La inteligencia artificial está cambiando la manera en que las empresas buscan y seleccionan talento, con la promesa de hacer los procesos más rápidos y objetivos. Sin embargo, mientras estas herramientas ganan terreno, también crecen las dudas sobre su capacidad para reproducir sesgos y discriminar a candidatos. En 2025, 90% de los empleadores utilizó algún tipo de automatización en sus procesos de contratación, de acuerdo con el Foro Económico Mundial. El desafío ahora es determinar si esta eficiencia puede realmente convivir con decisiones laborales justas.
El caso de Erin Kistler muestra la dimensión del problema. Durante cuatro años solicitó miles de empleos en empresas como PayPal, Microsoft y Netflix, pero nunca consiguió una entrevista. Kistler demandó a Eightfold AI, cuyo software de contratación es utilizado por cientos de compañías, al argumentar que su sistema podría clasificar candidatos sin que estos sepan cómo fueron evaluados ni tengan oportunidad de cuestionar el resultado. El caso ha llevado a preguntarnos, ¿qué tan eficiente puede ser esta tecnología cuando un algoritmo decide qué perfiles merecen avanzar?
Contrataciones con IA: entre eficiencia y falta de transparencia
Las herramientas de IA ya pueden filtrar currículums, evaluar habilidades y realizar entrevistas telefónicas iniciales. Eightfold AI, por ejemplo, utiliza información de currículums, perfiles de LinkedIn y redes sociales de más de mil millones de trabajadores para calificar candidatos de 0 a 5 y predecir su posible desempeño en determinados puestos.
La promesa es reducir tiempos y sesgos humanos, pero automatizar una decisión no garantiza que sea más justa. Los expertos advierten que estos sistemas pueden introducir o amplificar prejuicios presentes en los datos con los que fueron entrenados. Además, los candidatos no necesariamente saben que están siendo evaluados mediante IA: actualmente, en Estados Unidos, no existe una ley general que obligue a las empresas a notificar o divulgar el uso de estos sistemas.
El problema, por tanto, no es únicamente tecnológico. También es de gobernanza: si una persona desconoce qué información utiliza un algoritmo para evaluarla, difícilmente podrá detectar un error o defenderse frente a una decisión injusta.
¿Puede la IA decidir vetarte algorítmicamente?
El riesgo más inquietante aparece cuando un sesgo no afecta solamente una candidatura, sino que puede repetirse en distintas empresas. En un proceso tradicional, ser rechazado por un reclutador permite volver a intentarlo con otra organización. Pero si diferentes compañías utilizan sistemas basados en modelos similares, una señal negativa podría reproducirse una y otra vez.
Ifeoma Ajunwa, profesora de la Facultad de Derecho de la Universidad de Emory y directora fundadora del programa de IA y futuro del trabajo advierte que, cuando un trabajador es rechazado por un sistema algorítmico utilizado en varias empresas, este puede “recordar la decisión que ya se tomó y repetirla en aras de la eficiencia”. Su conclusión es contundente: “En realidad, te han vetado algorítmicamente”.
Este escenario se relaciona con el concepto de “monocultura algorítmica”, que describe el riesgo de que múltiples organizaciones dependan de los mismos modelos para tomar decisiones laborales. Katie Creel, coautora de un estudio sobre este fenómeno, advierte que las personas podrían quedar excluidas de puestos de trabajo con mayor frecuencia de lo que ocurriría sin estos sistemas.
Además, existen antecedentes concretos de discriminación. Amazon, por ejemplo, tuvo que suspender una herramienta que penalizaba currículums de mujeres porque había aprendido de una plantilla laboral predominantemente masculina. En otra investigación, Ajunwa encontró que una IA calificaba negativamente a candidatos con acento sureño porque tenía dificultades para comprenderlos durante entrevistas de voz.
Un estudio de Xuechunzi Bai también encontró que modelos de IA podían desarrollar estereotipos sobre candidatos ficticios y asociar determinados grupos con profesiones específicas sin relación con sus cualificaciones. El estudio detectó mayor sesgo en la IA que en las decisiones humanas analizadas y, de manera especialmente llamativa, más sesgo en modelos nuevos y avanzados.
¿Cómo implementar IA de manera responsable en las contrataciones?
La solución no necesariamente es renunciar a la tecnología. El verdadero reto consiste en establecer límites para que la IA sea una herramienta de apoyo y no quien tenga la última palabra. Iman Abuzeid, directora ejecutiva de Incredible Health, sostiene que la IA debe recopilar información para que un ser humano tome una mejor decisión, pero no rechazar, clasificar o decidir automáticamente quién avanza.
Para avanzar hacia unas contrataciones con IA responsables, las empresas deberían considerar:
- Mantener supervisión humana. La IA puede apoyar la evaluación, pero la decisión final debería permanecer en manos de una persona capaz de revisar el contexto y cuestionar el resultado.
- Informar al candidato. Las personas deben saber cuándo están siendo evaluadas mediante inteligencia artificial. En Nueva York, por ejemplo, la legislación exige notificar previamente a los candidatos sobre el uso de determinados sistemas automatizados.
- Auditar los algoritmos. No basta con implementar una herramienta: es necesario comprobar periódicamente si genera resultados discriminatorios. En Nueva York, los empleadores deben realizar auditorías anuales de sesgo para determinados sistemas.
- Garantizar mecanismos de revisión. Un candidato debería tener alguna posibilidad de conocer y cuestionar una decisión algorítmica que considere incorrecta.
- Revisar los datos utilizados. Si los sistemas aprenden de patrones históricos, las empresas deben evaluar si esos datos contienen prejuicios que puedan trasladarse a nuevas decisiones.
- Evitar la dependencia de un único modelo. Cuando distintas organizaciones utilizan herramientas similares, un mismo error puede replicarse a gran escala y convertirse en una barrera para acceder al empleo.
De hecho, algunas compañías ya exploran modelos de uso más limitado. Incredible Health, utilizada por más de 1,500 empresas del sector sanitario, emplea IA para realizar entrevistas telefónicas, pero no permite que el sistema rechace o clasifique automáticamente a los candidatos. Además, alrededor de 10% de sus entrevistas con IA son auditadas por personas para detectar sesgos.
La discusión sobre las contrataciones con IA demuestra que la innovación no puede evaluarse únicamente por la velocidad o eficiencia que aporta. Si una herramienta puede influir en quién obtiene una oportunidad laboral, también debe ser evaluada por su capacidad para respetar la equidad, la transparencia y la dignidad de las personas.
Para las empresas comprometidas con la responsabilidad social, el objetivo debería ser claro: no utilizar IA para eliminar la responsabilidad humana, sino para fortalecer decisiones más informadas y justas. La pregunta ya no es si los algoritmos formarán parte del futuro del trabajo, sino qué controles estarán dispuestas a implementar las organizaciones para evitar que una caja negra determine, sin explicación, quién merece una oportunidad.
