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Inteligencia artificial en la contratación

La inteligencia artificial puede utilizarse para automatizar aspectos del proceso de reclutamiento laboral . Los avances en inteligencia artificial, como el auge del aprendizaje...

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La inteligencia artificial puede utilizarse para automatizar aspectos del proceso de reclutamiento laboral . Los avances en inteligencia artificial, como el auge del aprendizaje automático y el crecimiento del big data, permiten utilizar la IA para reclutar, evaluar y predecir el éxito de los candidatos. [ 1 ] [ 2 ] Los defensores de la inteligencia artificial en la contratación afirman que reduce los sesgos, ayuda a encontrar candidatos cualificados y libera tiempo del personal de recursos humanos para otras tareas, mientras que los detractores temen que la IA perpetúe las desigualdades en el lugar de trabajo y elimine puestos de trabajo. A pesar de los beneficios potenciales, las implicaciones éticas de la IA en la contratación siguen siendo objeto de debate, con preocupaciones sobre la transparencia algorítmica, la rendición de cuentas y la necesidad de una supervisión continua para garantizar una toma de decisiones justa e imparcial durante todo el proceso de reclutamiento. [ 3 ]

Fondo

Es común que las empresas utilicen IA para automatizar aspectos de su proceso de contratación, especialmente en los sectores de hostelería, finanzas y tecnología. [ 4 ]

Usos

Evaluadores

Los tests de selección son pruebas que permiten a las empresas examinar un gran grupo de solicitantes y extraer a aquellos que poseen las características deseables. [ 5 ]

Los factores que se utilizan para seleccionar a los solicitantes son motivo de preocupación para los especialistas en ética y los activistas de derechos civiles. [ 6 ] Un sistema de selección que favorece a personas con características similares a las de quienes ya trabajan en una empresa puede perpetuar las desigualdades. Por ejemplo, si una empresa con una plantilla predominantemente blanca y masculina utiliza los datos de sus empleados para entrenar su sistema de selección, podría crear accidentalmente un proceso que favorezca a los solicitantes blancos y masculinos. La automatización de los sistemas de selección también tiene el potencial de reducir los sesgos. Se han demostrado sesgos contra los solicitantes con nombres que suenan afroamericanos en múltiples estudios. [ 7 ] Un sistema de selección basado en IA tiene el potencial de limitar los sesgos y errores humanos en el proceso de contratación, lo que permite que más solicitantes pertenecientes a minorías tengan éxito. [ 8 ]

Reclutamiento

El reclutamiento implica la identificación de candidatos potenciales y la promoción de puestos. La IA se utiliza comúnmente en el proceso de reclutamiento porque puede ayudar a aumentar el número de candidatos cualificados para los puestos. [ 9 ] Las empresas pueden usar la IA para dirigir su marketing a los candidatos que probablemente se ajusten bien a un puesto. Esto a menudo implica el uso de herramientas publicitarias de sitios de redes sociales, que se basan en la IA. Facebook permite a los anunciantes segmentar anuncios según datos demográficos, ubicación, intereses, comportamiento y conexiones. Facebook también permite a las empresas segmentar una audiencia "similar", es decir, la empresa proporciona a Facebook un conjunto de datos, generalmente de los empleados actuales de la empresa, y Facebook dirigirá el anuncio a perfiles que sean similares a los perfiles de la base de datos. [ 10 ] Además, sitios de empleo como Indeed, Glassdoor y ZipRecruiter dirigen las ofertas de trabajo a candidatos que tienen ciertas características que buscan los empleadores. La publicidad segmentada tiene muchas ventajas para las empresas que intentan reclutar, como un uso más eficiente de los recursos, llegar a la audiencia deseada y aumentar el número de candidatos cualificados. Esto ha contribuido a que se convierta en un pilar fundamental de la contratación moderna. [ 10 ]

La forma en que se muestra un anuncio segmentado puede ser controvertida. En el ámbito de la contratación, las implicaciones de los anuncios segmentados radican en quién puede enterarse de una vacante y postularse a ella. La mayoría de los algoritmos de anuncios segmentados utilizan información confidencial . Algunas plataformas, como Facebook y Google, permiten a los usuarios ver por qué se les mostró un anuncio específico, pero quienes no lo reciben probablemente nunca se enteran de su existencia ni tienen forma de saber por qué no se les mostró. [ 10 ]

Entrevistas

Los chatbots fueron una de las primeras aplicaciones de la IA y se utilizan comúnmente en el proceso de contratación. [ 11 ] Los candidatos interactúan con los chatbots para responder a las preguntas de la entrevista, y la IA puede generar un análisis de sus respuestas. [ 12 ] HireVue ha creado una tecnología que analiza las respuestas y los gestos de los candidatos durante las entrevistas grabadas en vídeo. Más de 12 millones de candidatos han sido evaluados por las más de 700 empresas que utilizan el servicio. [ 12 ]

Controversias

La inteligencia artificial en la contratación ofrece muchos beneficios, pero también presenta algunos desafíos que han preocupado a los expertos. [ 13 ] La IA es tan buena como los datos que utiliza. Los sesgos pueden incorporarse inadvertidamente a los datos utilizados en la IA. [ 1 ] A menudo, las empresas utilizan datos de sus empleados para decidir a quién reclutar o contratar. Esto puede perpetuar el sesgo y conducir a plantillas más homogéneas. Facebook Ads fue un ejemplo de una plataforma que generó controversia al permitir a los dueños de negocios especificar el tipo de empleado que buscaban. Por ejemplo, los anuncios de empleo para enfermería y docencia podían configurarse para que solo las mujeres de un grupo de edad específico los vieran. Desde entonces, Facebook Ads ha eliminado esta función de su plataforma, citando los posibles problemas que presentaba al perpetuar sesgos y estereotipos contra las minorías. El creciente uso de sistemas de contratación habilitados por inteligencia artificial se ha convertido en un componente importante de la contratación de talento moderna, particularmente a través de redes sociales como LinkedIn y Facebook. Sin embargo, el exceso de datos incorporado en los sistemas de contratación, basados ​​en métodos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), puede resultar en un sesgo de género inconsciente. La utilización de métodos basados ​​en datos puede mitigar algunos sesgos generados por estos sistemas [ 14 ] [ 15 ]

También puede ser difícil cuantificar qué hace a un buen empleado. [ 1 ] Esto plantea un desafío para entrenar a la IA para predecir qué empleados serán los mejores. Las métricas comúnmente utilizadas, como las evaluaciones de desempeño, pueden ser subjetivas y se ha demostrado que favorecen a los empleados blancos sobre los empleados negros y a los hombres sobre las mujeres. [ 7 ] [ 16 ] Otro desafío es la cantidad limitada de datos disponibles. Los empleadores solo recopilan ciertos detalles sobre los candidatos durante las etapas iniciales del proceso de contratación. Esto requiere que la IA tome decisiones sobre los candidatos con información muy limitada en la que basarse. Además, muchos empleadores no contratan empleados con frecuencia y, por lo tanto, tienen datos específicos de la empresa limitados en los que basarse. [ 1 ] Para combatir esto, muchas empresas utilizarán algoritmos y datos de otras empresas de su industria. [ 1 ] La dependencia de la IA de los datos personales de los solicitantes y los empleados actuales plantea problemas de privacidad. Estos problemas afectan tanto a los solicitantes como a los empleados actuales, pero también pueden tener implicaciones para terceros que están vinculados a través de las redes sociales con los solicitantes o los empleados actuales. Por ejemplo, un análisis de las redes sociales de alguien también mostrará a sus amigos y a las personas que ha etiquetado en fotos o publicaciones. [ 1 ]

La IA y el futuro de la contratación

La inteligencia artificial, junto con otros avances tecnológicos como las mejoras en la robótica, ha puesto en riesgo el 47% de los empleos de ser eliminados en un futuro próximo. [ 17 ] En 2016, el fundador del Foro Económico Mundial , Klaus Schwab , denominó a la IA y la tecnología relacionada la "Cuarta Revolución Industrial". [ 18 ] Sin embargo, según algunos académicos, el impacto transformador de la IA en el mercado laboral ha sido exagerado. La teoría del "cambio no real" sostiene que ya se ha producido una revolución de las TI, pero que los beneficios de implementar nuevas tecnologías no compensan los costos asociados a su adopción. Esta teoría afirma que el resultado de la revolución de las TI es, por lo tanto, mucho menos impactante de lo que se había pronosticado originalmente. [ 19 ] Otros académicos refutan esta teoría, afirmando que la IA ya ha provocado una pérdida significativa de empleos para la mano de obra no cualificada y que eliminará empleos de cualificación media y alta en el futuro. Esta postura se basa en la idea de que la IA aún no es una tecnología de uso general y que cualquier posible cuarta revolución industrial no se ha producido por completo. [ 19 ] Una tercera teoría sostiene que el efecto de la IA y otros avances tecnológicos es demasiado complejo para comprenderlo aún. Esta teoría se centra en la idea de que, si bien es probable que la IA elimine empleos a corto plazo, también es probable que aumente la demanda de otros empleos. La pregunta entonces es si los nuevos empleos serán accesibles para las personas y si surgirán cerca del momento en que se eliminen los empleos. [ 19 ]

Uso de la IA en la contratación de candidatos

Actualmente, quienes buscan empleo suelen encontrarse con herramientas basadas en IA en diversas etapas, como el análisis automatizado de currículos, el análisis de entrevistas en vídeo, chatbots para preguntas frecuentes y actualizaciones de solicitudes en tiempo real. Algunos candidatos también utilizan agentes de carrera con IA, diseñados para optimizar la búsqueda de empleo, personalizar las solicitudes e interactuar con los equipos de contratación. [ 20 ]

Un estudio australiano de 2025 reveló que las entrevistas en vídeo asistidas por IA presentaban tasas de error de transcripción de hasta el 22 % para hablantes no nativos y personas con discapacidades del habla, lo que generó preocupación por la discriminación. [ 21 ] Un estudio de 2017 publicado en el Journal of Sociology halló disparidades persistentes de género y raza en las herramientas de selección de personal basadas en IA, incluso cuando se aplican medidas de equidad. [ 22 ]

Los observadores del sector describen una creciente “carrera armamentística de IA” en el reclutamiento, donde tanto empleadores como candidatos dependen cada vez más de agentes automatizados. Los empleadores utilizan sistemas de reclutamiento para buscar y filtrar candidatos, mientras que los candidatos emplean agentes de IA para preparar y enviar solicitudes. [ 23 ]

Reglamentos

La Ley de Entrevistas por Video con Inteligencia Artificial, vigente en Illinois desde 2020, regula el uso de la IA para analizar y evaluar las entrevistas por video de los solicitantes de empleo. [ 24 ] Esta ley exige que los empleadores sigan las directrices para evitar cualquier problema relacionado con el uso de la IA en el proceso de contratación. [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ]

Referencias

  1. 1 2 3 4 5 6 Tambe, Prasanna; Cappelli, Peter; Yakubovich, Valery (agosto de 2019). "Inteligencia artificial en la gestión de recursos humanos: desafíos y un camino a seguir" . California Management Review . 61 (4): 15– 42. doi : 10.1177/0008125619867910 . ISSN 0008-1256 . S2CID 220124861 .  
  2. ↑ Marabelli, Marco; Newell, Sue (2021). "El ciclo de vida de los sistemas de toma de decisiones algorítmicas: opciones organizativas y desafíos éticos" . Journal of Strategic Information Systems . 30 (3) 101683: 1– 15. doi : 10.1016/j.jsis.2021.101683 .
  3. ↑ Beck, Alexander D. (29 de diciembre de 2020), "El papel de la inteligencia artificial en el asesoramiento automatizado" , Asesoramiento automatizado , Palgrave Studies in Financial Services Technology, Cham: Springer International Publishing, pp. 227–243 , doi : 10.1007/978-3-030-40818-3_11 , ISBN  978-3-030-40817-6, S2CID 234332593 , consultado el 2023-12-02 
  4. ↑ Torres, Edwin N.; Mejia, Cynthia (1 de febrero de 2017). "Entrevistas de vídeo asíncronas en el sector de la hostelería: consideraciones para la selección virtual de empleados" . International Journal of Hospitality Management . 61 : 4–13 . doi : 10.1016/j.ijhm.2016.10.012 . ISSN 0278-4319 . 
  5. ↑ Albaroudi, Elham; Mansouri, Taha; Alameer, Ali (2024-02-07). "Una revisión exhaustiva de las técnicas de IA para abordar el sesgo algorítmico en la contratación laboral" . IA . 5 (1): 383– 404. doi : 10.3390/ai5010019 .
  6. ↑ Ricardo, Mimbela; Olga, Akselrod (30 de mayo de 2024). "La larga historia de discriminación en las evaluaciones de contratación laboral" . ACLU . Consultado el 4 de septiembre de 2025 .
  7. 1 2 Rodgers (2019). "Raza en el mercado laboral: el papel de la igualdad de oportunidades de empleo y otras políticas" . RSF: The Russell Sage Foundation Journal of the Social Sciences . 5 (5): 198. doi : 10.7758/rsf.2019.5.5.10 . ISSN 2377-8253 . S2CID 211443445 .  
  8. ↑ Reynolds, Tania; Zhu, Luke; Aquino, Karl; Strejcek, Brendan (2020-07-02). "Doble vía hacia el sesgo: la ideología y el resentimiento de los evaluadores predicen de forma independiente la discriminación racial en contextos de contratación" . Journal of Applied Psychology . 106 (4): 624– 641. doi : 10.1037/apl0000804 . ISSN 1939-1854 . PMID 32614205. S2CID 220306461 .   
  9. ↑ Prem, Kumar. "El papel en evolución de la IA en el reclutamiento y la retención" . SHRM LABS . Consultado el 4 de septiembre de 2025 .
  10. 1 2 3 "Big Data", Inteligencia Artificial y Big Data , Hoboken, NJ, EE. UU.: John Wiley & Sons, Inc., 16 de febrero de 2018, págs. 75–82 , doi : 10.1002/9781119426653.app1 , ISBN  978-1-119-42665-3
  11. ↑ Babak, Barghi; Eva, Gallardo; Vicence, Fernandez (2022-07-01). "Una visión general del uso de chatbots en las prácticas de reclutamiento y selección" . Universidad Politécnica de Cataluña (BarcelonaTech) . Recuperado el 2025-09-04 .
  12. 1 2 Vardarlier, Pelin; Zafer, Cem (2019-11-10), "Uso de la inteligencia artificial como estrategia empresarial en el proceso de reclutamiento y perspectiva social" , Contributions to Management Science , Cham: Springer International Publishing, pp. 355–373 , doi : 10.1007/978-3-030-29739-8_17 , ISBN  978-3-030-29738-1, S2CID 211758726 , consultado el 07-11-2020 
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  22. ↑ Boyd, Ross; Holton, Robert J. (29 de agosto de 2017). "Tecnología, innovación, empleo y poder: ¿La robótica y la inteligencia artificial realmente implican una transformación social?" . Journal of Sociology . 54 (3): 331– 345. doi : 10.1177/1440783317726591 . ISSN 1440-7833 . S2CID 149228281 .  
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