{"id":1557,"date":"2022-11-04T09:06:51","date_gmt":"2022-11-04T09:06:51","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/viviendodeusto\/?p=1557"},"modified":"2024-09-02T10:58:30","modified_gmt":"2024-09-02T10:58:30","slug":"fernando-diez-ruiz-y-elene-igoa-iraola-los-algoritmos-guian-la-seleccion-de-personal-en-las-empresas-y-eso-puede-ser-un-problema","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/eu\/2022\/11\/04\/fernando-diez-ruiz-y-elene-igoa-iraola-los-algoritmos-guian-la-seleccion-de-personal-en-las-empresas-y-eso-puede-ser-un-problema\/","title":{"rendered":"Fernando D\u00edez Ruiz y Elene Igoa Iraola: “Los algoritmos gu\u00edan la selecci\u00f3n de personal en las empresas y eso puede ser un problema”"},"content":{"rendered":"\n

Art\u00edculo publicado en The Conversation (31\/10\/2022)<\/strong><\/p>\n\n\n

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Profesores e investigadores de Psicolog\u00eda<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Desde que abrimos los ojos para despertarnos hasta que se acaba el d\u00eda estamos constantemente tomando decisiones. Muchas son inconscientes. No las pensamos, simplemente actuamos.<\/p>\n\n\n\n

Nuestro cerebro no est\u00e1 dispuesto a gastar energ\u00eda en cosas tan simples como una primera impresi\u00f3n de una persona o contexto. Por lo general, no pensamos o reflexionamos sobre estas decisiones que tomamos de manera r\u00e1pida.<\/p>\n\n\n\n

La realidad es que estas decisiones impulsivas pueden tener consecuencias negativas, como la discriminaci\u00f3n en una entrevista de trabajo.<\/p>\n\n\n\n

En psicolog\u00eda decimos que juzgar r\u00e1pidamente a una persona por su apariencia es como juzgar un libro por su tapa. Es f\u00e1cil hacerlo, pero puede ser f\u00e1cil fallar. En los procesos de selecci\u00f3n de personal puede estar sucediendo lo mismo, aunque sea un algoritmo el que tome las decisiones.<\/p>\n\n\n\n

Tenemos que saber que no tomamos todas las decisiones de manera independiente. La gran mayor\u00eda est\u00e1n apoyadas en la tecnolog\u00eda. Esto es as\u00ed por la econom\u00eda de esfuerzo<\/em>. Muchas veces para decisiones complejas hay que manejar un gran volumen de datos, y esto nos genera un gasto de energ\u00eda importante. La confianza hacia estas tecnolog\u00edas suele ser ciega: todo lo tecnol\u00f3gico nos da cierta sensaci\u00f3n de veracidad.<\/p>\n\n\n\n

Pero, \u00bfc\u00f3mo es posible que un algoritmo est\u00e9 sesgado?<\/p>\n\n\n\n

El sesgo es una inclinaci\u00f3n hacia una persona, cosa o grupo que produce un desequilibrio que perjudica a la otra parte. Estamos sesgados cuando no somos neutros ante una persona, grupo, situaci\u00f3n, etc. Eso produce un error.<\/p>\n\n\n\n

Estos errores, que se pueden dar en las interpretaciones de diferentes contextos, individuos o informaci\u00f3n, se pueden ver reflejados tanto en la toma de decisiones humanas como en la inteligencia artificial (IA). Al ser los humanos los que dise\u00f1an esta tecnolog\u00eda, es posible que est\u00e9n reproduciendo datos sesgados o manipulados.<\/p>\n\n\n\n

Introducci\u00f3n de la IA en los puestos de trabajo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El razonamiento m\u00e1s com\u00fan para la introducci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas en nuestros trabajos suele ser la objetividad y la eficiencia. Se podr\u00eda decir que, a nivel social, todo lo tecnol\u00f3gico nos da m\u00e1s seguridad. Ante una tarea compleja, tendemos a fiarnos m\u00e1s de los algoritmos que de nosotros mismos.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, el aumento de la utilizaci\u00f3n de la IA est\u00e1 siendo exponencial. Por ejemplo, en el \u00e1rea de los recursos humanos estas nuevas tecnolog\u00edas se est\u00e1n aplicando en el reclutamiento y selecci\u00f3n del personal, la evaluaci\u00f3n del desempe\u00f1o y desarrollo del personal. Estos recursos est\u00e1n ayudando a la automatizaci\u00f3n de diferentes tareas que se puede interpretar como eficiencia organizacional.<\/p>\n\n\n\n

En el mercado actual tenemos herramientas digitales que nos ayudan a escoger al mejor candidato utilizando una b\u00fasqueda sem\u00e1ntica automatizada basada en la informaci\u00f3n escrita por el candidato en su curr\u00edculum. Pero tambi\u00e9n teniendo en cuenta el n\u00famero de palabras t\u00e9cnicas que utiliza en la entrevista o en la conversaci\u00f3n que puede llegar a mantener con un chatbot<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Ejemplos de la actuaci\u00f3n de los sesgos en la IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Existen plataformas de b\u00fasquedas de empleo que hacen uso de la IA para poder ofrecer un resultado objetivo<\/em> a la hora de escoger al candidato id\u00f3neo para un puesto de trabajo espec\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n

La realidad es que la selecci\u00f3n final que hacen estos algoritmos hacia los candidatos seleccionados est\u00e1 sesgada. Se ha visto que los algoritmos pueden generar discriminaci\u00f3n \u00e9tnica y de g\u00e9nero para ofrecer, en el 85 % de los casos, puestos de trabajo de cajera de supermercado a mujeres, o puestos de taxista al 75 % de perfiles afroamericanos.<\/p>\n\n\n\n

A su vez, los algoritmos pueden tener en cuenta las tendencias de b\u00fasqueda del reclutador y sus interacciones con perfiles espec\u00edficos. Y, as\u00ed, recomendar perfiles de empleados con caracter\u00edsticas similares. En estos casos no es una sorpresa encontrarnos con perfiles muy similares a las caracter\u00edsticas personales del reclutador. Por ejemplo, haber estudiado en la misma universidad, ser de la misma etnia, tener un estilo de vida similar, mismo aspecto f\u00edsico y lugar de residencia.<\/p>\n\n\n\n

La explicaci\u00f3n se debe a que la IA aprende a tomar decisiones  bas\u00e1ndose en la reproducci\u00f3n de datos que se pueden apoyar en el aprendizaje de las decisiones humanas. Estas \u00faltimas puede que est\u00e9n sesgadas y, en consecuencia, reflejar disparidades hist\u00f3ricas o sociales. A su vez, eliminar algunas variables sensibles como el g\u00e9nero, la etnia o la orientaci\u00f3n sexual puede llevar a la reproducci\u00f3n de resultados sesgados.<\/p>\n\n\n\n

No hay que tener fe ciega en la IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Se est\u00e1n dando muchos avances en la inteligencia artificial. A ra\u00edz de la pandemia, los procesos de e-recruitment<\/em> (reclutamiento por medios digitales) han experimentado cierto crecimiento apoyado en estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n\n\n\n

Se han creado algoritmos que interpretan sem\u00e1nticamente el contenido escrito (carta de recomendaci\u00f3n o curr\u00edculum) o verbal (entrevista por plataformas digitales). Como resultado se ofrece un diagn\u00f3stico del candidato (perfil de personalidad, inteligencia) que es determinante para la toma de decisiones en el proceso de selecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, hay que tener en cuenta que, como sucede en casi toda la tecnolog\u00eda, la parte vulnerable es la persona. Es decir, el algoritmo no falla, pero puede fallar la persona que lo programa. Esto se puede producir por un error humano, por falta de conocimiento psicol\u00f3gico, por influencias externas y por intereses de empresas.<\/p>\n\n\n\n

La tecnolog\u00eda nos est\u00e1 ayudando en el campo de los recursos humanos, al igual que en otros como salud, marketing<\/em>, automoci\u00f3n, sector jur\u00eddico y asegurador y banca. Su implementaci\u00f3n ha crecido en los \u00faltimos a\u00f1os e ir\u00e1 a m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfSignifica esto que no debemos dejarnos guiar por la inteligencia artificial? Podemos apoyarnos en ella, pero siempre con reservas. Debemos entender que un algoritmo no es un genio m\u00e1gico y sabelotodo, sino que detr\u00e1s tiene, como suced\u00eda en El mago de Oz<\/em>, a una persona imperfecta.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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