{"id":2522,"date":"2026-04-27T22:45:33","date_gmt":"2026-04-27T22:45:33","guid":{"rendered":"http:\/\/69ea8979bb6337360fda9bcf"},"modified":"2026-04-27T22:45:33","modified_gmt":"2026-04-27T22:45:33","slug":"la-ia-ha-hecho-que-la-contratacion-de-personal-sea-mas-injusta-pero-no-tiene-que-ser-asi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2026\/04\/27\/la-ia-ha-hecho-que-la-contratacion-de-personal-sea-mas-injusta-pero-no-tiene-que-ser-asi\/","title":{"rendered":"La IA ha hecho que la contrataci\u00f3n de personal sea m\u00e1s injusta, pero no tiene que ser as\u00ed"},"content":{"rendered":"
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En resumen, por cada 10 puestos para los que el LLM hispanohablante recomienda a la mayor\u00eda, a la minor\u00eda igualmente preparada solo se le recomienda para 1.6 puestos.<\/strong> Estudios sistem\u00e1ticos confirman estos hallazgos. Un grupo de investigadores de la Universidad de los Andes y Quantil en Colombia evalu\u00f3 el sesgo en los LLM comerciales con respecto al g\u00e9nero, la raza, la clase socioecon\u00f3mica y el origen nacional (AAAI<\/a>). El sesgo en la IA hispanohablante fue notorio. Los modelos fomentaron sistem\u00e1ticamente estereotipos, desde afirmar que las mujeres son malas en matem\u00e1ticas hasta asegurar que los hombres no deber\u00edan llorar.<\/p>\n

C\u00f3mo corregir<\/h2>\n

\u00bfEs el mercado laboral impulsado por la IA una opci\u00f3n desesperanzadora para quienes no son hombres blancos?<\/strong> No deber\u00eda serlo, ya que existen pasos bastante sencillos para ense\u00f1ar a las IA comerciales a ser objetivas.<\/p>\n

El primer paso es asegurar que el algoritmo no se centre en datos err\u00f3neos.<\/strong> Informaci\u00f3n como el g\u00e9nero, el c\u00f3digo postal, la universidad o la situaci\u00f3n familiar es irrelevante para el desempe\u00f1o laboral, pero activa prejuicios en la m\u00e1quina. Sin embargo, esto es solo el comienzo, ya que la IA a menudo puede adivinar el g\u00e9nero, la etnia o la clase social de una persona.<\/p>\n

El segundo paso es ense\u00f1ar al sistema a identificar a un candidato objetivamente bueno.<\/strong> La clave est\u00e1 en la contrataci\u00f3n basada en habilidades. En lugar de buscar personas que hayan trabajado en las empresas m\u00e1s prestigiosas, hay que ense\u00f1ar a la IA a centrarse en las habilidades, incluidas las transferibles de experiencias similares. Las personas de grupos contra los que tenemos prejuicios a menudo son muy cualificadas, pero pasan desapercibidas porque, debido a desventajas a lo largo de su vida, han accedido a universidades y empresas menos reconocidas.<\/p>\n

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\"brecha<\/picture><\/span><\/div>\n
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Acceso digital y capacitaci\u00f3n, claves para cerrar la brecha de g\u00e9nero en M\u00e9xico, seg\u00fan el WEF Iberoam\u00e9rica<\/a><\/div>\n

Aunque M\u00e9xico figura entre los cinco pa\u00edses que m\u00e1s han acelerado su progreso en equidad desde 2006, la brecha de g\u00e9nero a\u00fan es evidente, particularmente en el \u00e1mbito econ\u00f3mico.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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El paso final y crucial es auditar los resultados.<\/strong> Primero, se introducen en el sistema perfiles de candidatos de diferentes grupos y se le pide que los eval\u00fae para un puesto. A continuaci\u00f3n, se analiza el error de predicci\u00f3n para distintos grupos, segmentados por g\u00e9nero, pa\u00eds de origen, color de piel, grupo de edad y pertenencia a la comunidad LGBTIQ+. As\u00ed se podr\u00e1 determinar si el modelo subestima a un grupo y sobreestima a otro. Si tu empresa adquiere un sistema de contrataci\u00f3n, puede evaluarlo de la misma manera.<\/p>\n

Si eres candidato, tambi\u00e9n puedes recuperar el control.<\/strong> Elimina tu foto, c\u00f3digo postal y otros datos confidenciales de tu curr\u00edculum. Pregunta a la empresa a la que te postulas si utilizan alguna herramienta de IA y cu\u00e1l. Incluso podr\u00edas hacer una prueba: env\u00eda tu solicitud real y una solicitud de prueba en la que ingreses todos los datos de una persona privilegiada, como si fueras un hombre blanco, educado y con privilegios.<\/p>\n

El riesgo de la IA es evidente. Puede crear un mundo mucho m\u00e1s injusto. El potencial tambi\u00e9n es claro. Si entrenamos bien a la IA, puede ser menos parcial que nosotros, convirti\u00e9ndose en una excelente asistente para ayudarnos a tomar mejores decisiones de contrataci\u00f3n, y tambi\u00e9n para ofrecer tasas de cr\u00e9dito o p\u00f3lizas de seguro m\u00e9dico m\u00e1s justas. Es hora de que todos recuperemos el control y aprovechemos esta emocionante oportunidad para crear un mundo m\u00e1s justo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

En resumen, por cada 10 puestos para los que el LLM hispanohablante recomienda a la mayor\u00eda, a la minor\u00eda igualmente preparada solo se le recomienda para 1.6 puestos. Estudios sistem\u00e1ticos confirman estos hallazgos. 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