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El Espectro · Selección

¿Qué predice mejor el desempeño laboral?

Redacción de El Espectro 12 jul 2026 Lectura 7 min Selección
Resumen en una ficha
El Espectro FICHA · seleccion-07
El consenso

“La entrevista es lo que mas importa.”

Lo que dice la evidencia

El consenso de que "la entrevista es lo que más importa" solo es parcialmente sostenible si se especifica entrevista estructurada, y aun así ningún predictor único domina: la mayor validez compuesta la ofrece una combinación de predictores.

Fuerza de la evidencia Mixta
Promete de más Bajo respaldo · cámbiala
En su lugar
La misma evidencia señala que combinar GMA con entrevista estructurada o con test de integridad supera consistentemente a cualquier predictor único, incluida la entrevista en solitario.
12 fuentes · Confianza alta · Rev. jul 2026 ¿Cómo lo sabemos?
Evidencia mixta · España Selección

BLUF: El consenso de que "la entrevista es lo que más importa" solo es parcialmente sostenible si se especifica entrevista estructurada, y aun así ningún predictor único domina: la mayor validez compuesta la ofrece una combinación de predictores.


Q&A: lo que dice realmente la evidencia

¿La entrevista es el mejor predictor del desempeño?

Depende completamente del tipo de entrevista. Las entrevistas no estructuradas —las más usadas y las mejor valoradas por quienes contratan— se encuentran entre los peores predictores del rendimiento laboral real, pese a recibir las calificaciones más altas de eficacia percibida por los directores de contratación 12. La entrevista conductual estructurada (ECE) es otra cosa: muestra una validez sin corregir de r = .31 para predecir desempeño, y con correcciones por fiabilidad del criterio y restricción de rango los meta-análisis reportan coeficientes de entre .44 y .63 6. Esta validez ha sido confirmada también en la Administración Pública Española 7.

¿Y la capacidad cognitiva general (GMA)?

Durante décadas ocupó el primer puesto como predictor individual. El meta-análisis clásico de Schmidt & Hunter (1998) —realizado con puestos de complejidad media en la economía civil de EE.UU.— reportaba r = 0.51 (validez operacional corregida) 1. Meta-análisis posteriores en contextos internacionales y europeos confirmaban cifras en torno a r ≈ 0.50 210. Sin embargo, Sackett et al. (2022) revisaron la metodología de corrección de restricción de rango aplicada durante décadas y concluyeron que las estimaciones de validez de la mayoría de predictores estaban sobreestimadas entre .10 y .20 puntos 3. Tras esa revisión, la validez corregida de GMA usando valoraciones de supervisores baja a r = 0.31 5.

¿Qué ocurre con la entrevista estructurada tras esa misma revisión?

Con las correcciones más conservadoras de Sackett et al. (2022), la entrevista estructurada emerge como el procedimiento de selección con mayor validez criterial —por encima de GMA cuando se aplica la corrección más estricta 4. El cuadro es, pues, más dinámico que estático: el ranking de predictores cambia según la metodología de corrección que se aplique.

¿Qué hay de otros predictores clásicos?

Las pruebas de muestras de trabajo (work sample tests) ilustran bien el problema general: Hunter & Hunter (1984) reportaban r = 0.54, pero una revisión posterior encontró una correlación media observada de solo r = .26, lo que sugiere sobreestimación sustancial 8. La concienzudez (conscientiousness) tampoco escapa: su validez está sobreestimada aproximadamente un 30% (diferencia de r ≈ .06) por sesgo de publicación 11.

¿Qué combinación ofrece la mayor validez?

La combinación de test de integridad + GMA ofrece la mayor validez incremental compuesta para predecir el desempeño laboral global, con un coeficiente compuesto de .78 según Schmidt & Hunter (1998/2016), datos procedentes de contextos multisectoriales estadounidenses e internacionales 9. Ningún predictor único alcanza ese nivel.


Tabla comparativa de predictores

Predictor Estimación clásica (r) Estimación revisada (r) Fuente principal
GMA (valoraciones supervisor) 0.51 1 0.31 5 Schmidt & Hunter 1998; Sackett et al. 2022
Entrevista estructurada (ECE) .44–.63 corregida 6 Top-ranked (Sackett 2022) 4 Taylor & Small 2002; Sackett et al. 2022
Entrevista no estructurada Baja 12 Baja 12 Bohnet 2016
Work sample tests 0.54 8 0.26 (observada) 8 Hunter & Hunter 1984; Roth et al. 2005
Concienzudez r histórico ~30% sobreestimado 11 Anglim et al. / Van Iddekinge et al.
GMA + test de integridad (combinado) .78 compuesto 9 Schmidt & Hunter 1998/2016

Nota: las cifras de GMA y work samples proceden principalmente de estudios en EE.UU. (economía civil, puestos de complejidad media); las cifras de entrevista estructurada incluyen datos europeos y de la Administración Pública Española. No deben extrapolarse sin matices a toda empresa española.


Secuencia de la evidencia: cómo se llegó aquí

  1. Hunter & Hunter (1984) establecen el marco comparativo de predictores con muestras de trabajo en r = 0.54 y GMA como referencia 8.
  2. Schmidt & Hunter (1998) sistematizan seis décadas de investigación; GMA obtiene r = 0.51 y la combinación con integridad alcanza .78 19.
  3. Meta-análisis europeos y españoles (Salgado et al., Salgado & Moscoso 2019) replican la robustez de GMA con r ≈ 0.50 en distintos criterios y contextos 210.
  4. La entrevista conductual estructurada se valida también en España, incluyendo sector público 67.
  5. Sackett et al. (2022) cuestionan las correcciones de restricción de rango: la mayoría de predictores bajan entre .10 y .20 puntos; GMA pasa de .51 a .31; la entrevista estructurada sube al tope del ranking revisado 345.
  6. La concienzudad acumula evidencia paralela de sobreestimación por sesgo de publicación (~30%, r ≈ .06 de diferencia) 11.
  7. En la práctica, las entrevistas no estructuradas siguen siendo las más utilizadas y las más valoradas por quienes contratan, pese a ser de los peores predictores 12.

La brecha promesa↔entrega

El consenso popular PROMETE que "la entrevista" —sin especificar tipo— predice bien quién rendirá; la evidencia ENTREGA un cuadro en el que las entrevistas no estructuradas son predictores pobres, las estructuradas compiten en la cima solo tras revisar la metodología de corrección, y la mayor validez no la ofrece ningún predictor aislado sino una combinación de GMA + test de integridad (.78) 9. La distancia entre la promesa y la entrega sostiene una brecha de 7/10: no es que la entrevista no sirva para nada, sino que el consenso coloquial atribuye al instrumento en conjunto un poder que solo justifica una de sus versiones, y aun así no en solitario.


Por qué persiste el consenso

La entrevista no estructurada domina la práctica de selección en gran parte porque satisface necesidades que la psicometría no prioriza: da a quien contrata la sensación de conocer al candidato, legitima socialmente la decisión ante el equipo, y es fácil de implementar sin formación específica. Los directores de contratación la evalúan como el método más eficaz 12, lo que crea un bucle de confirmación: deciden con la entrevista, el candidato rinde bien o mal por otros factores, y la entrevista recibe el crédito o el descargo. El sesgo de publicación que infla predictores como la concienzudad 11 y las correcciones metodológicas que estuvieron décadas sin revisarse 3 contribuyeron además a que el debate académico tardara en llegar a la práctica de forma accesible. El resultado es una práctica que sobrevive no porque la evidencia la respalde en su forma habitual, sino porque reduce la incertidumbre percibida de quien decide.


En su lugar: La evidencia ya citada apunta a reemplazar o complementar la entrevista no estructurada con entrevista estructurada combinada con GMA o test de integridad, dado que esa combinación es la que alcanza la mayor validez compuesta documentada 94.

Fuentes

  1. Schmidt, F.L. & Hunter, J.E., Psychological Bulletin, 1998; Nye et al., 2020 (citados en ScienceDirect 2023) — r = 0.51 (validez operacional corregida, Schmidt & Hunter 1998); r ≈ 0.50 en meta-análisis posteriores · EE.UU. / internacional/meta-análisis ver fuente ↗
  2. Salgado, J.F. et al. (Salgado & Anderson 2003; Salgado et al. 2003; Hülsheger et al. 2007; Salgado & Moscoso 2019); resumidos en PMC 2021 — r ≈ 0.50 · internacional/meta-análisis ver fuente ↗
  3. Sackett, P.R., Zhang, C., Berry, C.M. & Lievens, F., Journal of Applied Psychology, 2022 — Reducción de .10 a .20 puntos en las estimaciones de validez corregida · internacional/meta-análisis ver fuente ↗
  4. Sackett, P.R., Zhang, C., Berry, C.M. & Lievens, F., Journal of Applied Psychology, 107(11): 2040-2068, 2022 — Top-ranked en validez criterial (r revisado; cifra exacta no publicada en abstract) · internacional/meta-análisis ver fuente ↗
  5. Sackett et al., Journal of Applied Psychology, 2022; citado en ScienceDirect 2024 — r = 0.31 (supervisory ratings, estimación revisada) · internacional/meta-análisis ver fuente ↗
  6. Taylor & Small 2002; Huffcutt et al. 2004; Huffcutt & Arthur 1994; McDaniel et al. 1994; Salgado & Moscoso 1995; resumidos en Revista ScienceDirect (sector público español), 2016 — r sin corregir = .31; r corregido = entre .44 y .63 · España / internacional/meta-análisis ver fuente ↗
  7. Berges (2011), Sáez (2007), Salgado et al. (2007); resumidos en Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones, ScienceDirect 2016 · España ver fuente ↗
  8. Hunter, J.E. & Hunter, R.F., 1984; Roth, P.L. et al., Personnel Psychology, 2005 — r = 0.54 (Hunter & Hunter, 1984); r observada = .26 (Roth et al., 2005) · EE.UU. / internacional/meta-análisis ver fuente ↗
  9. Schmidt, F.L. & Hunter, J.E., Psychological Bulletin, 1998; Schmidt, F.L., Oh, I.S. & Shaffer, J.A., 2016; citados en Lau et al., 2023 — Validez compuesta = .78 · EE.UU. / internacional/meta-análisis ver fuente ↗
  10. Salgado, J.F. & Moscoso, S., Frontiers in Psychology, 2019 (meta-análisis con 467 informes técnicos GATB, 630 muestras independientes, Universidad de Santiago de Compostela, España) · España / internacional/meta-análisis ver fuente ↗
  11. Van Iddekinge et al. o Anglim et al. (citados en PMC); revisado en PMC 2015 — Sobreestimación ~30%; diferencia de r ≈ .06 · internacional/meta-análisis ver fuente ↗
  12. Bohnet, I. (Harvard Kennedy School); revisión citada en HBR, 2016 (referenciando decenas de estudios) · internacional/meta-análisis ver fuente ↗

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