Necesario evitar que Inteligencia Artificial engrose sesgos en reclutamiento de personal

El primer filtro en un proceso de selección suele ya no estar en manos de personas. EL 53% de los empleadores usan herramientas de Inteligencia Artificial para procesos de reclutamiento y selección, que incorporan softwares de IA para gestionar tantas postulaciones.

Esto significa que antes de que un reclutador lea un currículum, la tecnología ya decidió cuáles son los que avanzan a la siguiente etapa, advertencia relevante para evitar que la tecnología amplíe desigualdades como sesgos discriminatorios.

La Guía de Implementación de IA de Experis enfatiza que uno de los mayores riesgos de la Inteligencia Artificial en entornos empresariales es la discriminación indirecta, especialmente en decisiones que afectan a personas, como el reclutamiento de personal, asignación de beneficios, evaluación de desempeño y seguridad.

Se advierte que aún sin usar variables como género o edad, los modelos pueden reproducir patrones discriminatorios, ya que los modelos de reclutamiento pueden llegar a favorecer perfiles sobrerrepresentados en datos históricos. Esto incluye algoritmos que penalizan zonas geográficas o comportamientos que actúan como sustitutos de etnia o nivel socioeconómico.

En México, las prácticas discriminatorias en el empleo son temas altamente sensibles. De acuerdo con el Inegi, la percepción de discriminación durante la búsqueda de empleo se presenta en:

El 44.9% de las personas con discapacidad.

El 31.7% de la población afrodescendiente.

El 31.1% de la población indígena.

El 23.1% de migrantes.

El 44.6% de adultos mayores en el país.

Esta problemática choca con la necesidad de personal de las empresas, donde 7 de cada 10 empresas no logran cubrir sus vacantes por la falta de personal con las habilidades y conocimientos necesarios.

La Guía de Implementación de IA de Experis propone acciones operativas claras que las empresas deben adoptar para evitar la discriminación:

A) Auditorías de sesgo periódicas

B) Evaluación de datos de entrenamiento

C) Supervisión humana significativa

D) Ajuste y reentrenamiento continuo

Damian Malfatti, Managing Director de Experis para México, explica que "la tecnología, incluyendo la IA, es esencial para gestionar el volumen de talento, pero las decisiones críticas en el proceso de selección deben permanecer en manos de personas".

Añade que una IA bien calibrada es un motor de inclusión y la clave para conectar a las empresas con las habilidades que necesitan”.