Solo el 11,1% de los CV con nombre de mujer quedan en primera posición cuando la criba inicial la hace una IA. Es decir: en casi 9 de cada 10 casos la IA pone antes el CV asociado a un hombre.
Lo has leído bien…
El estudio de 2025 lo han realizado Kyra Wilson y Aylin Caliskan de la University of Washington Information School , probando CV’s reales en 3 modelos de IA de tipo MTE (Massive Text Embedding Models) que son utilizados actualmente por empresas para decidir el filtrado de candidaturas a la primera entrevista. Estos sistemas «rankean» quién encaja mejor con la vacante.
Aquí el paper completo por si os interesa 👇
https://lnkd.in/dgxf_5HR
¿más? En el 85,1% de los casos los modelos de IA prefieren nombres asociados a personas blancas. En el estudio que han hecho, sucede en todo tipo de profesiones, por lo que pone de manifiesto que es un problema estructural, los modelos discriminan de base, no solo en sectores concretos. La IA asume que el perfil más válido es un hombre blanco.
💡 ¿Qué deberían hacer las empresas? Algunos consejos:
▪️ Auditar el modelo antes de usarlo en selección real: haz preguntas a quién ha diseñado el modelo de IA, preguntas con perspectiva feminista.
▪️ Formar al equipo: si no eres capaz de reconocer sesgos de género en tu día a día, no serás capaz de reconocer sesgos de género en la IA.
▪️ Mirar el embudo inicial, no solo la foto final: ¿cuántas mujeres caen antes de llegar a la entrevista? Si este dato es alto, estás automatizando el techo de cristal.
¿Quieres conocer los sesgos de género que puede tener la IA para no perpetuarlos en tu empresa?
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