La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para los departamentos de recursos humanos. Empresas de todo el mundo están contemplando valerse de algoritmos para agilizar procesos de selección, evaluar candidaturas e incluso predecir el desempeño de los empleados. Pero, ¿qué ocurre cuando estos sistemas reproducen sesgos ocultos en los datos?
El 61,7% de los profesionales de RR.HH. desconoce cómo afectan los sesgos en la IA, y casi el 60% no sabe cómo pueden comprometer los resultados en la gestión del talento. Esto significa que muchas decisiones clave —como quién accede a una entrevista o qué candidato es el más adecuado para un puesto— podrían estar influenciadas por reglas invisibles que perpetúan desigualdades.
En este contexto, el proyecto IA+Igual analizó el impacto de los sesgos algorítmicos en la inteligencia artificial aplicada a recursos humanos en el VII Congreso Nacional de RSC. Durante la intervención, se abordaron los riesgos de la automatización en la contratación y cómo evitar que la tecnología refuerce la discriminación en el entorno laboral.
La IA y la gestión del talento: una revolución con riesgos
La ponencia de Marisa Cruzado, titulada «IA ética y personas», puso sobre la mesa un aspecto crítico en la transformación digital de las empresas: el impacto de los algoritmos en los procesos de gestión de talento.
Cruzado destacó que uno de los principales problemas es el desconocimiento sobre estos sesgos. “El 61,7% de los profesionales de RR.HH. ignora cómo los sesgos impactan en la IA, y el 59,8% no sabe cómo comprometen los resultados en un proceso de selección basado en IA”, afirmó. La falta de formación y supervisión en el uso de estas herramientas puede generar decisiones discriminatorias, afectando a la diversidad y equidad dentro de las empresas.
La intervención también abordó cómo surgen los sesgos en los sistemas de inteligencia artificial. Según Cruzado, los errores pueden aparecer en tres momentos clave:
- En el diseño, por falta de representatividad en los datos o errores en la configuración de las reglas.
- En el aprendizaje, debido a una inadecuada ponderación de los atributos y su correlación con los objetivos del algoritmo.
- En la interpretación, cuando los resultados no se leen de manera completa o correcta.
Estos sesgos pueden manifestarse en procesos clave de recursos humanos como el reclutamiento y selección, la evaluación del desempeño o la compensación y beneficios. “Las prioridades de eficiencia suelen centrarse en procesos con alto riesgo de sesgo, pero en realidad, estos impactan en todos los niveles de la organización”, advirtió Cruzado.
Oportunidades y riesgos
La inteligencia artificial ofrece un gran potencial en la gestión de talento, desde el análisis de datos en profundidad (people analytics) hasta la redefinición de puestos basados en habilidades. Sin embargo, Cruzado también alertó sobre los peligros de su aplicación sin control ético:
- Colectivos vulnerables invisibilizados: la IA puede excluir a determinados grupos por falta de datos representativos.
- Datos demográficos limitados: las variables más utilizadas son género y, en menor medida, edad, dejando fuera otras dimensiones clave de la diversidad.
- Retroceso en la inclusión: sin un control adecuado, los algoritmos pueden reforzar patrones discriminatorios.
- Desigualdad entre empresas: las grandes corporaciones tienen más recursos para desarrollar IA ética, mientras que las pymes pueden verse en desventaja.
Un futuro donde la IA sea sinónimo de equidad
Marisa Cruzado concluyó su intervención con un llamamiento a la acción: La inteligencia artificial debe ser una herramienta para la equidad, no un obstáculo. Para ello, es esencial la transparencia, la supervisión y la formación de los equipos de recursos humanos.
El uso de IA en la gestión del talento es imparable, pero su impacto dependerá de cómo se diseñen y utilicen estos sistemas. Sin una estrategia clara para detectar y corregir sesgos, corremos el riesgo de consolidar modelos de selección y evaluación injustos que limiten la diversidad y perpetúen desigualdades.
