Un estudio académico reveló un nuevo riesgo en los procesos de selección laboral: candidatos con experiencias y antecedentes similares pueden ser evaluados de manera diferente según hayan utilizado o no inteligencia artificial para redactar su currículum. Incluso perfiles sólidos podrían quedar fuera simplemente por no haber recurrido a estas herramientas.
La investigación, realizada por universidades de Estados Unidos y Asia, detectó que varios sistemas de reclutamiento basados en IA tienden a favorecer textos generados por inteligencia artificial. Este fenómeno, denominado “sesgo de auto-preferencia”, muestra que modelos como GPT, LLaMA o Qwen puntúan mejor contenidos producidos por sistemas similares a los que ellos mismos utilizan.
Para comprobarlo, los investigadores compararon currículums reales escritos por personas con versiones editadas por IA, manteniendo iguales las experiencias y datos. Luego, otro sistema automatizado evaluó ambos perfiles. El resultado fue contundente: los textos generados por IA obtuvieron mejores calificaciones, incluso cuando evaluadores humanos consideraban superiores las versiones originales.
Este sesgo también impacta en las decisiones finales de contratación. En simulaciones de procesos laborales, los CV creados con IA tuvieron hasta un 60% más de probabilidades de avanzar a entrevistas. El estudio advierte que esta tendencia podría condicionar la equidad en el acceso al empleo, favoreciendo estilos de escritura alineados con los algoritmos por sobre la verdadera experiencia y capacidades de los candidatos.