Imagine que dos personas con perfiles similares se postulan a una vacante. Una recibe una entrevista; la otra es descartada en segundos. Nadie leyó su hoja de vida: un algoritmo hizo el primer filtro. La pregunta no es solo si acertó, sino si la empresa puede explicar por qué.
La inteligencia artificial ayuda a clasificar candidatos, detectar necesidades de capacitación, medir indicadores de desempeño y anticipar la rotación de personal. Incluso puede recomendar ajustes de plantilla. Su atractivo es evidente: velocidad, eficiencia y menor carga administrativa. Sin embargo, trasladar una decisión laboral a un sistema no elimina sus riesgos; puede multiplicarlos.
El problema es que los algoritmos aprenden de datos que no siempre son neutrales. Si una organización históricamente contrató más hombres para cargos directivos, el sistema podría asociar ese patrón con el perfil “exitoso”. También puede penalizar trayectorias laborales interrumpidas, confundir horas de conexión con productividad o interpretar ausencias justificadas como bajo rendimiento.
Así aparece la discriminación algorítmica: una exclusión aparentemente objetiva que reproduce desigualdades. La Organización Internacional del Trabajo (OIT) ha advertido que los objetivos mal definidos, los datos sesgados y los modelos poco transparentes pueden distorsionar las decisiones sobre empleo.
En los procesos de selección, estos sesgos pueden cerrar puertas antes de una entrevista. En las evaluaciones de desempeño, pueden afectar ascensos, bonificaciones y oportunidades de desarrollo. Y, frente a un despido, una recomendación automatizada no reemplaza el análisis de las circunstancias particulares, las garantías laborales aplicables ni la valoración de posibles situaciones de protección especial.
¿Quién responde cuando el algoritmo discrimina?
Desde la perspectiva colombiana, el empleador no está exento de responsabilidad por utilizar un software. La reforma laboral (Ley 2466 de 2025) reforzó la protección frente a la discriminación laboral, al establecer la transparencia y utilización de los sistemas automatizados de supervisión y toma de decisiones (artículo 29) e introducir el derecho a solicitar revisión humana de decisiones automatizadas que afecten las condiciones de prestación del servicio en plataformas digitales de reparto (artículo 30), aunque esta garantía específica no se extiende automáticamente a todas las relaciones laborales.
Adicionalmente, la Ley 1581 de 2012 exige que el tratamiento de datos personales respete principios como el de finalidad, transparencia y seguridad (artículo 4). La Superintendencia de Industria y Comercio también ha impartido instrucciones específicas para el tratamiento de datos en sistemas de IA.
La preocupación también es internacional: el Reglamento europeo de Inteligencia Artificial clasifica determinados sistemas utilizados en contratación, evaluación y terminación de relaciones laborales como de alto riesgo[3].
Entonces, ¿cómo aprovechar la IA sin exponerse a riesgos innecesarios?
La respuesta comienza por conocer los datos utilizados, verificar los criterios de evaluación, identificar posibles sesgos y auditar periódicamente los resultados. También exige proteger la información personal, documentar las decisiones y garantizar una intervención humana efectiva, especialmente cuando estén en juego derechos laborales.
No basta con que una persona apruebe lo que recomienda una máquina. Debe comprenderlo y estar en capacidad de cuestionarlo. La verdadera oportunidad no está en reemplazar el criterio humano, sino en fortalecerlo con tecnología, pues los algoritmos pueden recomendar, pero las empresas deben responder.
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