La inteligencia artificial (IA) ha marcado un antes y un después en prácticamente todos los ámbitos de la vida. Su influencia se extiende a la educación, la ciencia, la logística, el trabajo e incluso las tareas cotidianas del hogar.

En el ámbito empresarial, la tecnología también ha impulsado nuevas formas de optimizar los procesos de reclutamiento. Un ejemplo de ello son las Computer Adaptive Testing (CAT) o pruebas adaptativas computarizadas, basadas en modelos estadísticos adaptativos (TRI) que ajustan la dificultad de las preguntas según el nivel de cada participante. Este sistema permite obtener resultados más precisos y personalizados, reduciendo el tiempo de aplicación y la cantidad de ítems necesarios para lograr una medición confiable.

El CAT es un examen computarizado que se adapta en tiempo real a las respuestas del candidato, formulando preguntas más complejas o sencillas según su desempeño. En términos simples, se trata de una evaluación inteligente, segura y con menor margen para trampas.

Pero, ¿cómo funcionan estas pruebas adaptativas?

De acuerdo con Giovanni Ramírez, máster en Digital Marketing, Growth Hacking y E-commerce, de Evaluar.com, plataforma en línea especializada en herramientas de gestión de recursos humanos, el CAT utiliza un algoritmo avanzado que selecciona las preguntas de un banco equilibrado de ítems. Cuando el evaluado responde correctamente, el sistema ofrece una pregunta de mayor dificultad; si falla, presenta una más sencilla.

Entre sus principales ventajas destacan:

  • Menor cantidad de preguntas: los tests adaptativos requieren aproximadamente la mitad de ítems que una evaluación tradicional.
  • Medición más eficiente del conocimiento: cada pregunta se ajusta al nivel estimado del evaluado, ofreciendo una medición más precisa.

La misma fuente indica que, según un estudio, el 63 % de los participantes se siente cómodo con este tipo de pruebas, mientras que solo un 4,4 % manifestó lo contrario. El 33 % restante aseguró sentirse “algo cómodo” con este formato. Estos resultados no solo evidencian la aceptación del modelo entre los usuarios, sino que también coinciden con las investigaciones desarrolladas en instituciones académicas de renombre.

A esto se suma lo señalado por el estudio Implementing Computer Adaptive Testing for High-Stakes, el cual confirma que las pruebas adaptativas destacan por su precisión y confiabilidad. Además, pueden reducir entre un 30 % y un 50 % la cantidad de preguntas necesarias, lo que disminuye la fatiga y la ansiedad durante la evaluación. Su funcionamiento personalizado también incrementa la seguridad del proceso, ya que cada evaluado recibe un conjunto único de preguntas, lo que dificulta compartir respuestas y garantiza una medición más justa y transparente.

Qué dicen Stanford y el MIT sobre las pruebas adaptativas

Las pruebas adaptativas por computadora (CAT, por sus siglas en inglés) han sido sometidas a diversos “filtros” y validaciones académicas. Uno de los más relevantes proviene de la Universidad de Stanford, que describe este sistema como un método de evaluación basado en un algoritmo capaz de seleccionar el ítem más informativo para el participante según sus respuestas anteriores. “Generalmente, el algoritmo CAT estima un rango (p. ej., el nivel de habilidad del participante) después de cada respuesta y, a partir de esa estimación, selecciona el siguiente ítem. La ventaja de este método radica en que puede proporcionar mayor precisión con menos ítems que las pruebas convencionales que utilizan listas de ítems fijas”, se menciona en uno de los apartados del artículo ROAR-CAT: Rapid Online Assessment of Reading ability with Computerized Adaptive Testing.

Por su parte, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) también ha demostrado la eficacia de las CAT. Según se recoge en su artículo Machine Learning–Driven Language Assessment, este tipo de pruebas “acortan las evaluaciones (Weiss y Kingsbury, 1984) y proporcionan puntuaciones uniformemente precisas para la mayoría de los examinados, al asignar ítems más difíciles a los sujetos con mayor habilidad e ítems más fáciles a aquellos con menor habilidad”.