Cómo la IA puede introducir sesgos en la contratación laboral
Los sistemas de IA son tan imparciales como los datos con los que se entrenan. Si los datos de entrenamiento contienen información sesgada, el sistema de IA aprenderá y perpetuará esos sesgos. Por ejemplo, si un sistema de inteligencia artificial se entrena con un conjunto de datos de currículums que probablemente provengan de hombres blancos, puede aprender a asociar ciertas características con el éxito, como ser hombre y blanco, y es menos probable que recomiende candidatos calificados. que no son hombres blancos.
Los sistemas de IA también pueden introducir sesgos a través de su diseño. Por ejemplo, un sistema de inteligencia artificial que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para analizar currículums puede tener más probabilidades de interpretar el lenguaje común en los currículums masculinos como indicativo de competencia, mientras que interpreta el lenguaje común en los currículums femeninos como indicativo de falta de confianza.
Las consecuencias del sesgo en la contratación laboral
El sesgo en la contratación laboral puede tener una serie de consecuencias negativas, entre ellas:
* Reducir la diversidad de la fuerza laboral. Si los sistemas de IA están sesgados contra ciertos grupos de personas, es menos probable que esos grupos sean contratados, lo que puede provocar una falta de diversidad en la fuerza laboral.
* Promoción de prácticas desleales de contratación. El sesgo en los sistemas de IA puede llevar a que candidatos calificados sean rechazados para puestos de trabajo simplemente porque no se ajustan al molde de lo que busca el sistema de IA.
* Socavar la confianza en el proceso de contratación. Si los candidatos creen que el proceso de contratación está sesgado, pueden perder la confianza en el sistema y tener menos probabilidades de postularse para puestos de trabajo.
Mitigar el riesgo de sesgo en la contratación laboral basada en IA
Hay una serie de medidas que se pueden tomar para mitigar el riesgo de sesgo en la contratación laboral basada en IA, que incluyen:
* Utilizando diversos datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento utilizados para entrenar sistemas de IA deben ser lo más diversos posible e incluir candidatos de diferentes géneros, razas, etnias y orígenes.
* Auditar los sistemas de IA para detectar sesgos. Los sistemas de IA deben ser auditados periódicamente para detectar sesgos a fin de identificar y abordar cualquier práctica discriminatoria.
* Proporcionar supervisión humana. Los sistemas de inteligencia artificial no deberían utilizarse para tomar decisiones de contratación sin supervisión humana. Los humanos deben revisar las recomendaciones de los sistemas de IA y tomar las decisiones finales sobre a quién contratar.
Al tomar estas medidas, las organizaciones pueden ayudar a garantizar que la IA se utilice de manera justa e imparcial en la contratación laboral.
