Cómo crear job descriptions con un GPT personalizado

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Cómo crear job descriptions con un GPT personalizado

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Crear un job description con inteligencia artificial deja de ser un copy paste cuando lo trabajas en conjunto con la herramienta. Aquí aprendes a generar descripciones de vacantes usando un GPT personalizado a partir del intake meeting, revisarlas con ojo crítico y ajustarlas para que aporten al employer branding.

¿Por qué automatizar la creación de job descriptions con IA?

Un job description bien hecho atrae al candidato correcto desde la primera lectura. Automatizarlo con un GPT entrenado te ahorra tiempo y te permite enfocarte en lo que realmente importa: revisar, cuestionar y refinar.

La idea no es que la inteligencia artificial reemplace tu criterio de reclutador. Es que tú uses la IA como copiloto, mientras tú decides qué información se queda, qué se mueve y qué se elimina.

¿Qué es un job description? Es el documento que describe el rol, las responsabilidades, los requisitos y el contexto de una vacante. Sirve para que un candidato decida si quiere postularse.

¿Cómo usar un GPT personalizado para generar la vacante?

El flujo arranca con un chat GPT preparado con un prompt específico para reclutamiento. Tú le indicas el idioma de salida y le compartes la información del intake meeting [00:34].

Los pasos concretos son:

Saluda al GPT y define el idioma del job description, español o inglés.
Pega el formato del intake meeting o la transcripción de la llamada con el hiring manager.
Espera la respuesta y ábrela con ojo crítico, sin asumir que está lista para publicar.

El mismo formato de intake meeting que se trabaja en clases anteriores funciona como insumo directo. Eso conecta tu proceso previo con la generación automática.

¿Qué información debe ir al inicio del job description?

Lo primero que un candidato quiere saber es si la vacante encaja con su vida. Por eso, datos como modalidad, sueldo, seniority y bonos deben ir al principio [02:24].

Si el rol pide cubrir sábados de 9:00 a 2:00 ocasionalmente, esa información no va escondida en las responsabilidades. Va arriba, junto con si es híbrido, home office o presencial, y la ubicación.

¿Qué secciones revisar con ojo crítico en la salida del GPT?

La estructura que devuelve el GPT suele ser sólida, pero casi siempre necesita ajustes. Revisa cada bloque y pregúntate si suma o si está de más.

¿Cómo afinar el título y el resumen del rol?

El título suele venir inflado. Si la salida dice algo como key account manager en logística, B2B, farmer y cuentas clave, lo más probable es que solo necesites dejar key account manager [01:42].

En el resumen del rol, la IA puede inventar nombres incompletos o agregar a quién le reportas sin tener el dato real. Ahí decides: dejas solo el job title del jefe directo o agregas más contexto verificado.

¿Cómo trabajar las responsabilidades y los requisitos?

La sección de qué harás desglosa el día a día de la persona y le da claridad sobre cómo se vería su rutina. Es una de las partes que más ayuda al candidato a proyectarse.

La sección de qué buscamos lista los requisitos. Aquí hay un riesgo: muchos bullet points se repiten con las responsabilidades. Sintetiza para que los requisitos queden limpios y enfocados.

Después viene el bloque de suma puntos si tienes, que son los requisitos deseables. Si el candidato los tiene, gana ventaja. Si no, igual puede postularse.

¿Cuál es la diferencia entre requisitos y suma puntos? Los requisitos son obligatorios para postularse. Los suma puntos son deseables: aportan valor extra, pero su ausencia no descarta al candidato.

¿Cómo se ve el éxito y qué cierra la vacante?

La sección de cómo se ve el éxito describe los outcomes esperados del rol. Es decir, cómo esa persona impactará la operación en el día a día. No la subestimes: comunica expectativas claras desde la oferta.

Al final del job description va el contexto: equipo, empresa, a quién le reporta, cómo será el proceso de entrevista y dónde trabajará. Algunos campos pueden quedar vacíos, y eso no significa que el intake meeting salió mal. A veces es información que ya conoces de tu empresa y no la mencionaste en la llamada.

Las cuatro razones por las que el rol importa, según el ejemplo trabajado, fueron:

Asegurar la continuidad de ingresos.
Elevar la satisfacción del cliente.
Habilitar el crecimiento rentable en cuentas existentes con expansión, algo muy ad hoc al account manager.
Proteger la reputación operativa cumpliendo SLAs y expectativas del cliente.

Esa estructura te da un punto de partida claro. Tu trabajo es reescribirla en un tono más cercano y humano, sin perder la esencia.

En los recursos de la clase encuentras el prompt que se usó para crear este GPT. Cuéntame en los comentarios cómo adaptarías esta herramienta a tu propio proceso de reclutamiento.

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