La automatización llega al cubículo; lo sorprendente es que podría generar más oportunidades sin aumentar la discriminación.
Nueva York, EE. UU. — Septiembre 2025
Un estudio internacional que involucró a más de 70 000 personas postulando a distintos trabajos confirmó que las entrevistas digitales asistidas por inteligencia artificial ofrecen mejores posibilidades de contratación, y al mismo tiempo disminuyen la percepción de discriminación comparadas con entrevistas tradicionales. Según los resultados, los candidatos evaluados por IA tuvieron más probabilidades de pasar a siguientes etapas del proceso al ser juzgados por criterios cuantificables y estandarizados.
Las herramientas de IA no solo revisan respuestas pregrabadas, sino que analizan lenguaje corporal, tono de voz, elección de palabras y coherencia en las respuestas. Esa combinación de métricas permite una evaluación considerada más objetiva, sobre todo cuando la entrevista digital sigue un guion estructurado y acompaña con registros de desempeño previos del candidato. En contraste, las entrevistas cara a cara suelen depender de intuición, simpatía y cercanía emocional, factores difíciles de medir y con alto margen de subjetividad.
Postulantes prefieren ser entrevistados por una IA debido a que estas no emiten prejuicios.
Otro hallazgo destacado fue que los participantes perciben menor sesgo en las entrevistas digitales. Los entrevistados manifestaron que sentirse juzgados por el aspecto físico, el género, la edad o la nacionalidad se atenúa cuando quien evalúa es un algoritmo que solo observa métricas definidas. Esa reducción en la percepción de discriminación no implica que los sesgos hayan desaparecido, pero sí que los candidatos creen que el sistema digital ofrece al menos una mayor transparencia, ya que conocen de antemano las preguntas y los criterios de evaluación.
En el estudio también se identificó que para que estas entrevistas digitales sean justas, hay condiciones clave: claridad en los criterios de selección, posibilidad de ensayar o familiarizarse con el formato digital, y supervisión humana en etapas decisivas. La IA sirve como filtro, pero los decisores finales siguen siendo humanos que interpretan los resultados y valoran factores cualitativos adicionales, como la actitud, la creatividad o la adaptabilidad.
Empresas que ya usan estos sistemas reportan beneficios tangibles: reducción de tiempo en selección, disminución de costos y mayor volumen de postulantes revisados. En sectores con alta rotación o puestos de entrada, las entrevistas con IA permiten filtrar candidatos sin necesidad de coordinación presencial, lo cual optimiza procesos logísticos. También se menciona que este modelo puede aumentar la competitividad, pues candidatos de regiones remotas pueden acceder con las mismas condiciones que otros, si cuentan con conexión y medios para la entrevista digital.
Sin embargo, el estudio advierte riesgos: si los modelos no están bien calibrados, pueden reproducir sesgos involuntarios presentes en los datos usados para entrenarlos. Hay posibilidades de que ciertos dialectos, expresiones culturales o estilos comunicativos sean interpretados como desviaciones y perjudican a quienes no “hablan como se espera”. Además, la falta de acceso a tecnología adecuada (internet, dispositivo) puede excluir a quienes no tengan esos recursos, lo que se convierte en barrera invisible.
Cada vez más se vienen implementando agentes IA en entrevistas laborales
También emergen interrogantes legales y éticos: ¿qué tan transparente debe ser el algoritmo evaluador?, ¿cómo se protegen los datos de los candidatos?, ¿quién responde si la IA “equivoca” una evaluación? Algunos países ya trabajan en regulaciones que exigen explicabilidad, auditoría externa del software y mecanismos de apelación para postulantes que consideren que fueron injustamente evaluados.
El estudio concluye que, aunque las entrevistas con IA no reemplazarán por completo la interacción humana, sí avanzan como complemento poderoso. Pueden agilizar procesos, profesionalizar criterios y abrir oportunidades, siempre que su implementación sea ética, supervisada, accesible y equilibrada. En esa conjunción se juega su valor: no en sustituir la intuición humana, sino en reforzarla con datos, estructura y responsabilidad.
Detrás de cada dato, hay una intención. Detrás de cada silencio, una estructura.
Behind every data point, there’s an intention. Behind every silence, a structure.