La contratación rara vez es una decisión única, sino más bien la culminación de una serie de decisiones secuenciales más pequeñas. Los algoritmos juegan diferentes roles a lo largo de este proceso: algunos dirigen anuncios de trabajo hacia ciertos candidatos, mientras que otros señalan candidatos pasivos para el reclutamiento. A su vez, las herramientas predictivas analizan y puntúan los currículums, y ayudan a los gerentes de contratación a evaluar las competencias de los candidatos de nuevas maneras, utilizando datos tradicionales y novedosos.
Muchos esperan que los algoritmos ayuden a los tomadores de decisiones humanos a evitar sus propios prejuicios al agregar consistencia al proceso de contratación, pero un reciente estudio demuestra que los algoritmos introducen nuevos riesgos propios y pueden replicar sesgos institucionales e históricos, ampliando las desventajas que acechan en los puntos de datos como la asistencia a la universidad o los puntajes de evaluación del desempeño.
El informe destaca que incluso si los algoritmos eliminan cierta subjetividad del proceso de contratación, los humanos todavía están muy involucrados en las decisiones finales de contratación. La investigación, dada a conocer por Harvard Business Review, muestra que la mayoría de los algoritmos de contratación se desvían hacia el sesgo de forma predeterminada y que solo las herramientas que aborden de manera proactiva las disparidades más profundas ofrecerán la esperanza de que la tecnología predictiva pueda ayudar a promover la equidad, en lugar de erosionarla.
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