Implicaciones éticas de la inteligencia artificial que aprende del comportamiento humano en la selección de personal

Autores/as

  • Yudis Cabarcas Ariza Psicóloga, Especialista en administración del Talento Humano, Magister en Salud Ocupacional y Seguridad Industrial, Docente de Planta en la Facultad de Ciencias Económicas de la Fundación Universitaria Antonio de Arévalo Cartagena - Colombia. https://orcid.org/0000-0002-7157-7187
  • Oswaldo Guerrero Muñoz Administrador de Empresas, Especialista en Estudios Pedagógicos, Magister en Educación. Docente de Planta en la Facultad de Ciencias Económicas de la Fundación Universitaria Antonio de Arévalo Cartagena.
  • Etilvia Hortencia Buelvas Cantillo Odontóloga, Especialista en Gestión de la Calidad y Auditoria en salud, Magister en Prevención de Riesgos Laborales, Docente de Planta en la Facultad de Ciencias Económicas de la Fundación Universitaria Antonio de Arévalo Cartagena - Colombia. https://orcid.org/0009-0006-4600-1342

Palabras clave:

Inteligencia artificial, selección de personal, ética, sesgo algorítmico, privacidad, auditoría algorítmica

Resumen

La adopción de herramientas de inteligencia artificial (IA) en los procesos de selección promete eficiencia y objetividad, pero también plantea riesgos éticos y psicológicos. Este artículo resume y amplía los argumentos críticos sobre cómo algoritmos entrenados con datos históricos pueden reproducir y amplificar sesgos (p. ej., casos como Amazon), afectar la equidad, la privacidad y la experiencia de los candidatos, y erosionar la dimensión humana del reclutamiento. Se discute el dilema ético de que las IA “aprendan” del comportamiento y los datos de los usuarios: si bien la capacidad de aprendizaje puede mejorar decisiones, también implica riesgos cuando los datos son parciales, incorrectos o discriminatorios. Se proponen recomendaciones para mitigar riesgos: supervisión humana, transparencia algorítmica, auditorías de sesgo, diseño centrado en el ser humano y marcos regulatorios.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Referencias

ACLU. (2018, October 12). Why Amazon’s automated hiring tool discriminated against women. American Civil Liberties Union. Recuperado de: https://www.aclu.org/news/womens-rights/why-amazonsautomated-hiring-tool-discriminated-against

Aparicio-Gómez, O. Y., & Gallego, M. A. C. (2024). Desafíos éticos de la Inteligencia Artificial en la personalización del aprendizaje. Revista Interamericana de Investigación Educación y Pedagogía RIIEP, 17(2), 377-392.

Bogen, M., & Rieke, A. (2018). Help wanted: An examination of hiring algorithms, equity, and bias. Upturn Research Institute. Recuperado de: https://www.upturn.org/reports/2018/hiring-algorithms

Dávila Morán, R. C., & Agüero Corzo, E. D. C. (2023). Desafíos éticos de la inteligencia artificial: implicaciones para la sociedad y la economía. Conrado, 19(94), 137-144.

Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., … & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707.

Leicht-Deobald, U., Busch, T., Schank, C., Weibel, A., Schafheitle, S., Wildhaber, I., & Kasper, G. (2019). The challenges of algorithm-based HR decision-making for personal integrity. Journal of Business Ethics, 160(2), 377–392. Recuperado de: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31814653/

López, J. I. P. (2023). Inteligencia artificial y contratación laboral. Revista de Estudios Jurídico Laborales y de Seguridad Social (REJLSS), (7), 186-205.

Parasurama, P., & Ipeirotis, P. (2025). Algorithmic Hiring and Diversity: Reducing Human-Algorithm Similarity for Better Outcomes. arXiv. Recuperado de: https://arxiv.org/abs/2505.14388

Quintana, E. N. R., Caro, G. A. M., & Alvarado, M. G. (2025). Impacto de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano. Excelencia Administrativa Online, 4(8), 127-153.

Raghavan, M., Barocas, S., Kleinberg, J., & Levy, K. (2020). Mitigating bias in algorithmic hiring: Evaluating claims and practices. In Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAT20) (pp. 469–481). Association for Computing Machinery. Recuperado de: https://doi.org/10.1145/3351095.3372828

Reducing AI bias in recruitment and selection: an integrative grounded approach. (2025). International Journal of Human Resource Management. Recuperado de: DOI:10.1080/09585192.2025.2480617

Reyes, J. M. (2025). Ética e inteligencia artificial en las organizaciones. Clío. Revista de Historia, Ciencias Humanas y Pensamiento Crítico., (10), 698-738.

Torres-Bernal, C., & Zailah-Bernal, D. (2025). Innovación y transformación: el rol de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano en organizaciones disruptivas. Revista Politécnica, 21(41), 78-89.

Vargas, J. E. F. (2023). Inteligencia artificial aplicada al proceso de selección de personal. Polo del Conocimiento: Revista científico-profesional, 8(9), 726-740.

Zaga, F. A. R. (2023). Implicancias jurídicas del uso de la Inteligencia Artificial en la selección de personal. Newman Business Review, 9(1), 79-98.

Descargas

Publicado

2025-11-24

Número

Vol. 11 (2025): Gerencia Libre

Sección

Artículos

Licencia

Derechos de autor 2025 Gerencia Libre

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

Cómo citar

Cabarcas Ariza, Y., Guerrero Muñoz, O., & Buelvas Cantillo, E. H. (2025). Implicaciones éticas de la inteligencia artificial que aprende del comportamiento humano en la selección de personal. Gerencia Libre, 11, 39-44. https://revistas.unilibre.edu.co/index.php/gerencia_libre/article/view/13269

Artículos similares

1-10 de 104

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.