolación es una inferencia razonable, no un dato.
Lo que la evidencia sostiene con firmeza es más acotado y más útil: cuando existe un procedimiento con validez conocida, contradecirlo con el juicio del decisor no mejora, en promedio, el resultado. Y ese "en promedio" es el punto. La discrecionalidad no falla siempre; falla más de lo que quien la ejerce percibe, porque cada excepción se siente, desde adentro, como información superior.
Qué hacer con la última palabra
Desde la silla de quien responde por el resultado del negocio, y no desde recursos humanos, la evidencia no lleva a quitarle al gerente la decisión, sino a cambiar la forma en que la toma.
La primera decisión es fijar los criterios antes de ver candidatos. El mecanismo que Kuncel documenta es simple: una regla definida de antemano, que pondera los mismos datos para todos, predice mejor que la integración intuitiva de esos mismos datos, aun cuando la haga un experto. Definir con anticipación qué pesa y cuánto (resultados verificables de la gestión anterior, conocimiento del negocio, evaluación estructurada de las situaciones críticas del cargo) es el paso que convierte la opinión del gerente en una de las variables, en lugar de la variable que anula las demás.
La segunda es tratar la excepción como una decisión que se registra y se revisa. Un gerente que elige a un candidato distinto del que indica el proceso puede tener razones válidas; lo que la evidencia recomienda es que las escriba en el momento y que la organización mire, un año después, cómo les fue a sus excepciones comparadas con sus contrataciones alineadas.
La tercera es distinguir información de impresión. La discrecionalidad tiene valor cuando el gerente sabe algo que el proceso no captura: un dato verificable sobre la trayectoria del candidato, un requisito del cargo que no estaba en el descriptor. No lo tiene cuando se reduce a una sensación posterior a la entrevista. Un comité puede hacerse una sola pregunta antes de aceptar una excepción: ¿qué sabe el gerente que el proceso no midió, y cómo se verifica?
Con una economía que crecerá menos de un punto este año, el costo de una contratación equivocada en primera línea no se diluye. En quince empresas y 266.000 contrataciones, los gerentes que contradijeron el proceso obtuvieron peores resultados que los que lo siguieron, y en 17 estudios la regla fija predijo el desempeño con una validez de 0,44 frente a 0,28 del juicio integrador. La última palabra sigue siendo del gerente. La evidencia solo indica cuándo conviene usarla.
Fuentes
- Hoffman, M., Kahn, L. B., & Li, D. (2018). Discretion in hiring. Quarterly Journal of Economics, 133(2), 765–800. https://doi.org/10.1093/qje/qjx042 — número de empresas, sucursales, contrataciones, mediana de permanencia, efecto de la prueba (0,23 puntos logarítmicos, algo más de 25%), diferencias por color, efecto de la tasa de excepciones (6%–7% por desviación estándar), comparaciones dentro del mismo grupo de postulantes (4%, 14%, 12%) y ausencia de efecto en productividad tomados del texto completo de la versión publicada; citas textuales del resumen y de la sección de conclusiones. Versión de trabajo de acceso abierto: NBER Working Paper 21709.
- Kuncel, N. R., Klieger, D. M., Connelly, B. S., & Ones, D. S. (2013). Mechanical versus clinical data combination in selection and admissions decisions: A meta-analysis. Journal of Applied Psychology, 98(6), 1060–1072. https://doi.org/10.1037/a0034156 — 25 muestras de 17 estudios, validez 0,44 (mecánica) frente a 0,28 (holística) para desempeño laboral, y cita textual del resumen, tomados del texto completo.
- Highhouse, S. (2008). Stubborn reliance on intuition and subjectivity in employee selection. Industrial and Organizational Psychology, 1(3), 333–342. https://doi.org/10.1111/j.1754-9434.2008.00058.x — lectura de contexto sobre la resistencia de los decisores a las ayudas de decisión; no se cita ningún dato de este trabajo.
- Banco Central de Chile (2026). Informe de Política Monetaria, septiembre de 2026. https://www.bcentral.cl/contenido/-/detalle/informe-de-politica-monetaria-septiembre-2026 — rangos de proyección tomados de la cobertura de prensa del 9 de septiembre de 2026 (Radio Universidad de Chile: https://radio.uchile.cl/2026/09/09/ipom-banco-central-recorta-proyeccion-de-crecimiento-2026-y-la-situa-bajo-el-1/); el PDF del informe no pudo abrirse desde el entorno del agente.