Datos y analítica de personas • 8 MIN LEER
Cómo los algoritmos están cambiando la forma en que trabaja RR. HH.
JUN 14, 2026
Las herramientas algorítmicas se están aplicando al reclutamiento, la evaluación del desempeño y la predicción de retención. Esto es lo que RR. HH. necesita saber para usarlas de forma responsable.
Dónde ya se usan los algoritmos
Las herramientas algorítmicas son más frecuentes en RR. HH. de lo que muchos profesionales creen. Las herramientas de filtrado de CV que clasifican a los postulantes con base en coincidencias de palabras clave o en perfiles de contrataciones exitosas pasadas están muy extendidas en ATS plataformas. Los modelos de predicción de desempeño señalan a los colaboradores en riesgo de irse o de tener bajo desempeño. Los algoritmos de programación optimizan los turnos de los trabajadores por hora. Las herramientas de compensación comparan la nómina con datos de mercado usando modelos estadísticos. Cada una de estas aplicaciones tiene una utilidad real, pero también riesgos que RR. HH. debe entender y gestionar.
El problema de sesgo
El riesgo más significativo en las herramientas algorítmicas de RR. HH. es la amplificación del sesgo. Si un algoritmo de selección de CV se entrena con datos de contrataciones exitosas pasadas, y esas contrataciones provenían predominantemente de un grupo demográfico particular debido al sesgo histórico en el proceso de contratación, el algoritmo aprenderá a preferir ese grupo demográfico. El algoritmo no introduce un nuevo sesgo; escala y sistematiza el sesgo existente que antes era inconsistente y, por lo tanto, parcialmente autorregulado. Las líderes y los líderes de RR. HH. deben auditar las herramientas algorítmicas para detectar impactos discriminatorios de la misma manera que auditan los procesos de toma de decisiones humanos.
Usando algoritmos de manera responsable
El principio rector para las herramientas algorítmicas de RR. HH. es la supervisión humana. Usen algoritmos para informar decisiones, no para tomarlas de forma autónoma en ningún resultado relevante que afecte el estado laboral, la nómina o el desarrollo de una colaboradora o un colaborador. Exijan transparencia a los proveedores sobre cómo funcionan sus modelos y con qué datos fueron entrenados. Realicen auditorías periódicas de los resultados por grupo demográfico. Asegúrense de que las colaboradoras y los colaboradores tengan derecho a solicitar una revisión humana de cualquier decisión influida algorítmicamente, lo cual es un requisito legal en algunas jurisdicciones.
