¿Salario en las ofertas? 3 opciones mejores
Vimos razones porque poner el salario en la oferta beneficia menos y perjudica más de lo que pensamos. Hoy vamos a ver otras formas mejores de conseguir lo mismo.
💼🏃♂️Resumen ejecutivo, por si vas con prisa
Queremos que los candidatos puedan valorar mejor cuál sería un salario justo para ellos.
Pero obligar por ley a las empresas a publicar salarios en las ofertas… no es tan buena idea como te puede parecer.
Y hay otras soluciones como usar rangos salariales, aprovechar los datos que el estado ya tiene o las plataformas colaborativas.
Gracias a Jonás, que siempre me motiva a darle más vueltas a las cosas. Tenemos pendiente ese plato de jamón, para seguir revisando alternativas, amigo!
🤹♂️En mi experiencia
He trabajado en sitios con rangos salariales públicos internos con revisones cada 6 o 12 meses y he trabajado con privacidad total de salarios y sin una política clara de compensación. Claramente prefiero los rangos al secretismo.
He trabajado con retribución 100% fija, con fijo + variable y con retribuciones no salariales. Y solo en el primer caso puedes explicar el salario en una rápida conversación de ascensor. Las otras dos, van de matices. El salario rara vez se reduce a una cifra.
Como contratador, he lanzado procesos de selección donde tenía claro al 100% el salario que podía ofrecer, pero también he lanzado procesos de selección donde el salario dependía fuertemente de las capacidades del candidato. Y, sinceramente, una legislación que me obligara a atar una oferta a un salario, me dificultaría lanzar algunas ofertas.
💶 Mejores opciones que poner el salario en las ofertas
Publicar el salario en las ofertas tiene buena fama. ¿Quién no quiere más transparencia y ahorrar tiempo?
La duda es: ¿podemos aportar transparencia y ahorrar tiempo sin crear legislación “ad hoc” que perjudique a las pymes y a los candidatos menos demandados?
Veamos algunas. 👇
1️⃣ Rangos salariales conocidos y con criterios claros de ascenso
Las empresas podrían definir rangos salariales internos y explicar qué se necesita para subir de tramo.
“the interviewers will sit down with the candidates resume and salary history and figure out what level they will start at. After that, every six months, Fog Creek management will review the performance of everyone with the goal of making sure that people are at the right level. We will also compare our salaries within each level to the competitive norms to make sure we are paying market salaries”
💡 Publica la lógica que genera el salario, no solo el número final.
🔹 Ejemplo: Spolsky (Trello, Stack Overflow) lo implementó hace 25 años; hoy GitLab ofrece un Compensation Calculator público, vinculado a experiencia e impacto del rol.
🔹 Ventaja: permite al empleado saber qué esperar y cómo progresar. Evita arbitrariedades en la negociación de aumentos.
🔹 Inconveniente: si los rangos no son públicos, los candidatos siguen a ciegas. Además, hay que revisar cada posición regularmente para mantener coherencia interna.
2️⃣ Estudios públicos de salarios: si el Estado ya tiene la info, que la use para NUESTRO BIEN.
Los estados ya tienen datos de contratos firmados. Bastaría con agregarlos de forma privada y ofrecerlos como referencia salarial, igual que el Colegio de Registradores publica precios de vivienda.
💡 Si el gobierno ya tiene los datos, que los use para ayudar al ciudadano sin entorpecer a la empresa.
🔹 Ejemplo: en Reino Unido, ITJobsWatch.co.uk, de iniciativa privada, permite consultar salarios reales por rol, ciudad y nivel.
¿Debería haber algo así en España? En general solemos ver el tema como “Empresa Malvada” vs “empleado que merece más”, y así se crean TrabajoBasura.es o MalditasConsultoras.com, que son más un desahogo que un estudio.
🔹 Ventaja: transparencia desde una entidad pública, sin sobrecargar a las empresas o entorpecer los procesos de selección.
🔹 Inconveniente: mantener los estudios actualizados tiene un coste. Los datos salariales no siempre reflejan la remuneración exacta (p.e. bonus, retribuciones en especie). Segmentar bien los puestos para reflejar la realidad actual puede ser muy complejo o demasiado simplista (las categorías profesionales del SEPE son poco granulares).
3️⃣ Plataformas colaborativas: confiar en la comunidad
El modelo Glassdoor o Levels.fyi: los empleados comparten sus salarios de forma anónima, y la plataforma los agrega. La idea no es nueva, pero bien hecha puede empoderar a los candidatos sin exponer a las empresas a sobrecostes, ni recurrir a la burocracia.
💡Una comunidad bien organizada y con ánimo de ayudar y no de revancha, podría resolver el problema.
🔹 Ejemplo: Glassdoor o Levels.fyi podrían ser buenos puntos de partida.
🔹 Ventaja: crea una base de datos viva y actualizada por los propios usuarios, evitando dependencias de la administración y repartiendo los costes entre los usuarios.
🔹 Riesgo: sesgos de muestra (participan más los descontentos) y falta de verificación (fácilmente manipulable).
🛠️ Tres preguntas para ti…
¿Deberías bajarme el sueldo si estoy fuera de mercado?
Con salarios públicos y asociados al rol, ¿Qué hacemos cuando alguien está fuera de mercado? Hablo de esa persona que entró en un momento de alta demanda y que firmó cobrar 10, cuando ahora solo se está cobrando 7 porque su perfil ya no es tan demandado.
¿Cómo reconocer a esa persona-pegamento?
Tener salarios privados tiene dos ventajas:
Pagar menos al que se queja menos (cultura tóxica, erradicar).
Pagar más al que aporta más allá de su rol (p.e. al empleado-pegamento, indispensable).
El punto 1 es un rasgo de cultura tóxica que deberíamos erradicar.
¿Cómo identificas a quien hace todo más fácil, habla finlandés o puede asumir tres roles? Si los salarios son públicos y ligados al rol, ¿Cómo lo recompensas? Si queremos salarios públicos y asociados a un rol, ¿Cómo reconocemos a quien aporta más allá de ese rol?
¿Estamos preparados para saber lo que cobra el vecino?
Cuando los salarios se hacen públicos, piensas “yo debería cobrar más”, no “yo debería cobrar menos”, lo que aumenta la insatisfacción incluso si el salario medio sube.
Publicar salarios sin explicar bien el porqué de las diferencias es como poner precios sin enseñar el producto.
Y la cuestión tiene un alto componente cultural. La transparencia tiene diferentes efectos en países nórdicos, donde hay mayor confianza institucional y baja desigualdad que en países con alta desigualdad o baja confianza (como España o EE. UU.).
¿Nos ayudará la IA a todo esto?
Los modelos de lenguaje (LLMs) son buenos agregando información. Esto seguramente bajaría los costes de mantener un sistema de info del Estado (opción 2) o de la comunidad (opción 3).
Los negocios que se beneficiaban de esta asimetría de información pueden ver, en muchos casos, cómo se erosionan sus márgenes con clientes que aprovechan todo lo que realmente ofrecen, comparan y negocian precios y reclaman ante cláusulas abusivas que antes pasaban desapercibidas.
Yo sumaría otro aspecto en paralelismo con la red. En el viejo internet tenías que saber que necesitabas esa información, buscarla y procesarla. En el nuevo, el push de TikTok con su algoritmo promueve lo muy llamativo y lo que funciona con tu sociodemográfico, te lo pone delante.
Ortiz, Con inteligencia artificial habrá menos asimetría de la información y también más ayudas sociales
El problema con la IA siempre es:
¿Los intereses de quien controla el modelo están alineados con los nuestros?
Y, ¿Cómo nos aseguramos de que la info agregada es fiable?
Indeed (Descubre tu potencial de ingresos) o LinkedIn Salary (Linkedin Salary, la herramienta comparativa de sueldos) ya ofrecen estimaciones generadas automáticamente, pero resolver los problemas de opacidad y sesgos, es necesario antes de que sea realmente útil.
Plataformas de empleo o algoritmos de RR. HH. que recomiendan salarios “de mercado” pueden reproducir o amplificar sesgos (género, edad, geografía).
Si los datos están sesgados —por ejemplo, si solo publican los salarios más altos o más bajos— el “mercado transparente” termina creando desigualdad algorítmica.
💡 Qué añadir: una alerta tipo “La transparencia sin contexto se convierte en sesgo automatizado” o un ejemplo real (Amazon tuvo que retirar un sistema de IA que penalizaba CVs femeninos).
🎯 Conclusión
Publicar salarios en las ofertas parece un atajo… pero es solución de portada de periódico, no de base de infraestructura.
Hay alternativas que nadie comenta y tendrían más sentido:
transparencia estructural (rangos y criterios),
datos públicos agregados,
plataformas colaborativas,
💬 En el fondo, el problema no es si el salario está oculto o público, sino la confianza que eres capaz de merecer con tu política salarial.
Y eso no se soluciona con una cifra en una oferta, sino con instituciones, cultura empresarial y ciudadana y herramientas que hagan la cifra en la oferta innecesaria.
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D'oh, han retirado la calculadora los de Gitlab.
https://handbook.gitlab.com/handbook/total-rewards/compensation/#job-architecture-project-update