Estrategias de diversidad e inclusión en procesos de reclutamiento asistidos por IA - Jara-Álvarez, Gonzalo Xavier; Salgado-Ortiz, Patricia Janella; Santander-Salmon, Erika Stephania; Quiñonez-Cabeza, Betty Maribel (Revista Científica Ciencia y Método, 2024)
El estudio explora críticamente el impacto de la inteligencia artificial en los procesos de reclutamiento, centrándose en su capacidad para reproducir sesgos históricos que afectan la diversidad laboral. Mediante una revisión bibliográfica de investigaciones y documentos normativos entre 2013 y 2024, se identificaron estrategias orientadas a mitigar el sesgo algorítmico, incluyendo auditorías de equidad, uso de datos balanceados, técnicas de desbiasado y formación de equipos multidisciplinarios. Los hallazgos revelan que ninguna medida aislada resulta suficiente y que el despliegue efectivo requiere combinar prácticas técnicas y marcos organizacionales comprometidos con la transparencia y la equidad. Se concluye que la adopción responsable de IA en reclutamiento depende de articular innovación tecnológica con principios éticos sólidos, enfatizando la necesidad de políticas inclusivas, procesos auditables y la integración de perspectivas diversas para garantizar oportunidades equitativas en la selección de talento.