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Inteligencia artificial puede detectar discriminación contra mujeres durante el reclutamiento

Una nueva inteligencia artificial desarrollada por la Escuela de Economía y Ciencia Política de Londres puede identificar prácticas discriminatorias durante el proceso de reclutamiento laboral.

El sistema utiliza aprendizaje automático supervisado para analizar el comportamiento de los reclutadores en sitios web. Para un primer experimento, los investigadores aplicaron el algoritmo en la plataforma virtual de reclutamiento del servicio público de empleo en Suiza.

La herramienta utilizó los datos de 452,729 búsquedas realizadas por 43,352 reclutadores, 17.4 millones de perfiles que aparecieron y 3.4 millones de vistas de estos. Después, se analizó qué tanto tiempo pasaron los reclutadores viendo cada perfil, y si habían decidido o no contratar al aspirante.

El estudio encontró que es 7 por ciento menos probable que una mujer adquiera un empleo en un área dominada por hombres; sin embargo, el mismo patrón se observó a la inversa.

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Los investigadores también encontraron que, en 19 por ciento de las ocasiones, los reclutadores no siguen con el proceso si los aplicantes son inmigrantes o proceden de una minoría étnica, esto a pesar de presentar las mismas aptitudes que el resto de la población.

Como dato curioso, el resultado de la contratación parece también estar influenciado por el momento del día en el que los reclutadores ven los CVs. Antes de la hora de la comida o cerca del final de la jornada, estos los ven más rápido, lo que propicia un nivel 20 por ciento mayor de discriminación hacia los grupos ya mencionados.

Los investigadores creen que estos prejuicios pueden reducirse al rediseñar las plataformas de reclutamiento para que los datos personales como nacionalidad y nombre no resalten tanto.

Imagen del encabezado: iStock
Fuente: The Next Web

Sobre el autor

Diego Maldonado
Diego Maldonado

Apasionado del cine y de la música. Fiel asistente a conciertos y adepto de la cultura popular. Webmaster, community manager y editor de contenido en distintos sitios de internet.

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