Soy mucho más -o mucho menos, que todo hay que decirlo- que competencia e idoneidad, mucho más o menos que mi experiencia profesional, mis contactos, mis conocimientos y todo lo que sigue en el scroll de mi perfil: formación, certificaciones, proyectos, aficiones, idiomas, intereses… De lo que estoy segura es de que soy mucho menos que mis recomendaciones, porque estando muy agradecida de todas ellas, me hacen enorme en lo bueno y minúscula en lo malo. No soy una ficha.
Me he desayunado con un muy interesante artículo de Vicente Feltrer sobre cómo los algoritmos de selección nos catalogan con los mismos criterios automáticos -y prejuiciosos- que tenemos las personas. Cita expresamente una investigación de 2025 publicada en Human Behaviour que revela la querencia de Linkedin a catalogar a los candidatos sin pulir antes los clichés: las dimensiones que utiliza -competencia (capacidad, inteligencia) y calidez (amabilidad, confianza)- no erradican el edadismo, sino que lo consolidan, porque a similares cualificaciones técnicas y recomendaciones acumuladas los jóvenes obtienen mejores calificaciones de idoneidad tanto en competencia como en calidez. Mismos estereotipos pero con IA. El edadismo es tan resistente como una cucaracha nuclear y apuntala no pocos fracasos en la adaptación persona-puesto.
La máquina piensa con lo que tiene, un cerebro de procesamiento categórico. Juzga por categorías (edad, género, origen) en lugar de por atributos individuales. Para ella somos otra máquina, la de rellenar, y por eso no es neutral. En las búsquedas premia a los perfiles más intensos, los optimizados por criterios de actividad reciente, red de contactos activa y marca personal al día, pero todo ello correlaciona negativamente con la edad, no porque los mayores sean menos competentes, sino porque tienen menos interés en desnudarse ante la bestia algorítmica. «La forma en la que los usuarios de LinkedIn trabajan con su perfil puede ser entendida como una expresión de sus competencias individuales», dice otro estudio de David Aguado et al., ¿pero eso es realmente así? Se empiezan a ver no sólo cv trufados de prompt injection, sino también perfiles sociales fake no por que la persona no exista sino porque no dicen realmente quién es.
¿Y qué tiene que decir RR.HH al respecto? ¿Qué le pide la marca empleadora al algoritmo y qué le debería pedir? Invierte mucho en compromiso con la DEI y cuando tenga que reportar métricas de diversidad e inclusión generacional quizá tenga que reflexionar sobre cómo ha llegado a ellas y por qué no puede aspirar a más.
