La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un aliado fundamental en los procesos de selección de personal. Tiene la capacidad de analizar miles de currículums e identificar perfiles prometedores, lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones más rápidas. En un mercado tan competitivo, donde gigantes como Google o McKinsey reciben millones de solicitudes al año, la IA se presenta como una opción muy versátil.
Pero, ¿qué sucede cuando esa confianza se ve comprometida?
Una demanda presentada recientemente contra una empresa de software de recursos humanos ha reavivado el debate sobre el uso de IA en los procesos de selección. El demandante, un hombre negro, cualificado y de más de 40 años, sostiene haber sido descartado repetidamente por sistemas algorítmicos, no por falta de competencias, sino porque el software supuestamente dedujo su edad, raza y estado de salud mental a partir de su currículum.
Es solo un caso, pero plantea una preocupación más amplia: ¿podemos confiar en que la IA tomará decisiones justas durante los procesos de contratación? En teoría, la IA parece imparcial. Procesa cada solicitud sin cansancio, distracciones o influencias emocionales. Por eso, casi el 88 % de las empresas ya la utiliza en alguna fase del reclutamiento. Sin embargo, eficiencia no es sinónimo de equidad.
La IA aprende de los datos, y esos datos están influenciados por decisiones humanas. Si esas decisiones contienen sesgos, los algoritmos pueden replicarlos e incluso amplificarlos. Por ejemplo, si en el pasado una empresa ha contratado mayoritariamente a personas de un mismo perfil, una IA entrenada con esos datos tenderá a favorecer candidatos similares. En otras palabras, el sesgo no solo persiste, sino que se expande. Un reclutador con prejuicios podría pasar por alto a decenas de personas cualificadas. Un algoritmo sesgado puede filtrar a miles antes de que un ser humano siquiera los vea.
Y estos riesgos no son hipotéticos. Un simple cambio en la fecha de nacimiento alteró por completo el resultado del proceso de selección. En otro caso, la IA llegó a favorecer hobbies como el ‘béisbol’ por encima del ‘softbol’, reproduciendo patrones anteriores de contratación con sesgo de género. Estos ejemplos nos muestran cómo datos que parecen neutrales pueden, en realidad, reflejar y reforzar prejuicios.
Se estima que el sesgo en los procesos de selección le cuesta a las empresas estadounidenses alrededor de 64 mil millones de dólares al año. Cuando la IA añade complejidad y falta de claridad al proceso, también introduce nuevos riesgos legales y de reputación. Cada vez más, reguladores y tribunales están investigando si estos sistemas discriminan, ya sea intencionadamente o por descuido.
Entonces, ¿quién es responsable cuando la IA se equivoca?
No es únicamente una cuestión tecnológica. La responsabilidad recae en quienes diseñan, implementan y supervisan estos sistemas: desarrolladores, proveedores, líderes de recursos humanos y directivos. El sesgo puede surgir de datos de entrenamiento mal seleccionados, un diseño descuidado o una implementación apresurada de herramientas que no han sido completamente probadas. Sin una supervisión activa, incluso los sistemas que se crean con buenas intenciones pueden causar daño.
Eso no significa que debamos renunciar a la IA. Cuando se diseña y aplica de manera adecuada, puede mejorar los procesos de selección. La investigación indica que las personas que tienen un buen desempeño en entrevistas realizadas por IA también suelen destacar en entrevistas humanas. Además, la IA puede ampliar el alcance de la búsqueda de talento, haciendo visibles perfiles fuertes que de otro modo pasarían desapercibidos.
La clave está en entender que la IA debe ser utilizada como una herramienta de apoyo, no como un reemplazo del juicio humano. Esto implica integrar principios éticos en cada etapa de desarrollo y uso. Para lograrlo, las empresas deberían auditar sus sistemas de IA de manera regular, garantizar transparencia con los candidatos y mantener siempre la supervisión humana en las decisiones finales.
El liderazgo juega un papel crucial. Hacer preguntas como: “¿Quién entrenó el modelo?”, “¿Qué datos se usaron?”, “¿Cómo se evalúa la equidad?” puede marcar la diferencia entre un sistema que amplifica los sesgos y uno que promueve la equidad.
En su mejor versión, la inteligencia artificial puede ser una gran aliada para formar equipos más diversos y dinámicos. Sin embargo, para que ese potencial se materialice, es fundamental aplicarla con cuidado, transparencia y responsabilidad.
La próxima vez que tu empresa recurra a la IA para el proceso de contratación, no te limites a preguntar si fue rápido. Pregúntate también si fue justo.
En Serein, ayudamos a los equipos a navegar tanto los riesgos como las oportunidades que presenta el uso de la IA en el entorno laboral. Contáctanos y descubre cómo podemos apoyar al tuyo.