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No es así. Cuando una herramienta descarta a las personas equivocadas, quienes hagan preguntas después se las harán a la empresa que contrató y a la agencia que realizó la búsqueda en su nombre.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Este artículo sostiene que la culpa de un error en la evaluación con IA nunca pasa al algoritmo ni al proveedor que lo vendió. Luego expone qué estándares piden los profesionales del reclutamiento y qué preguntas puede hacer un empleador a cualquier agencia que evalúe candidatos con IA.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"the-decision-still-has-an-owner\">La decisión sigue teniendo un responsable\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>En un texto publicado en ERE en agosto de 2026, Raghav Singh formuló el principio con claridad. La idea es sencilla y es fácil olvidarla una vez que una herramienta funciona discretamente dentro de un sistema de seguimiento de candidatos.\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote>los empleadores no pueden subcontratar la responsabilidad simplemente porque un sistema de IA participó en una decisión.\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>Una herramienta de evaluación no contrata a nadie. Clasifica, puntúa o descarta solicitudes, y una persona o un proceso que el empleador definió actúa según el resultado. Si el resultado es incorrecto, la pregunta es quién eligió la herramienta, quién fijó los criterios y quién revisó lo que produjo. Esas son decisiones de gestión y corresponden a quien es dueño del proceso de contratación.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>La misma lógica se aplica cuando una agencia hace la evaluación. La agencia eligió y configuró la herramienta, así que responde por la lista de finalistas que envía. El empleador eligió la agencia y aceptó esa lista, así que responde por la contratación. Ninguno de los dos puede señalar al software y hacerse a un lado.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"the-rules-already-point-at-the-user\">Las normas ya señalan a quien usa la herramienta\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>No se trata solo de un argumento ético. Varias normas y casos públicos ya atribuyen la responsabilidad a la organización que usa la herramienta, no solo a la empresa que la desarrolló.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>En la ciudad de Nueva York, la \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nyc.gov\u002Fsite\u002Fdca\u002Fabout\u002Fautomated-employment-decision-tools.page\">Ley Local 144 de 2021\u003C\u002Fa> prohíbe a empleadores y agencias de empleo usar una herramienta automatizada de decisiones de empleo a menos que haya pasado una auditoría de sesgo en el año previo a su uso, que un resumen de esa auditoría sea público y que se haya notificado a los candidatos. El departamento municipal de protección al consumidor y al trabajador comenzó a aplicarla el 5 de julio de 2023. La ley menciona a las agencias de empleo junto a los empleadores, algo importante para cualquiera que subcontrate la primera evaluación.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>En la Unión Europea, la Ley de IA clasifica como de alto riesgo los sistemas de IA usados para reclutamiento o selección, incluidas las herramientas que \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fartificialintelligenceact.eu\u002Fannex\u002F3\u002F\">analizan y filtran solicitudes de empleo y evalúan a los candidatos\u003C\u002Fa>. Su \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fartificialintelligenceact.eu\u002Farticle\u002F26\u002F\">artículo sobre los responsables del despliegue\u003C\u002Fa> pide a la organización que usa un sistema así que asigne la supervisión humana a personas con la competencia y la autoridad para ejercerla, que conserve los registros del sistema y que informe a las personas de que se usa un sistema así con ellas. La misma página fija esas obligaciones para los sistemas del anexo III el 2 de diciembre de 2027.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>En Estados Unidos, una demanda contra Workday muestra adónde pueden llegar las disputas. En mayo de 2025, un juez federal de California \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.hrdive.com\u002Fnews\u002Fworkday-ai-bias-lawsuit-class-collective-action\u002F748518\u002F\">certificó de forma preliminar una acción colectiva\u003C\u002Fa> para solicitantes de 40 años o más que afirman que un sistema de recomendación con IA los descartó. Workday niega las acusaciones y el tribunal no ha decidido si tienen fundamento. Aun así, el caso recuerda que los empleadores que usan una plataforma así no pueden suponer que el asunto queda entre los demandantes y el proveedor.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"a-vendor-audit-is-not-a-standard\">Una auditoría del proveedor no es un estándar\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Muchas herramientas ya llegan con una auditoría de equidad adjunta. En una columna de ERE de septiembre de 2026, David Manaster argumentó que estas auditorías sirven sobre todo para tranquilizar a los compradores y que difieren en alcance, método y criterio de aprobación porque no existe un estándar común. Un empleador que lee la auditoría de un proveedor está leyendo la definición de equidad del propio proveedor.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Manaster propuso un breve conjunto de límites que toda evaluación con IA debería respetar. En términos sencillos, se resumen en cuatro puntos.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Un candidato se rechaza automáticamente solo por un criterio que el empleador pueda enunciar de antemano, en lenguaje claro, como requisito del puesto.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Nadie se rechaza por un atributo que el empleador nunca especificó y que el sistema infirió por su cuenta.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Se informa a los candidatos antes de que la IA los evalúe, y ese aviso forma parte del producto en lugar de quedar como una opción de configuración.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Cualquier persona descartada por un software puede pedir que un ser humano vuelva a revisar su caso.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Expresó el último punto con palabras que vale la pena recordar.\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote>Cualquier candidato descartado por un software puede solicitar una nueva revisión humana y recibirla de verdad.\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>Ninguno de estos límites requiere tecnología nueva. Requieren que alguien del lado de la contratación ponga por escrito los criterios, revise lo que la herramienta hace con ellos y siga respondiendo por el resultado. Ese es el argumento de la responsabilidad en forma práctica.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"what-to-ask-an-agency-that-screens-with-ai\">Qué preguntar a una agencia que evalúa con IA\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Un empleador que encarga una búsqueda a una agencia puede convertir esto en una breve lista de preguntas antes de que empiece. Las respuestas muestran si la agencia trata sus herramientas como algo de lo que es responsable o como algo que simplemente activó.\u003C\u002Fp>\n\u003Col>\n\u003Cli>¿Qué herramientas intervienen con nuestros candidatos, en qué paso y quién en la agencia aprobó cada una?\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>¿Qué criterios pueden rechazar a un candidato sin que una persona lea la solicitud y quién los redactó?\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>¿Cuándo se revisó por última vez cada herramienta en busca de sesgos, quién lo hizo y podemos leer el resumen?\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>¿Se informa a los candidatos de que la IA forma parte de la evaluación, y cuándo?\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>¿Puede un candidato rechazado pedir una revisión humana y quién la realiza?\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>¿Qué registro guardan de lo que recomendó la herramienta y de lo que decidió un reclutador?\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Cp>Una agencia que puede responder rápido a estas preguntas probablemente ya las ha pensado. Una agencia que no puede está pidiendo al empleador que comparta un riesgo que nadie gestiona.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"keep-the-blame-where-the-decision-is\">Que la culpa quede donde está la decisión\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>La evaluación con IA puede ahorrar mucho tiempo a un equipo de contratación, y nada de lo dicho aquí se opone a usarla. El argumento es más acotado: la herramienta cambia cómo se arma una lista de finalistas, no quién responde por ella. El empleador y la agencia que usan la herramienta son responsables de sus errores del mismo modo que lo son de los errores de un reclutador.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>El paso práctico es dejar esa responsabilidad por escrito antes de que llegue la primera solicitud. Nombre a la persona que aprueba cada herramienta, redacte los criterios de exclusión en lenguaje claro, pida el resumen de la auditoría y acuerde cómo puede un candidato rechazado llegar a un ser humano. Cuando algo salga mal, la empresa que hizo esto tendrá una respuesta lista.\u003C\u002Fp>",{"slug":48,"name":49},"hiring","Contratación","\u002Fuploads\u002Farticles\u002F6ad718639391cec11c80fff3\u002Fcover.jpg","Un escritorio visto desde arriba con una laptop que muestra una cuadrícula de perfiles de candidatos, una pila de CV y un CV aparte bajo un bolígrafo.","2026-10-20T07:39:13.153Z",null,[55],{"slug":56,"title":57,"excerpt":58,"topic":59,"coverUrl":60,"publishedAt":61,"publishedLabel":62},"candidate-fraud-remote-hiring","Cómo pueden las agencias detectar el fraude de candidatos en la contratación remota","Cómo se ve el fraude de candidatos en la contratación remota El fraude de candidatos abarca un rango amplio, desde un currículum que exagera la verdad hasta una persona que no es quien dice ser. 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