IA y Sesgos, el Futuro del Empleo y la Extinción de las Fuentes

Detrás de muchos “no” en procesos de selección ya no hay solo un reclutador, sino un sistema de inteligencia artificial entrenado con datos que pueden arrastrar prejuicios variopintos. La IA promete procesos de selección más rápidos y eficientes, pero cuando aprende de un pasado desigual puede acabar automatizando la discriminación bajo una apariencia de objetividad.

¿Qué es exactamente la Inteligencia Artificial? ¿Cómo «aprende»? ¿Cómo «piensa»? ¿La IA me robará el empleo? En este episodio buscamos responder estas y otras preguntas relacionadas con el tema.

IA y Sesgos, el Futuro del Empleo y la Extinción de las Fuentes

Fuentes consultadas:

Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. Proceedings of Machine Learning Research, 81, 77–91.
Dastin, J. (2018, 10 de octubre). Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women. Reuters.
Equal Employment Opportunity Commission. (2023). iTutorGroup to pay $365,000 to settle EEOC discriminatory hiring suit [Comunicado de prensa]. EEOC c. iTutorGroup, Inc., N.º 1:22-cv-02565 (E.D.N.Y.).
Nicoletti, L., & Bass, D. (2023). Humans are biased. Generative AI is even worse. Bloomberg Technology + Equality.
Prates, M. O. R., Avelar, P. H., & Lamb, L. C. (2019). Assessing gender bias in machine translation: A case study with Google Translate. Neural Computing and Applications, 32, 6363–6381.
Xu, J., Li, G., & Jiang, J.Y. (2025). AI Self-preferencing in Algorithmic Hiring: Empirical Evidence and Insights. Proceedings of the 5th ACM Conference on Equity and Access in Algorithms, Mechanisms, and Optimization.
Suresh, H., & Guttag, J. (2021). A framework for understanding sources of harm throughout the machine learning life cycle. Equity and Access in Algorithms, Mechanisms, and Optimization (EAAMO ’21), 1–9.
UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial . Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura.
Wilson, K., & Caliskan, A. (2024). Gender, race, and intersectional bias in resume screening via language model retrieval. Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, 7(1), 1578–1590.
Conferencia AAAI/ACM sobre IA, Ética y Sociedad. (2025). No thoughts, just AI: Biased LLM hiring recommendations alter human decision making . AIES.
Mobley c. Workday, Inc., N.º 3:23-cv-00770-RFL (Tribunal de Distrito para el Distrito Norte de California, 2025).
Knutsson, K., Cyberguy Report. Fox News. (Agosto, 2026). A framework for understanding sources of harm throughout the machine learning life cycle. AI agent hacks gym system to move up waitlist.
OpenaAI. (Julio, 2026). The Hugging Face incident and the road ahead.
Ramesh, R., Bankinfosecurity.com. (Marzo, 2026). AI Agents Hacks Systems without being asked, 7(1), 1578–1590.
TheGuardian. (Marzo, 2026). Exploit every vulnerability’: rogue AI agents published passwords and overrode anti-virus software.
Carrillo, A. M. Cadena SER. (Agosto, 2026). El ‘calvario’ de la otra Arantxa Sánchez: mismo nombre y apellido y una biografía incorrecta en la Inteligencia Artificial.