Monocultivos algorítmicos en la contratación
La mayoría de los empleadores en Estados Unidos utilizan algoritmos para seleccionar a los candidatos. Un estudio ha analizado 4 millones de solicitudes de empleo para 156 empleadores en 11 sectores del mercado.
El estudio encontró que el 25,87% de las solicitudes de los candidatos negros y el 14,74% de las solicitudes de los candidatos asiáticos son dirigidas a puestos que les perjudican según la ley de empleo de Estados Unidos. Esto se debe a que los algoritmos utilizados por los empleadores pueden tener un impacto adverso en ciertos grupos raciales.
“Esto puede llevar a una "monocultura algorítmica" en la que los mismos algoritmos son utilizados para tomar decisiones de contratación en diferentes empresas”
Los algoritmos de contratación pueden ser un problema porque muchos empleadores utilizan algoritmos de los mismos proveedores. Esto puede llevar a una "monocultura algorítmica" en la que los mismos algoritmos son utilizados para tomar decisiones de contratación en diferentes empresas. El estudio encontró que esta monocultura algorítmica puede llevar a rechazos sistemáticos de candidatos que aplican a múltiples puestos.
El estudio también destacó la necesidad de acceso a datos para investigar los algoritmos de contratación. Debido a las limitaciones de acceso a datos, la investigación independiente sobre los algoritmos de contratación es difícil. Esto puede requerir intervención política para permitir la investigación científica y aumentar la rendición de cuentas en la aplicación de la inteligencia artificial en la contratación. La falta de transparencia y acceso a datos puede perpetuar la discriminación y limitar las oportunidades de empleo para ciertos grupos.
En resumen, el estudio encontró que los algoritmos de contratación pueden tener un impacto adverso en ciertos grupos raciales y que la monocultura algorítmica puede llevar a rechazos sistemáticos de candidatos. Es importante abordar estos problemas para garantizar la equidad y la transparencia en la contratación.
