Torre: la IA ya entrevista a 5.000 candidatos al día en LATAM

La IA ya filtra a los candidatos que las empresas de LATAM no podían ver

La plataforma de reclutamiento remoto Torre, fundada por el emprendedor colombiano Alexander Torrenegra, procesa más de 5.000 entrevistas diarias con modelos de inteligencia artificial y facilita decenas de miles de conexiones mensuales entre profesionales y empresas de todo el mundo. El dato, recogido por Bloomberg Línea y replicado por Finanzas Digital, describe un cambio de magnitud: el mercado laboral remoto en América Latina dejó de operar por canales informales y ya se recluta, en gran medida, por algoritmo.

El motor de matching de Torre cruza más de un centenar de variables en milisegundos —desde expectativas salariales y habilidades técnicas hasta afinidad cultural— para acercar oferta y demanda sin pasar por un reclutador humano. Según un caso publicado por LinkedIn, la herramienta automatiza cerca del 90% del proceso de selección y recorta los tiempos de contratación en torno al 67%. Para los founders hispanohablantes, esto significa que el CV ya no se lee: se puntúa.

Por qué menos del 20% de las vacantes formales importa (y mucho)

En países como Colombia, menos del 20% de las vacantes se publican en portales formales; el resto se dispersa en redes sociales y aplicaciones de mensajería. Ese es exactamente el agujero que la IA viene a tapar. El rastreo algorítmico permite ahora leer canales donde antes nadie miraba: hilos de WhatsApp, grupos de Telegram, publicaciones de LinkedIn poco pulidas.

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La consecuencia operativa es directa: una pyme en Bogotá, Quito o Ciudad de México puede ahora competir por el mismo talento que una empresa en San Francisco, sin tener un equipo de TA in-house. Para el profesional, el espejo también cambió: la primera entrevista ya no es con una persona, es con un sistema.

Los dos perfiles que la IA está pidiendo a gritos en la región

Según Torrenegra, el mercado remoto en LATAM se está concentrando en dos perfiles con demanda creciente:

Especialistas en automatización de mercadeo con IA. Profesionales capaces de conectar herramientas como HubSpot, Make, n8n o GPTs con campañas de adquisición, scoring de leads y nurturing automatizado. No se trata de programar modelos, sino de orquestarlos para convertir.
Profesionales en ventas. Es la “economía del contacto humano” de la que habla Torrenegra: empatía, confianza y persuasión siguen siendo habilidades que un algoritmo no reemplaza. Saber cerrar un cliente es ahora más escaso —y más caro— que saber escribir el código.

El contexto global respalda la tendencia. PwC’s Global AI Jobs Barometer estima que los trabajadores con habilidades de IA cobran un premio salarial cercano al 56% frente a sus pares sin esas competencias, según datos recogidos por la Boston University. En Estados Unidos, las ofertas para roles de IA, ML y data science crecieron 163% entre 2024 y 2025, según Robert Half, y LinkedIn clasificó al ingeniero de IA como el puesto de mayor crecimiento de cara a 2026.

La paradoja del software: la IA abarató el código y encareció al vendedor

La nota de Bloomberg Línea resume el movimiento con una idea potente: la adopción acelerada de IA abarató el costo de desarrollar software y disparó la sobreoferta de aplicaciones en el mercado global. Cuando todos pueden lanzar producto, lo que escasea es quien lo venda. De ahí la tesis de la “economía del contacto humano”: tareas donde la confianza y la persuasión no pueden ser superadas por un algoritmo.

Para los founders, eso redefine la ecuación de contratación. Un perfil híbrido que combine IA + ventas empieza a ser más estratégico que un ingeniero puro, porque convierte la capacidad técnica en ingresos. Y los datos lo confirman: un estudio del National Bureau of Economic Research recogido por Business Insider mostró que, desde el lanzamiento de ChatGPT a fines de 2022, las adiciones retroactivas de términos como “AI”, “GPT” o “LLM” en perfiles de LinkedIn se multiplicaron por más de seis. Los propios trabajadores están reescribiendo su historia laboral para subirse a la ola.

¿Qué significa esto para tu startup?

Tres lecturas que puedes aplicar esta semana:

Reescribe tus vacantes como keywords, no como descripciones. Si tu oferta la va a leer un modelo de matching, cada requisito técnico debe ser un término que el algoritmo pueda cruzar con la base de talento. Piensa en cómo un ATS busca “HubSpot + nurture + SQL”, no en cómo un reclutador lee párrafos.
Contrata el embudo, no solo al técnico. Si lanzas producto con IA, la variable que define tu runway no es cuántos ingenieros tienes, sino cuántos vendedores cierran tickets. Un SDR con dominio de herramientas de outbound automatizado vale hoy más que un junior dev extra.
Audita tu pipeline de canales informales. Si menos del 20% de las vacantes en tu país vive en portales formales, tu próximo gran hire puede estar hoy en un grupo de Telegram o en un hilo de WhatsApp. Un radar algorítmico (o un socio como Torre) accede a ese talento invisible.