Contenido
Introducción
Esta Guía de Uso Aplicado proporciona pautas y ejemplos para utilizar la IA de manera ética en los procesos de reclutamiento—desde el cribado de currículums hasta la asignación de candidatos—mientras se protegen los derechos de los candidatos, se promueve la diversidad y se evita la exclusión injusta.
Razón
La IA ofrece eficiencia y escalabilidad al evaluar grandes volúmenes de candidatos. Sin embargo, los sesgos históricos en los datos de contratación pueden llevar a que la IA refuerce desigualdades existentes—excluyendo talento cualificado. Diseñar algoritmos de contratación justos y transparentes de manera proactiva fomenta una plantilla inclusiva y protege la reputación de tu organización.
Principios Clave
- Transparencia: Comunica claramente cómo la IA influye en el cribado o selección de candidatos, y permite que los solicitantes entiendan los criterios utilizados.
- Equidad: Protege activamente contra la discriminación algorítmica, asegurándote de que la IA no penalice a los candidatos por factores irrelevantes (por ejemplo, lagunas en el empleo debido al cuidado de personas).
- Supervisión Humana: Mantén a los responsables de contratación involucrados para interpretar los resultados de la IA, anular alertas cuestionables y ejercer empatía en las decisiones finales.
- Integridad de los Datos: Entrena la IA con conjuntos de datos diversos y representativos para reducir sesgos; actualiza o elimina regularmente datos obsoletos que puedan distorsionar las necesidades actuales de contratación.
- Inclusión: Evalúa el impacto de la IA en los grupos infrarrepresentados, asegurándote de que promueve una amplia variedad de habilidades, antecedentes y experiencias.
Mejores Prácticas
- Usa la IA como Complemento, No Sustituto, del Juicio Humano: Confía en la IA para el cribado preliminar, y luego haz que los equipos de contratación confirmen los resultados o detecten posibles señales de alerta.
- Evalúa Cuidadosamente las Herramientas de IA Antes de Implementarlas: Busca proveedores que realicen auditorías de sesgos o puedan demostrar que sus modelos cumplen con los requisitos legales y éticos.
- Supervisa el Impacto de la IA en la Diversidad e Inclusión: Rastrea cómo evolucionan los grupos de candidatos y corrige el rumbo si ciertos grupos demográficos son desproporcionadamente filtrados.
- Forma a los Responsables de Contratación en el Uso Ético de la IA: Proporciónales conocimientos sobre cómo funcionan los algoritmos y los errores comunes, para que puedan interpretar los resultados de manera responsable.
Técnicas Específicas
Técnica 1: Cribado de Candidatos
Prompt por Defecto: Selecciona currículums para el puesto de desarrollador de software.
Prompt Actualizado: Selecciona currículums para el puesto de desarrollador de software de una manera que verifique de forma proactiva los sesgos. Documenta cómo se pondera cada métrica de habilidad o experiencia y asegúrate de que no se utilicen datos demográficos (por ejemplo, género, etnia) como criterio.
Técnica 2: Asignación de Candidatos
Prompt por Defecto: Empareja candidatos con el puesto abierto de gerente de marketing.
Prompt Actualizado: Empareja candidatos con el puesto abierto de gerente de marketing alineando habilidades relevantes, experiencias y cualidades de liderazgo—ignorando atributos sensibles. Proporciona una justificación para cada emparejamiento y explica cómo evitas sesgos involuntarios en el lenguaje o referencias culturales.
Técnica 3: Supervisión de la Diversidad
Prompt por Defecto: Proporciona un informe sobre la diversidad del grupo de candidatos.
Prompt Actualizado: Proporciona un informe de diversidad sobre el grupo de candidatos sin revelar datos personales sensibles. Destaca cualquier disparidad que encuentres, describe cómo la IA superó posibles sesgos en los datos y sugiere formas de ampliar el alcance si ciertos grupos están infrarrepresentados.
Técnica 4: Recopilación de Comentarios Tras las Entrevistas
Prompt por Defecto: Recopila comentarios de los candidatos sobre su experiencia en la entrevista.
Prompt Actualizado: Recopila comentarios sobre la entrevista mientras preservas el anonimato de los candidatos y evitas preocupaciones de represalias. Explica cómo la IA agrega y analiza los comentarios, indicando cualquier patrón que pueda revelar sesgos en el proceso de entrevista o en la experiencia del candidato.
