Una nueva IA detecta si el reclutador tiene prejuicios de género o etnias que afecten la contratación de personal calificado
Una nueva IA detecta si el reclutador tiene prejuicios de género o etnias que afecten la contratación de personal calificado | Fuente: Unsplash

Por años, los reportes sobre discriminación laboral y la manera en que la percepción del reclutador sobre el genero y las etnias influye en la toma de decisión son recurrentes. Pese a estas incidencias, los pasos para una corrección eficiente de este sesgo no han logrado mejorar las cifras. Ahora, y gracias a la tecnología, esto puede cambiar.

Una nueva herramienta desarrollada por el London School of Economics usa algoritmos de inteligencia artificial para analizar el comportamiento de los reclutadores en distintos servicios web que publican propuestas laborales.

Para capacitar a este sistema, los investigadores usaron información de 452,729 búsquedas efectuadas por 43,352 reclutadores, con un visionado total de 3,4 millones de perfiles escogidos de entre 17,4 millones. Con esta data, el equipo monitoreó el tiempo que el reclutador usaba para revisar cada perfil, y si decidió o no ponerse en contacto con el solicitante.

El resultado mostró que, en promedio, uno de cada cinco reclutadores desistía de continuar con el proceso de postulantes descendientes de inmigrantes o provenientes de minorías étnicas, pese a estar en igualdad de condiciones para obtener el puesto.

"Nuestros resultados demuestran que los reclutadores tratan a los solicitantes de empleo idénticos que aparecen en la misma lista de búsqueda de manera diferente, según su origen étnico de inmigrantes o minorías", dijo el coautor del estudio, el Dr. Dominik Hangartner.

En el caso del género, los reclutadores reducen en un 7% las probabilidades de aceptar a una mujer en un cargo “tradicionalmente masculino”. Las sugerencias del estudio, publicado en Nature, incluyen la posibilidad de compartir estos detalles más abajo en el CV en un rediseño de los datos, pero esta herramienta podría ser de ayuda para establecer mejores estándares de evaluación y monitorear continuamente estos prejuicios durante el proceso de contratación de personal.