Sesgos en modelos de inteligencia artificial para el reclutamiento laboral - Murua, Milagros (2025)
La incorporación de inteligencia artificial (IA) en los procesos de reclutamiento laboral ha mejorado la eficiencia y objetividad en la selección de personal; sin embargo también ha expuesto riesgos significativos de sesgos algorítmicos vinculados a género, raza, edad y clase social. Esta investigación realiza un análisis crítico de estos sesgos, sus causas —principalmente derivadas de datos históricos sesgados— y las consecuencias éticas, jurídicas y sociales de su perpetuación. Se revisan distintas estrategias para la mitigación de sesgos mediante técnicas de anonimización de datos, equilibrio de datasets, auditorías periódicas de equidad, y colaboración interdisciplinaria. Además, se propone el desarrollo de un modelo de IA que integre algoritmos de aprendizaje supervisado (Random Forest, SVM), procesamiento del lenguaje natural (NLP), y métricas de equidad para garantizar transparencia y justicia en la selección. Finalmente, se destaca la importancia de un enfoque interdisciplinario que combine tecnología,ética y regulación para garantizar procesos de selección inclusivos y no discriminatorios.