Los errores del reclutamiento con inteligencia artificial
Una de las tendencias más populares en los últimos años en el mundo del trabajo ha sido el reclutamiento mediante la inteligencia artificial o IA. No obstante, aunque esta herramienta ofrece muchos beneficios al departamento de RRHH, también implica algunas problemáticas.
Esto lo sabemos gracias al Blog de Recursos Humanos de Amedirh, el cual recopiló la investigación de un grupo interdisciplinario de especialistas en la Universidad de Nueva York, quienes demostraron algunos errores comunes en el reclutamiento mediante esta tecnología.
Dicha universidad analizó las plataformas de inteligencia artificial conocidas como Humantic AI y Crystal. En ellas se demostró que exhiben inestabilidad en el orden de clasificación de acuerdo con la fuente de análisis.
Por ejemplo, en el primero se encontró “evidencia de vinculación de datos persistente, y a menudo incorrecta”, mientras que Crystal “calcula con frecuencia diferentes puntajes de personalidad si el mismo currículum se proporciona en PDF y en texto sin procesar, violando la suposición de que el resultado de una prueba de personalidad algorítmica es estable a través de variaciones de entrada irrelevantes para el trabajo”, reportó el estudio.
Así mismo, señalaron que la herramienta de predicción de texto de Crystal “es determinista”, además de que los resultados para Humantic AI “no fueron perfectamente reproducibles, ni siquiera de inmediato”.
Aunado a esto, Miranda Bogen, responsable de Política de IA en Meta, advirtió que las plataformas de reclutamiento mediante la inteligencia artificial “pueden replicar sesgos institucionales e históricos, amplificando las desventajas, como por ejemplo la escolaridad o la evaluación del desempeño”.
La inteligencia artificial a menudo carece de la capacidad de comprender contextos complejos y de tomar decisiones basadas en información subjetiva, lo que puede llevar a decisiones equivocadas en el proceso de reclutamiento. Además de que la falta de transparencia en los algoritmos puede ser problemática, lo que dificulta la detección y corrección de errores.
Por lo tanto, es importante ser consciente de los riesgos y limitaciones de la IA en el proceso de reclutamiento y buscar maneras de mitigarlos. Esto puede incluir la implementación de prácticas éticas, la transparencia en la toma de decisiones, así como la revisión periódica de los resultados para detectar posibles prejuicios.
Pero claro, no debemos olvidar que, ante todo, su uso debe ser responsable y ético.
