Por revistaeyn.com
La incorporación de inteligencia artificial (IA) a los procesos de selección de personal no garantiza la eliminación de los sesgos en las contrataciones.
Aunque estas herramientas pueden evaluar grandes volúmenes de información y aplicar criterios uniformes a los candidatos, también pueden reproducir prejuicios históricos e incluso generar nuevas formas de discriminación, según advierte ManpowerGroup a partir de los desafíos identificados en la gestión de recursos humanos.
El principal riesgo radica en que los algoritmos no toman decisiones desde cero, sino que aprenden de datos, patrones y criterios establecidos previamente por personas. Esto significa que, si una empresa ha mantenido prácticas de contratación que favorecen determinados perfiles, la tecnología podría interpretar esas decisiones como indicadores de éxito y perpetuarlas.
La Organización Internacional del Trabajo (OIT), en su investigación La inteligencia artificial en la gestión de recursos humanos: los límites del empirismo, identifica tres aspectos fundamentales para evaluar estas herramientas: sus objetivos, los datos que utilizan y la forma en que están programadas. Cualquier deficiencia en estos componentes puede amplificar las desigualdades existentes.
"Automatizar una decisión no significa necesariamente eliminar el sesgo: en determinados casos, puede simplemente trasladarlo a otra parte del proceso", advierte el análisis de ManpowerGroup, al señalar que la tecnología también puede reproducir diferencias relacionadas con la edad, el género, la procedencia educativa o el nivel socioeconómico.
El problema no se limita a los datos históricos. Algunas variables aparentemente neutrales, como el lugar de residencia, la universidad de procedencia o la trayectoria laboral, pueden estar indirectamente relacionadas con características personales y sociales. Cuando los sistemas las utilizan para clasificar candidatos, pueden terminar excluyendo perfiles que no responden a los patrones tradicionales de contratación.
Además, la IA puede introducir sesgos derivados de los propios objetivos que las empresas establecen para sus sistemas. Por ejemplo, una herramienta diseñada para identificar candidatos con mayor probabilidad de permanecer durante años en una compañía podría privilegiar perfiles similares a los de empleados que históricamente tuvieron mayor permanencia, aunque esto no necesariamente represente mayor capacidad o potencial profesional.
"No alcanza con revisar una herramienta cuando se incorpora. También es necesario monitorear qué ocurre cuando comienza a utilizarse en situaciones reales", plantea ManpowerGroup sobre la necesidad de mantener una supervisión continua.
El desafío para Recursos Humanos, por tanto, no consiste únicamente en adoptar tecnología para agilizar la selección, sino en establecer controles que permitan identificar resultados discriminatorios, revisar los criterios de evaluación y garantizar que la decisión final no dependa exclusivamente de un algoritmo.
