Redactar una descripción de puesto con IA: prompts para reclutadores

Redactar una descripción de puesto a menudo toma más tiempo del que se quisiera: encontrar el tono adecuado, enumerar las funciones sin omitir ninguna, evitar formulaciones que excluyan ciertos perfiles. La IA no reemplaza tu conocimiento del puesto, pero acelera la estructuración y mejora la claridad del texto final. Aquí te mostramos cómo utilizarla de manera práctica, con prompts probados y un ejemplo antes/después.

Por qué utilizar IA para redactar una descripción de puesto

Una descripción de puesto mal redactada cuesta caro: candidaturas fuera de objetivo, entrevistas que no avanzan, sorpresas desagradables al contratar. La IA ayuda en tres aspectos precisos:

• La estructura: organiza automáticamente el contexto, funciones, perfil buscado y condiciones, sin omitir ninguna sección.
• La claridad: reformula frases vagas (“buena relación interpersonal”, “espíritu de equipo”) en criterios más concretos.
• La inclusividad: identifica giros lingüísticos que desalientan a ciertos candidatos sin que te des cuenta.

Este trabajo se realiza en unos minutos en lugar de una hora de redacción partiendo de cero. El reclutador mantiene el control del contenido, la IA se encarga de la forma.

Los 5 prompts a utilizar

1. Estructurar una primera versión completa

“Redacta una descripción de puesto para un [título del puesto] en [sector de actividad]. Estructúrala en 5 partes: presentación de la empresa, funciones principales (5 a 7 puntos), competencias requeridas, perfil buscado, condiciones (contrato, ubicación, remuneración si se conoce). Tono profesional pero accesible, máximo 350 palabras.”

Este prompt proporciona una base completa que después ajustas con los detalles específicos de tu empresa.

2. Reformular en lenguaje inclusivo

“Aquí hay una descripción de puesto: [pegar el texto]. Identifica los términos o giros lingüísticos que podrían desalentar candidaturas de mujeres, de personas con discapacidad o de perfiles atípicos. Proporciona una versión reformulada sin cambiar el significado de las funciones.”

La IA identifica, por ejemplo, adjetivos implícitamente sesgados por género (“equipo joven y dinámico”) o exigencias desproporcionadas en relación con el puesto real.

3. Adaptar el tono a la cultura de la empresa

“Reescribe esta descripción de puesto [pegar el texto] con un tono más [cálido / formal / directo], manteniendo intacta la información factual. La empresa es una [startup / pyme / gran empresa] en el sector [X].”

Útil cuando la primera versión suena demasiado genérica o no se ajusta a tu marca empleadora.

4. Generar varios títulos de puesto

“Proporciona 5 títulos diferentes para este puesto: [descripción breve de las funciones]. Deben ser claros para un motor de búsqueda de empleo, sin jerga interna, y atraer tanto a candidatos junior como experimentados.”

El título condiciona gran parte de la visibilidad de la oferta. Probar varias formulaciones antes de publicar evita perder buenos candidatos.

5. Verificar sesgos y extensión antes de publicar

“Lee esta descripción de puesto [pegar el texto] e indica: las frases demasiado largas, las repeticiones, las exigencias que no están justificadas por el puesto (diploma, años de experiencia), y los elementos faltantes para un candidato que descubre la oferta.”

Este último prompt sirve como revisión final antes de distribuir en portales de empleo.

Ejemplo antes/después

Antes (redacción manual, 15 minutos, todavía incompleta):

“Buscamos un gestor de clientes motivado y dinámico para unirse a nuestro equipo. Se requiere buena presencia, espíritu de equipo indispensable. Puesto a cubrir urgentemente.”

Este texto no menciona las funciones reales, el salario, ni las competencias esperadas. Además, desalienta implícitamente ciertos perfiles con “buena presencia”.

Después (mediante el prompt n°1 luego n°2, 4 minutos):

“Gestor(a) de clientes B2B — Únete a un equipo de 6 personas para gestionar una cartera de 80 clientes empresariales. Funciones: seguimiento de cuentas de clientes, tratamiento de reclamaciones, reportes mensuales, participación en negociaciones de renovación. Perfil: cómodo con herramientas CRM, experiencia en atención al cliente valorada (se aceptan principiantes con formación interna). CDI, Madrid, 28-32k€ según experiencia.”

La ganancia no es solo estética: la segunda versión ya filtra buenos candidatos gracias a criterios precisos, y está lista para publicar sin retoques adicionales.

Hacer la descripción realmente inclusiva, no solo “políticamente correcta”

La inclusividad no se reduce a escribir “H/M” después del título. Se trata de verificar que cada exigencia sea realmente necesaria para el puesto. Un prompt útil para esto: pide a la IA que justifique cada criterio de la descripción (“¿por qué este diploma es indispensable?”). Si no encuentra una justificación sólida, a menudo es señal de un criterio que se puede flexibilizar.

Este mismo principio de vigilancia aplica más adelante en el proceso de selección, por ejemplo durante la evaluación de desempeño con IA o para preparar las preguntas a anticipar en una entrevista de trabajo, tanto desde la perspectiva del candidato como del reclutador.

Comparar formulaciones antes de publicar

Cada IA tiene su estilo: algunas son más concisas, otras más formales, otras aún más creativas con los títulos de puesto. Generar la misma descripción con dos o tres modelos permite identificar la versión más adecuada a tu marca empleadora antes de distribuirla. También es una buena manera de verificar que ningún sesgo se haya colado en una sola de las versiones — como se explica en nuestro artículo sobre cómo el mismo prompt da resultados diferentes según la IA.

Para esto, no necesitas cambiar entre múltiples pestañas y suscripciones: con prueba noov.ai gratis, puedes enviar el mismo prompt a ChatGPT, Claude, Gemini o DeepSeek en una única interfaz, y comparar las descripciones generadas lado a lado antes de elegir la mejor versión. Si recluta regularmente, este reflejo de comparación también merece aplicarse a otras tareas de RRHH, como se detalla en nuestra guía sobre usar múltiples IA simultáneamente.

En resumen

Una descripción de puesto exitosa con IA siempre sigue el mismo esquema: un prompt de estructuración, una revisión de inclusividad, un ajuste de tono, y una verificación final de sesgos. El ahorro de tiempo es real, pero la calidad depende de lo que inyectes en el prompt — cuanto más especifiques el contexto del puesto, más aprovechable será el resultado directamente.