El mundo del reclutamiento ha experimentado una transformación significativa en los últimos años gracias a los rápidos avances en la tecnología de inteligencia artificial (IA).

AI ha revolucionado muchos aspectos del proceso de reclutamiento, ofreciendo herramientas y soluciones innovadoras que automatizan los flujos de trabajo, mejoran la toma de decisiones y mejoran la experiencia del candidato.

El impacto de la IA en el reclutamiento tiene algunas estadísticas impresionantes.

Un asombroso 96 % de los profesionales sénior de recursos humanos cree que la IA mejorará en gran medida la adquisición y retención de talento. Además, el 86,1% de los reclutadores que usan IA confirman que acelera el proceso de contratación, lo que demuestra su eficiencia y capacidad de ahorro de tiempo.

La adopción de IA en el reclutamiento está muy extendida, con al menos el 73 % de las empresas invirtiendo en la automatización del reclutamiento para optimizar sus esfuerzos de adquisición de talento. Esta tendencia se ve reforzada por el 85% de los reclutadores que consideran que la IA es útil en sus prácticas de reclutamiento.

Sin embargo, a medida que adoptamos esta tecnología transformadora, también debemos abordar la ética de la IA en el reclutamiento. Si bien la IA ofrece numerosas ventajas, también plantea desafíos y peligros potenciales que deben sortearse con cuidado.

En este blog, exploraremos las complejidades de la IA en el reclutamiento, consideraremos su potencial y resaltaremos la importancia de las consideraciones éticas en su implementación.

Fuente: Zappyhire

Antes de profundizar en las implicaciones éticas, primero establezcamos una definición clara y el alcance de la IA en el reclutamiento.

¿Cuál es el alcance de la IA en el reclutamiento?

En el contexto del empleo, esto podría ser cualquier cosa, desde un algoritmo que recomiende candidatos en función de sus requisitos específicos (p. ej., "Quiero a alguien que haya trabajado en empresas como Google o Amazon") hasta software de entrevistas en video o chatbots que evalúen a los candidatos haciéndoles preguntas sobre su experiencia pasada y conjunto de habilidades.

El software de reclutamiento impulsado por IA se está volviendo cada vez más común en los departamentos de recursos humanos, comúnmente conocido como "tecnología de recursos humanos" o "tecnología de talento". Echemos un vistazo a algunos de ellos.

Tipos de herramientas de IA utilizadas en los procesos de contratación

Desde la selección de currículums y la coincidencia de candidatos hasta las entrevistas en video y la detección de sesgos, las herramientas de IA tienen la capacidad de automatizar las tareas de reclutamiento que consumen mucho tiempo y optimizar la experiencia general de contratación para todos, incluidos los candidatos.

1. Reanudar la selección y el análisis

Una de las etapas iniciales en el reclutamiento consiste en revisar una gran cantidad de currículos. Las herramientas de evaluación y análisis de currículums impulsadas por IA pueden analizar rápidamente los currículums, extraer información relevante e identificar a los mejores candidatos en función de sus criterios predefinidos.

Esto reduce su carga y le permite concentrarse en aspectos más estratégicos de la adquisición de talento.

2. Comparación y clasificación de candidatos

Las herramientas de emparejamiento y clasificación de candidatos basadas en IA utilizan algoritmos que consideran varios factores, como habilidades, experiencia y ajuste cultural, para identificar a los candidatos más adecuados para cada función.

Esto ahorra tiempo y mejora la calidad de los candidatos que conocerá.

3. Video entrevista y análisis facial

Las entrevistas en video han ganado popularidad en los últimos años, ofreciendo conveniencia para candidatos y reclutadores.

Las herramientas de entrevistas en video impulsadas por IA van más allá de las meras videoconferencias al analizar las expresiones faciales, el tono de voz y el lenguaje corporal para brindar información más profunda sobre la idoneidad de un candidato para un puesto.

Sin embargo, es importante equilibrar los beneficios de dicho análisis con las preocupaciones sobre la privacidad y el sesgo potencial.

4. Detección y mitigación de sesgos

La IA es experta en eliminar el sesgo en el reclutamiento al eliminar la subjetividad humana de la toma de decisiones. Los algoritmos de ML pueden detectar y reducir el sesgo en las descripciones de puestos, las evaluaciones de candidatos y los procesos de selección.

Sin embargo, si bien la IA seguramente está en camino de reducir el sesgo en el reclutamiento, los humanos aún influyen en ella. Eliminar el sesgo por completo es un objetivo lejano. El uso ético de la IA en el reclutamiento significa promover la equidad y la inclusión y luchar por una fuerza laboral diversa: un trabajo en progreso para la IA.

Fuente: Zappyhire

Comprender el sesgo en los sistemas de reclutamiento de IA

El sesgo algorítmico es una preocupación crítica en los sistemas de reclutamiento de IA, ya que puede perpetuar las desigualdades y conducir a resultados discriminatorios. Examine las fuentes y manifestaciones de sesgo para abordar sus problemas de manera efectiva.

Hablemos de dos aspectos clave del sesgo en los sistemas de reclutamiento de IA: datos de entrenamiento sesgados y las diferentes manifestaciones del sesgo.

Datos de formación sesgados y perpetuación de las desigualdades

Una de las principales fuentes de sesgo en los sistemas de reclutamiento de IA son los datos de entrenamiento sesgados.

Los algoritmos de IA aprenden de los datos históricos, que reflejan los sesgos y las desigualdades sociales existentes. Si los datos de entrenamiento representan predominantemente a un grupo demográfico en particular o muestran patrones injustos, el sistema de IA puede perpetuar esos sesgos en sus procesos de toma de decisiones.

Por ejemplo, si un conjunto de datos utilizado para entrenar un sistema de IA comprende principalmente currículums de un determinado grupo demográfico, el algoritmo puede favorecer sin darse cuenta a los candidatos de ese grupo demográfico, lo que lleva a la exclusión de otras personas calificadas. Asegúrese de trabajar con datos de capacitación diversos y representativos para mitigar el sesgo.

Manifestaciones de sesgo en los sistemas de IA

Debe ser consciente de las diversas formas en que se manifiesta el sesgo en los sistemas de reclutamiento para abordarlos de manera efectiva. Exploremos dos manifestaciones comunes: los sesgos educativos y geográficos y los sesgos lingüísticos y de palabras clave.

1. Sesgos educativos y geográficos: exclusiones no intencionales

Los sistemas de IA entrenados con datos sesgados pueden exhibir sesgos educativos y geográficos. Al igual que en el ejemplo anterior, si los datos de capacitación consisten predominantemente en candidatos de universidades prestigiosas o regiones geográficas específicas, el sistema de IA puede favorecer sin darse cuenta a candidatos con antecedentes educativos similares o de ciertas áreas. Esto puede resultar en la exclusión de otros candidatos calificados de caminos educativos alternativos u otros lugares.

Las exclusiones no intencionales basadas en sesgos educativos y geográficos obstaculizan la diversidad y limitan su grupo potencial de talentos. Asegúrese de que sus sistemas de IA consideren una amplia gama de antecedentes educativos y ubicaciones geográficas para evitar la discriminación.

2. Sesgos lingüísticos y de palabras clave: discriminación inconsciente

Los sesgos de idioma y palabras clave son dos manifestaciones más de sesgo en los sistemas de reclutamiento de IA. Los algoritmos de IA pueden aprender a asociar ciertas palabras o frases con atributos candidatos deseables o indeseables, lo que puede conducir a una discriminación inconsciente.

Por ejemplo, si ciertas palabras clave o frases están asociadas con el género, la edad o la raza en los datos de capacitación, el sistema de IA puede favorecer o penalizar a los candidatos sin darse cuenta en función de estos factores.

Abordar los sesgos de lenguaje y palabras clave requiere un escrutinio cuidadoso de los datos de entrenamiento y el diseño algorítmico. Haga todo lo posible para garantizar que su sistema de IA no discrimine en función de las características protegidas y que las evaluaciones basadas en el idioma sean objetivas.

Para reducir el sesgo en los sistemas de contratación de IA, adopte las mejores prácticas, como datos de capacitación diversos y representativos, auditorías periódicas de sesgo y evaluaciones de los sistemas de IA, además de mejorar la transparencia y la explicabilidad.

Las organizaciones promueven la equidad, la inclusión y la igualdad de oportunidades en el proceso de contratación al identificar y abordar activamente los sesgos.

Ética de la IA en la contratación

El uso de IA para el reclutamiento no es intrínsecamente poco ético, pero puede conducir a un sesgo no intencional. Algunos estudios sugieren que las herramientas de reclutamiento impulsadas por IA son más efectivas que las tradicionales, y aunque a primera vista pueden ser más eficientes que los reclutadores humanos, también tienen inconvenientes.

Una preocupación importante es que, dado que las herramientas de IA se basan en conjuntos de datos que reflejan los sesgos sociales existentes, también perpetuarán esos sesgos en su proceso de toma de decisiones.

Impacto negativo en la diversidad y la inclusión

El sesgo puede surgir de datos de entrenamiento, algoritmos o interpretaciones sesgadas de la salida.

Digamos que una herramienta de reclutamiento impulsada por IA está entrenada en datos históricos de una empresa de tecnología. La compañía tiene una larga historia de contratación de candidatos de universidades acreditadas. Esta tendencia está incrustada en los datos históricos.

Este sesgo puede mantenerse sin querer cuando la herramienta de IA evalúa a los candidatos. Según lo capacitado, el algoritmo prioriza a los candidatos de las universidades predefinidas en su base de datos y pasa por alto a otros candidatos calificados con habilidades y experiencia relevantes.

El sesgo surge de los datos de entrenamiento sesgados y se manifiesta en forma de favoritismo. Aunque está diseñado para mejorar el proceso de contratación, el algoritmo de IA perpetúa sin darse cuenta los sesgos existentes, divulgando una evaluación de candidatos justa e inclusiva.

Desafíos de transparencia y explicabilidad

Los sistemas de IA son complejos y difíciles de interpretar, lo que dificulta que los candidatos y reclutadores entiendan por qué se toman ciertas decisiones. La falta de transparencia erosiona la confianza en el proceso de contratación y plantea preocupaciones sobre la equidad y la rendición de cuentas.

Claridad en la toma de decisiones algorítmicas

Para abordar los desafíos de transparencia, proporcione explicaciones claras sobre la forma en que funcionan los algoritmos de IA, los factores que influyen en la toma de decisiones y los criterios que utiliza para evaluar a los candidatos. La comunicación abierta y la transparencia permiten a los candidatos comprender y confiar en el proceso de contratación impulsado por IA. De hecho, el 48% de los buscadores de empleo dicen que no recibir la retroalimentación adecuada es uno de los aspectos más frustrantes de solicitar un trabajo.

Problemas de privacidad y protección de datos

Debe recopilar y almacenar datos confidenciales de candidatos cuando utiliza IA para reclutar talento. Esto plantea preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos. Debe asegurarse de contar con el consentimiento informado de cada candidato y de que su información se almacene de forma segura y esté protegida contra el acceso no autorizado o el uso indebido. El cumplimiento de las normas de protección de datos pertinentes, como el RGPD, es vital para salvaguardar la privacidad de los candidatos.

Seguridad de datos y mal uso

Adopte medidas sólidas de seguridad de datos para proteger la información de los candidatos. Esto incluye la implementación de protocolos de encriptación, controles de acceso y auditorías de seguridad periódicas. Además, debe establecer políticas claras sobre la retención de datos y garantizar que los datos de los candidatos solo se utilicen con fines de contratación y no se compartan con terceros sin consentimiento.

¿Cuáles son las mejores prácticas para el uso ético de la IA en el reclutamiento?

Cuando se usa correctamente, el software de reclutamiento brinda muchos beneficios a su proceso. De hecho, la integración de la IA en el reclutamiento ha sido de gran ayuda en la búsqueda de candidatos, ya que el 58 % de los reclutadores considera que la IA es valiosa a este respecto, seguida de cerca por la selección de candidatos con un 56 % y la preparación de candidatos con un 55 %.

La percepción positiva de la IA se extiende más allá de los reclutadores, ya que el 80 % de los ejecutivos cree que la IA tiene el potencial de mejorar la productividad y el rendimiento dentro de sus organizaciones.

Incluso en su fase de adopción temprana, el software de reclutamiento impulsado por IA mostró resultados notables. Los primeros usuarios experimentaron una reducción significativa en el costo por pantalla, con una asombrosa disminución del 75 %.

Las tasas de rotación también experimentaron una caída notable del 35%. Estos hallazgos, observados desde 2017, proporcionan una clara evidencia de los efectos positivos de la implementación de la IA en el proceso de contratación.

Ahora, echemos un vistazo a algunas de las mejores prácticas para garantizar la equidad, la precisión y la transparencia en su proceso de contratación.

Garantice diversos datos de entrenamiento

Los algoritmos de IA aprenden de los datos con los que están entrenados. Para evitar que se perpetúen los sesgos, asegúrese de que sus datos de capacitación sean representativos del grupo de candidatos. Aborde activamente la subrepresentación y recopile datos de diversas fuentes para crear un sistema de contratación de IA más inclusivo y justo.

Realizar auditorías periódicas de los sistemas de IA para la detección de sesgos

Para mantener la integridad de los sistemas de contratación de AI, establezca auditorías y evaluaciones periódicas para detectar posibles sesgos. Estas evaluaciones ayudan a identificar y abordar los sesgos sistémicos para mejorar la equidad general del proceso de contratación. Al monitorear y evaluar continuamente los sistemas de IA, confirma que se alinean con los estándares éticos y brindan resultados imparciales.

Mejorar la transparencia y la explicabilidad

Emplear modelos y algoritmos de IA interpretables que proporcionen explicaciones claras de las decisiones que toman. Al comunicar el papel de la IA en el proceso de reclutamiento y los factores considerados en la toma de decisiones, ayuda a los candidatos y reclutadores a comprender y confiar en la tecnología.

Cuando los candidatos reciben notificaciones o comentarios basados ​​en evaluaciones de AI, el razonamiento detrás de esas decisiones debe explicarse de una manera que sea comprensible y significativa para ellos. Esta transparencia ayuda a los candidatos a navegar el proceso de contratación y genera confianza en el sistema de IA.

Salvaguardar la privacidad y la protección de datos

Dado que la IA se basa en los datos de los candidatos, debe priorizar la privacidad y la protección de datos. Garantice el cumplimiento de las normas de protección de datos pertinentes, como el RGPD o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA).

Implemente medidas de seguridad sólidas para proteger la información de los candidatos del acceso, uso o infracciones no autorizados. Al salvaguardar la privacidad, puede generar confianza en el uso de la IA en el reclutamiento.

Garantizar la rendición de cuentas y la responsabilidad.

Para fomentar la implementación responsable de IA en el reclutamiento, establezca pautas claras para el uso y la toma de decisiones de IA. Designar personas o equipos responsables del desempeño del sistema de contratación de AI y el cumplimiento de las prácticas éticas.

El monitoreo y la gobernanza regulares de los sistemas de IA ayudarán a garantizar la rendición de cuentas, mitigar los riesgos potenciales y promover una conducta ética durante todo el proceso de contratación.

Equilibrar la eficiencia de la IA y el juicio humano

Si bien la IA puede mejorar la eficiencia en los procesos de contratación, debe lograr un equilibrio entre la eficiencia de la IA y el juicio humano. La IA debe verse como una herramienta para apoyar y aumentar nuestra toma de decisiones, no como un reemplazo. Incorpore supervisión y revisión humana para garantizar que las opciones basadas en IA se alineen con los valores y la ética de la organización.

El juicio humano aporta cualidades esenciales como la empatía, la intuición y la comprensión del contexto al proceso de contratación. De hecho, un poco de conocimiento humano combinado con un sistema de inteligencia artificial es todo lo que se necesita para garantizar un proceso de contratación rápido y basado en datos.

Un 68% sustancial de los reclutadores cree que el uso de IA en el proceso de reclutamiento puede eliminar de manera efectiva el sesgo no intencional para trabajar hacia una evaluación objetiva de los candidatos.

Fuente: Zappyhire

Aumente la toma de decisiones humana con IA para empoderar a los reclutadores

AI trae la automatización y los conocimientos basados ​​en datos a la mesa, pero debe reconocer el valor de la toma de decisiones humana e incorporarlo de manera efectiva.

“Adoptar el poder de la colaboración humana/IA en el proceso de reclutamiento es la clave para desbloquear una nueva era de adquisición de talento”.

Jyothis KS
Co-fundador, Zappyhire

Un propagandista acérrimo de la toma de decisiones "humano primero", Jyothis reinstaura: "Juntos, podemos combinar los conocimientos y las capacidades de la inteligencia artificial con el toque humano para descubrir el potencial oculto, tomar decisiones imparciales y construir equipos diversos y excepcionales".

Exploremos algunos aspectos importantes a tener en cuenta.

Incorporación de supervisión y revisión humana en los procesos de contratación de IA

La capacidad de AI para automatizar tareas repetitivas, analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y proporcionar información basada en datos le permite tomar decisiones más informadas mientras ahorra un tiempo valioso.

Sin embargo, la IA no es un sustituto del juicio humano. Debe incorporar la supervisión y revisión humanas para garantizar la equidad, mitigar los sesgos e interpretar contextos complejos que los algoritmos de IA pueden no comprender por completo. El toque humano permite una comprensión más profunda de los candidatos porque consideramos factores subjetivos y proporcionamos la empatía necesaria de la que puede carecer la IA.

Así es como puede lograr el equilibrio adecuado entre la tecnología de IA y el juicio humano.

1. Establecer un flujo de trabajo colaborativo

Incorpore un flujo de trabajo colaborativo donde la tecnología de IA y la experiencia humana vayan de la mano. Asigne a sus reclutadores humanos la tarea de revisar las recomendaciones y decisiones de IA para certificar la alineación con los valores organizacionales, los estándares éticos y los requisitos legales.

2. Fomentar el aprendizaje y la mejora continua

Fomente una cultura de aprendizaje y mejora continua mediante la evaluación periódica del rendimiento de los sistemas de IA. Esto le permite identificar y corregir posibles sesgos y mejorar la precisión y equidad de las sugerencias generadas por IA.

3. Establecer pautas claras para el uso de IA

Defina pautas y políticas claras para el uso de IA en sus procesos de contratación. Especifique las funciones y responsabilidades de la tecnología de IA, los reclutadores y las partes interesadas involucradas. Esta claridad garantiza que la IA se utilice de forma ética y en línea con los objetivos de la organización.

4. Designar personas o equipos responsables

Para supervisar los sistemas de contratación de IA y cumplir con las prácticas éticas, estos miembros del equipo deben tener un conocimiento profundo de la tecnología de IA, sus limitaciones y sus riesgos potenciales.

Inteligencia artificial y juicio humano: una relación sinérgica

A medida que cambia el panorama del reclutamiento, debe aprender cómo su empresa navegará con cuidado y perspicacia en la intersección de la IA y el juicio humano. Al aprovechar lo mejor de ambos mundos, puede mejorar sus prácticas de contratación e impactar positivamente en los candidatos con los que interactúa, lo que también impulsa su marca de empleador.

En última instancia, la integración exitosa de la inteligencia artificial y el juicio humano prepara el escenario para un proceso de reclutamiento más eficiente, inclusivo y efectivo.

La contratación inteligente invoca el uso de tecnología inteligente. Vea cómo los chatbots de reclutamiento simplifican la comunicación con candidatos potenciales y elevan su nivel en un mercado laboral competitivo.