Necesario evitar que la IA engrose sesgos en el reclutamiento de personal
Ciudad de México, 17 mayo 2026 Actualmente, el primer filtro
en un proceso de selección suele ya no estar en manos de personas. Hoy en día,
el 53% de los empleadores ya utilizan herramientas de IA para procesos de
reclutamiento y selección, que incorporan softwares de inteligencia artificial
(IA) para gestionar el alto volumen de postulaciones.
En la práctica, esto significa que antes de que un
reclutador lea un currículum, la tecnología ya decidió cuáles son los que
avanzan a la siguiente etapa. Esta situación lanza una advertencia
especialmente relevante: evitar que la tecnología llegue a amplificar las
desigualdades como los sesgos discriminatorios.
La Guía de Implementación de IA de Experis enfatiza que uno
de los mayores riesgos de la IA en entornos empresariales es la discriminación
indirecta, especialmente en decisiones que afectan a personas, como lo son el
reclutamiento de personal, la asignación de beneficios, la evaluación de
desempeño y la seguridad.
Se advierte que, incluso sin usar variables como género o
edad, los modelos pueden reproducir patrones históricos discriminatorios, ya
que los modelos de reclutamiento pueden llegar a favorecer ciertos perfiles que
están 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: Revisar modelos antes,
durante y después de su implementación. Detectar desviaciones o efectos
desproporcionados. Crear métricas internas de equidad.
● B) Evaluación de datos de entrenamiento: Validar que los
datos sean representativos y actualizados. Detectar patrones históricos que perpetúan
desigualdades. Documentar el origen y propósito de los datos.
● C) Supervisión humana significativa: La guía insiste en
que la IA no debe tomar decisiones críticas sin revisión humana.
● D) Ajuste y reentrenamiento continuo: La guía identifica
que los modelos pierden precisión con el tiempo (model drift). Los ajustes
regulares previenen decisiones injustas o desactualizadas.
“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. Una IA bien calibrada es un motor de inclusión y la clave para conectar a las empresas con las habilidades que necesitan”, detalló Damian Malfatti, Managing Director de Experis para México.
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