Riesgos silenciosos de la IA en el reclutamiento
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Por Recursos Humanos Rinteli
Te voy a decir algo que quizá no quieras escuchar —dijo Andrés mientras dejaba su taza de café sobre la mesa—
La inteligencia artificial puede estar ayudándolos a contratar más rápido… y al mismo tiempo puede estar haciendo que pierdan talento sin que se den cuenta.
Carlos, CEO de una empresa que había comenzado a incorporar herramientas de inteligencia artificial en diferentes áreas, levantó una ceja.
—¿Perder talento? Precisamente estamos utilizando IA para encontrarlo.
—Eso es lo interesante —respondió Andrés—. La pregunta no es solamente a cuántas personas puede analizar un algoritmo. La pregunta es a cuántas personas está dejando fuera y por qué.
Javier, gerente de Reclutamiento, sonrió.
—Ahora sí me interesa la conversación.
Los tres habían comenzado hablando de productividad. La empresa de Carlos había implementado herramientas capaces de analizar currículums, identificar coincidencias con las vacantes, automatizar ciertas comunicaciones y ayudar a priorizar candidatos.
Todo parecía funcionar.
Los procesos eran más rápidos. El equipo podía revisar más perfiles. Los candidatos recibían respuestas con mayor velocidad y los reclutadores tenían más tiempo para concentrarse en otras actividades.
Pero aquella conversación planteaba una pregunta incómoda:
¿Qué ocurre cuando una tecnología diseñada para ayudarnos a decidir comienza, poco a poco, a decidir por nosotros?
Cuando la IA en el reclutamiento empieza a descartar al candidato correcto
—Vamos a poner un ejemplo —dijo Andrés—. Javier, imagina que recibes 800 currículums para una posición.
—Ya me ha pasado —respondió él.
—Perfecto. Ahora imagina que una herramienta de IA puede analizarlos en minutos y seleccionar los 80 perfiles que considera más compatibles.
—Eso sería maravilloso.
—Sí. ¿Pero qué pasa si el candidato número 81 era exactamente la persona que necesitabas?
Javier se quedó callado unos segundos.
Carlos intervino:
—Pero si el sistema está analizando experiencia, habilidades, estudios y otros criterios, debería encontrar a los mejores.
—Debería —contestó Andrés—. Y esa palabra es importante.
El problema no necesariamente está en que la inteligencia artificial sea incapaz de analizar información. De hecho, puede hacerlo a una velocidad que ningún equipo humano podría igualar. El verdadero riesgo aparece cuando asumimos que el criterio utilizado por el algoritmo es necesariamente el criterio correcto.
Porque un algoritmo no entiende el talento exactamente como lo entiende una persona.
Puede reconocer patrones. Puede comparar información. Puede identificar determinadas competencias. Puede establecer coincidencias entre perfiles y vacantes.
Pero si los datos con los que trabaja están incompletos, sesgados o mal diseñados, la tecnología puede reproducir esos problemas con una eficiencia impresionante.
—Entonces el problema no es que la IA tenga prejuicios —dijo Javier.
—No necesariamente —respondió Andrés—. El problema es que puede aprender los prejuicios que nosotros ya teníamos.
Carlos se inclinó hacia adelante.
—Explícame eso.
—Supongamos que durante años una empresa contrató principalmente perfiles provenientes de determinadas universidades, determinadas empresas o determinados caminos profesionales. Después utilizas esos datos históricos para construir un modelo que identifique qué candidatos tienen mayor probabilidad de éxito.
—El sistema podría aprender que esos perfiles son los mejores —dijo Javier.
—Exactamente. Y entonces puede comenzar a favorecerlos. Aunque existan personas igualmente capaces que siguieron otro camino, y ahí está el problema.
La conversación había llegado a uno de los riesgos más silenciosos de la IA en reclutamiento: “confundir correlación con talento”, que determinadas características aparezcan con frecuencia en los empleados que tuvieron éxito no significa necesariamente que esas características sean la causa de su éxito.
Un candidato puede no tener la universidad tradicionalmente preferida por la empresa, pero sí poseer una extraordinaria capacidad de aprendizaje.
Puede no contar con el título que normalmente aparece en las primeras posiciones de los filtros, pero haber desarrollado las habilidades necesarias mediante experiencia práctica, incluso tener una trayectoria profesional completamente distinta.
Y precisamente por eso podría aportar una perspectiva que la empresa todavía no tiene.
—Entonces —dijo Carlos—, ¿la IA podría terminar buscando copias de los empleados que ya tenemos?
—Si no tenemos cuidado, sí. Y esa posibilidad merece mucha atención, porque una empresa que utiliza inteligencia artificial para encontrar talento podría terminar utilizando la tecnología para “repetir su pasado en lugar de construir su futuro”.
Javier tomó su teléfono y comenzó a revisar algunos datos.
—Ahora entiendo algo que me ha sucedido varias veces. Hay candidatos que parecen excelentes cuando los conozco, pero que nunca llegan a la entrevista porque inicialmente quedaron fuera del proceso.
—¿Y sabes exactamente por qué fueron descartados? —preguntó Andrés.
Javier tardó unos segundos en responder.
—En algunos casos, no.
Carlos miró a Andrés.
—Ese sí es un problema.
Y lo es.
Cuando una empresa utiliza herramientas automatizadas para filtrar candidatos, existe el riesgo de que determinadas personas sean descartadas sin que el equipo de reclutamiento tenga una explicación suficientemente clara.
Puede ser por palabras clave, por experiencia, por determinadas características del perfil, puede ser porque el sistema considera que existe una menor coincidencia con la vacante, pero una puntuación no siempre explica una historia profesional.
Un candidato no es solamente un porcentaje de compatibilidad.
Detrás de un CV hay decisiones, cambios de carrera, aprendizajes, fracasos, proyectos personales, circunstancias y habilidades que no siempre caben en una base de datos.
—Entonces, ¿qué hacemos? —preguntó Carlos—. ¿Volvemos a revisar 800 currículums uno por uno?
Andrés sonrió.
—No. Tampoco se trata de regresar al pasado. La solución no es rechazar la tecnología, es entender qué debe hacer la tecnología y qué debe seguir haciendo el ser humano.
La IA puede ayudar a encontrar patrones y reducir tareas repetitivas. Puede convertirse en una herramienta extraordinariamente poderosa para los equipos de Recursos Humanos. Pero cuando un reclutador comienza a pensar que un candidato es malo simplemente porque el algoritmo le asignó una puntuación baja, la herramienta deja de ser un apoyo y comienza a convertirse en una autoridad. Y ahí aparece otro riesgo… “La automatización de los errores”.
Un reclutador puede equivocarse al descartar a una persona.
Un algoritmo puede equivocarse de la misma manera cientos o miles de veces en un proceso.
El problema no es solamente equivocarse, es equivocarse a escala.
Cuando confiar demasiado en la IA en el reclutamiento nos hace dejar de hacer preguntas
La conversación continuó mientras el café comenzaba a enfriarse.
—Hay otro riesgo que me preocupa incluso más —dijo Andrés.
—¿Cuál? —preguntó Carlos.
—Que la IA sea tan buena que dejemos de cuestionarla.
Javier asintió lentamente.
—Eso sí puede ocurrir.
Porque cuando una herramienta entrega resultados rápidamente, existe una tentación natural: confiar en ellos.
Si el sistema dice que un candidato tiene una compatibilidad del 92%, parece lógico darle prioridad.
Si otro obtiene 48%, parece lógico descartarlo.
Si una herramienta recomienda a una persona para una posición, parece razonable avanzar. Pero hay una pregunta que debería acompañar cada resultado:
“¿Por qué?”
¿Por qué este candidato?
¿Por qué no aquel?
¿Por qué obtuvo esa puntuación?
¿Qué información utilizó el sistema?
¿Qué información no pudo considerar?
¿Qué variables tuvieron mayor peso?
¿El resultado coincide con la realidad que observa el reclutador?
Y, quizá la pregunta más importante:
“¿Qué estamos dejando fuera de la decisión porque la tecnología no puede verlo?”
—Eso cambia completamente la forma de utilizar la IA —dijo Carlos.
—Exactamente —respondió Andrés—. La inteligencia artificial no debería eliminar las preguntas del proceso de selección. Debería ayudarnos a hacer mejores preguntas.
Cuando la eficiencia se convierte en exceso de confianza
La velocidad es uno de los grandes atractivos de la IA.
Una empresa puede analizar enormes cantidades de información en mucho menos tiempo. Puede automatizar comunicaciones, organizar candidatos, detectar patrones y ayudar a los equipos a concentrarse en actividades de mayor valor.
Pero existe una diferencia entre “hacer un proceso más rápido” y “hacerlo mejor”.
Carlos tomó la palabra:
—Supongamos que antes tardábamos treinta días en cubrir una posición y ahora podemos hacerlo en diez. Eso representa una mejora importante.
—Sin duda —dijo Andrés.
—Entonces, ¿cuál es el problema?
—Qué si contrataste a la persona equivocada en diez días, no necesariamente mejoraste el proceso.
Javier soltó una pequeña carcajada.
—Eso duele porque es verdad.
La eficiencia puede convertirse en una trampa cuando se mide únicamente en tiempo, cantidad de candidatos procesados o reducción de costos.
En reclutamiento, la verdadera eficiencia también debería considerar la calidad de la contratación, la permanencia del colaborador, su desempeño, su adaptación y el impacto que tendrá en el equipo.
Porque contratar más rápido no significa necesariamente contratar mejor. Y la IA no debería convertirse en una carrera por reducir segundos cuando lo que está en juego es una decisión que puede afectar durante años a una persona y a una organización.
—Hay algo más —dijo Javier—. Me preocupa que tanta automatización termine haciendo que los candidatos sientan que están hablando con una máquina.
Andrés asintió.
—Ese es otro de los riesgos silenciosos.
Un proceso puede ser tecnológicamente impecable y humanamente terrible.
El candidato puede recibir una respuesta inmediata, pero sentirse ignorado.
Puede tener una entrevista automatizada, pero no saber quién está realmente escuchando.
Puede recibir recomendaciones personalizadas, pero sentir que nadie conoce su historia.
La experiencia del candidato no desaparece porque exista IA, al contrario: la tecnología puede hacer que una experiencia humana deficiente sea mucho más rápida y eficiente. Y eso es algo que las empresas deberían evitar.
La automatización debería liberar tiempo para que los reclutadores tengan conversaciones de mayor calidad, no eliminar las conversaciones importantes.
Porque hay cosas que una entrevista humana puede revelar que difícilmente aparecerán en una coincidencia algorítmica: la manera en que una persona explica un fracaso, cómo enfrenta un conflicto, qué aprendió de una decisión equivocada, qué la motiva o cómo imagina su futuro.
Carlos dejó la taza sobre la mesa.
—Hemos hablado mucho de decisiones. Pero también estamos entregando una enorme cantidad de información a estas herramientas.
—Correcto —respondió Andrés—. Y ese es otro tema que no podemos ignorar.
Los procesos de reclutamiento pueden involucrar información profesional y personal de los candidatos: currículums, evaluaciones, respuestas de entrevistas, datos de contacto, historial profesional y, dependiendo de las herramientas utilizadas, otra información generada durante el proceso.
Por eso, utilizar IA en Recursos Humanos también implica preguntarse ¿qué información se está recopilando?, ¿dónde se almacena?, ¿quién puede acceder a ella y para qué se utiliza?
La tecnología no elimina las responsabilidades de la empresa, las hace todavía más importantes.
Una organización no debería incorporar una herramienta simplemente porque promete ahorrar tiempo.
Antes debería preguntarse:
¿Qué datos necesita? ¿Cómo los utiliza? ¿Qué riesgos existen? ¿Qué controles tenemos?
Y sobre todo:
¿Podríamos explicar estas decisiones al candidato si nos preguntara por qué fue descartado?
Los tres amigos guardaron silencio durante unos segundos. La pregunta había cambiado la conversación, ya no estaban hablando únicamente de tecnología… estaban hablando de responsabilidad.
La IA no necesita desaparecer… necesita supervisión
—Entonces, después de todo esto —dijo Carlos—, parece que estás en contra de utilizar IA para reclutar.
Andrés sonrió.
—Todo lo contrario.
—¿Entonces?
—Estoy en contra de utilizarla sin criterio.
Javier intervino:
—Yo diría que necesitamos cambiar la pregunta. Ya no deberíamos preguntarnos únicamente: ¿Qué puede hacer la IA por nuestro proceso de reclutamiento?
—¿Y cuál sería la nueva pregunta? —preguntó Carlos.
—“¿Qué decisiones podemos delegar en la tecnología y cuáles nunca deberíamos dejar de revisar como seres humanos?”
Andrés levantó su taza.
—Exactamente.
La inteligencia artificial puede convertirse en una aliada extraordinaria para el reclutamiento.
Puede ayudar a analizar información, detectar patrones, automatizar tareas, mejorar tiempos de respuesta y permitir que los profesionales de Recursos Humanos dediquen más energía a lo que realmente importa.
Pero una herramienta poderosa también exige una mayor responsabilidad. Porque el riesgo no está únicamente en que un algoritmo se equivoque, está en que “nadie se dé cuenta de que se equivocó”.
La tecnología puede decirnos quién parece coincidir con una vacante. Pero todavía necesitamos personas capaces de preguntarse quién podría transformar realmente una organización. Y quizá ahí está la verdadera conversación que las empresas deberían tener antes de incorporar inteligencia artificial a sus procesos de selección.
No se trata de elegir entre tecnología y seres humanos. Se trata de entender que, “la mejor tecnología para reclutar no sustituye el criterio humano: lo vuelve más informado, más rápido y, sobre todo, más consciente”
Porque en un futuro donde cada vez más decisiones estarán apoyadas por algoritmos, la ventaja competitiva no será simplemente tener la mejor IA… será tener las mejores personas haciendo las preguntas correctas. Y quizá esa sea la paradoja de la inteligencia artificial aplicada al reclutamiento:
“Mientras más inteligente sea la tecnología, más importante será que los seres humanos no dejen de pensar”
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