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Cada vez m\u00e1s compa\u00f1\u00edas incorporan algoritmos para evaluar y seleccionar candidatos, con la promesa de agilizar los procesos y eliminar prejuicios. Sin embargo, si no se entrena correctamente, las m\u00e1quinas s\u00f3lo reproduciran y quiz\u00e1s aumentar\u00e1n sesgos hist\u00f3ricos de g\u00e9nero, edad o religi\u00f3n.<\/p>\n
Sin embargo, la adopci\u00f3n de la IA en Recursos Humanos no para de crecer. Seg\u00fan un informe de la consultora Gartner, m\u00e1s del 40% de las grandes empresas ya utiliza alg\u00fan sistema automatizado para filtrar curr\u00edculums, analizar entrevistas o predecir el rendimiento de los postulantes<\/strong>. En teor\u00eda, estos algoritmos prometen reducir la carga operativa del \u00e1rea de RR.HH. y tomar decisiones m\u00e1s objetivas. Pero en la pr\u00e1ctica, no siempre cumplen con esa promesa.<\/p>\n Bien utilizada, la IA puede tener una capacidad significativa para reducir ciertos sesgos humanos en los procesos de contrataci\u00f3n, como los relacionados con la edad, el g\u00e9nero o la apariencia f\u00edsica. A diferencia de los reclutadores tradicionales, que pueden verse influenciados -consciente o inconscientemente- por estereotipos o prejuicios personales, los algoritmos pueden evaluar candidatos con base en datos objetivos y par\u00e1metros previamente definidos. Esto representa una oportunidad para promover procesos m\u00e1s equitativos y basados en competencias. La clave, sin embargo, est\u00e1 en dise\u00f1ar sistemas que prioricen la diversidad y la inclusi\u00f3n desde su programaci\u00f3n.<\/p>\n “Con la ayuda de la IA, los equipos pueden identificar mejor el talento disponible, reducir significativamente el tiempo de contrataci\u00f3n y tomar decisiones informadas basadas en an\u00e1lisis predictivos. Adem\u00e1s, las plataformas inteligentes permiten mejorar la experiencia del candidato, personalizar itinerarios de desarrollo profesional y automatizar tareas administrativas que antes requer\u00edan intervenci\u00f3n humana. Todo esto contribuye a liberar tiempo para que los profesionales de RR.HH. se concentren en tareas estrat\u00e9gicas, como la cultura organizacional, el liderazgo y el bienestar laboral”, se\u00f1ala Jimena Ferre\u00f1o<\/strong>, Directora General de TR Consultores, que acaba de brindar una Great Talk sobre “Liderazgo en tiempos de IA”.<\/p>\n No obstante, la Inteligencia Artificial tambi\u00e9n puede reproducir sesgos si no se entrena correctamente. La IA funciona a partir de grandes vol\u00famenes de datos, y si esos datos reflejan desigualdades del pasado \u2014por ejemplo, menor contrataci\u00f3n de mujeres en roles t\u00e9cnicos o exclusi\u00f3n de personas mayores de 50 a\u00f1os\u2014, el algoritmo tender\u00e1 a repetir esos patrones. Un caso paradigm\u00e1tico fue el de Amazon, que en 2018 debi\u00f3 desactivar su sistema de reclutamiento basado en IA porque penalizaba sistem\u00e1ticamente a las mujeres que se postulaban a empleos t\u00e9cnicos. El sistema hab\u00eda sido entrenado con curr\u00edculums de la \u00faltima d\u00e9cada, un per\u00edodo en el que la mayor\u00eda de los candidatos exitosos eran hombres.<\/p>\n El sesgo de g\u00e9nero no es el \u00fanico. Estudios recientes detectaron que algunos sistemas de IA tienen m\u00e1s probabilidades de rechazar a postulantes mayores o a personas con nombres que sugieren determinado origen \u00e9tnico. “La IA no es neutral. Repite los patrones culturales de quienes la crean y los datos con los que la alimentan”, advierten desde TR Consultores.<\/p>\n En Am\u00e9rica Latina, aunque todav\u00eda son pocos los estudios p\u00fablicos, ya se observan casos en startups tecnol\u00f3gicas, bancos y empresas de servicios que implementaron filtros autom\u00e1ticos para curr\u00edculums o entrevistas por video analizadas con reconocimiento facial y an\u00e1lisis de voz.<\/p>\n Frente a este escenario, el avance de la IA en Recursos Humanos, plantea la necesidad urgente de regulaci\u00f3n. En la Uni\u00f3n Europea ya se discute una legislaci\u00f3n espec\u00edfica que obliga a las empresas a auditar sus algoritmos y garantizar transparencia en los criterios de selecci\u00f3n. En Argentina, en cambio, el debate a\u00fan es incipiente.<\/p>\n Mientras tanto, especialistas recomiendan no delegar por completo las decisiones a los sistemas autom\u00e1ticos y combinar las herramientas tecnol\u00f3gicas con una mirada cr\u00edtica y humana. “Si bien la inteligencia artificial aporta eficiencia, velocidad y mejora en los procesos, hay aspectos clave en la gesti\u00f3n del talento que siguen siendo irremplazables y profundamente humanos. La comprensi\u00f3n emocional, el abordaje de situaciones complejas y el tratamiento sensible de los v\u00ednculos en los equipos siguen requiriendo de empat\u00eda, criterio y experiencia. Por suerte, la IA a\u00fan no puede replicar esas habilidades. En este equilibrio, el valor humano no s\u00f3lo complementa, sino que jerarquiza los automatismos tecnol\u00f3gicos. Esa es la verdadera diferenciaci\u00f3n en la gesti\u00f3n moderna del talento.” concluye Laura Aramburu, Responsable de Comunicaci\u00f3n y Marketing Digital de TR Consultores.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Al crecer el uso de inteligencia artificial en Recursos Humanos, los profesionales se han ido dando cuenta que los algoritmos tambi\u00e9n tienen prejuicios. Lo m\u00e1s ir\u00f3nico es que esta tecnolog\u00eda se comenz\u00f3 a utilizar, no s\u00f3lo por el ahorro de tiempo, sino porque justamente no ser\u00eda prejuiciosa como un humano. 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