En la era digital, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta poderosa en muchos aspectos de nuestras vidas. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación, la IA ha demostrado su capacidad para facilitar y mejorar una variedad de tareas. Sin embargo, también ha surgido la preocupación de que la IA pueda ser utilizada para perpetuar la discriminación, especialmente en el proceso de contratación. En este artículo, exploraremos el fenómeno de la discriminación de inteligencia en la contratación asistida por IA, utilizando un enfoque cualitativo basado en la Teoría Fundamentada.
Metodología de investigación
La metodología de investigación utilizada en este estudio se basa en la Teoría Fundamentada y el análisis cualitativo de datos de entrevistas. La Teoría Fundamentada propone construir una teoría basada en datos empíricos, sin hacer suposiciones teóricas previas. En este estudio, se recopilaron datos de entrevistas con diez personas que tenían experiencia en reclutamiento o entrevistas con herramientas inteligentes. Las entrevistas se realizaron en junio de 2023 y se utilizaron entrevistas cara a cara, en vivo o por teléfono. La duración de cada entrevista fue de aproximadamente 30 minutos y se tomaron notas durante la entrevista. La selección de los entrevistados se basó en la representatividad, autoridad y practicidad. Se buscó la saturación de la información para determinar el número de entrevistados.
Resultados de la investigación
Aplicando el método de análisis cualitativo Nvivo12 Plus, se obtuvieron 182 nodos libres a través de la codificación de tres niveles, formando 31 nodos primarios y 11 nodos secundarios. Finalmente, se identificaron cinco géneros principales de nodos terciarios: aplicaciones de contratación asistida por IA, efectos de la contratación asistida por IA, causas de la discriminación en la contratación asistida por IA, tipos de discriminación en la contratación asistida por IA y medidas para combatir la discriminación en la contratación asistida por IA.
Los resultados indican que la contratación asistida por IA tiene un impacto en varios aspectos, como la revisión de perfiles de solicitantes en línea, el análisis de información de los solicitantes, la evaluación de puntuaciones basadas en criterios de contratación y la generación automática de clasificaciones preliminares. Los entrevistados perciben beneficios en la contratación asistida por IA, como la eliminación de sesgos subjetivos humanos, el emparejamiento automatizado entre individuos y puestos de trabajo, y la provisión de servicios de respuesta automatizados. Sin embargo, también se plantean preocupaciones sobre la discriminación potencial en la contratación asistida por IA, como el uso de datos parciales o la falta de familiaridad de los usuarios con las interfaces y operaciones.
Además, se observa que factores intrínsecos como la personalidad y el coeficiente intelectual, así como factores extrínsecos como el género y la nacionalidad, pueden influir en la identificación y el juicio precisos de los sistemas de IA en relación con la discriminación en la contratación. Los entrevistados también ofrecen recomendaciones para combatir la discriminación por parte de las máquinas, que van desde enfoques técnicos hasta enfoques no técnicos.
Discusión
El análisis de los resultados de las entrevistas indica que la discriminación en la contratación asistida por IA debe abordarse desde cinco perspectivas. Estas perspectivas se alinean con las direcciones temáticas identificadas en la revisión de literatura.
En primer lugar, las aplicaciones de contratación asistida por IA tienen un impacto en varios aspectos del proceso de contratación, desde la revisión de perfiles de solicitantes hasta la generación automática de clasificaciones.
En segundo lugar, los entrevistados perciben beneficios en la contratación asistida por IA, como la eliminación de sesgos subjetivos humanos y la mejora de la eficiencia en el proceso de contratación.
En tercer lugar, se plantean preocupaciones sobre la discriminación potencial en la contratación asistida por IA, como el uso de datos parciales o la falta de familiaridad de los usuarios con las interfaces y operaciones.
En cuarto lugar, se observa que factores intrínsecos y extrínsecos pueden influir en la identificación y el juicio precisos de los sistemas de IA en relación con la discriminación en la contratación.
Por último, los entrevistados ofrecen recomendaciones para combatir la discriminación por parte de las máquinas, que van desde enfoques técnicos hasta enfoques no técnicos.
La discriminación de inteligencia en la contratación asistida por IA es un fenómeno complejo que requiere un enfoque multidimensional. Este estudio proporciona información valiosa sobre las aplicaciones de contratación asistida por IA, los efectos percibidos, las causas de la discriminación, los tipos de discriminación y las medidas para combatir la discriminación. Estos hallazgos pueden ser utilizados para informar y mejorar las prácticas de contratación asistida por IA, promoviendo una mayor equidad y objetividad en el proceso de contratación.
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