Estudio revela sesgos significativos en sistemas de IA para selección de personal

Los sistemas de inteligencia artificial utilizados en procesos de contratación muestran un sesgo medible según el origen del currículum que evalúan, de acuerdo con un estudio publicado por i10X Research y recogido por GlobeNewswire Inc.

La investigación sometió currículums idénticos en contenido a distintas plataformas de IA para su evaluación, pero variando cuál de las herramientas disponibles había redactado cada documento. Los resultados mostraron diferencias de hasta 42 puntos porcentuales en las tasas de aprobación según el origen del texto.

El modelo Claude exhibió el sesgo propio más pronunciado del estudio: aprobó el 84% de los currículums generados por sí mismo, frente al 42% de los redactados por GPT. Por su parte, los documentos producidos por Gemini —herramienta vinculada a Alphabet (GOOG, GOOGL)— obtuvieron las puntuaciones globales más altas entre todas las plataformas analizadas.

Los investigadores señalan que el impacto práctico de estos sesgos es considerable. Los sistemas automatizados suelen descartar candidatos en zona límite antes de que un evaluador humano revise su perfil, lo que convierte el sesgo algorítmico en un filtro determinante en etapas tempranas del proceso de selección.

El hallazgo abre interrogantes sobre la neutralidad de las herramientas de IA en recursos humanos y sobre la necesidad de auditorías independientes antes de su implementación a escala en procesos de contratación corporativa.