Resumen

Este artículo presenta una revisión de las técnicas de inteligencia artificial (IA) para abordar el sesgo algorítmico en la contratación laboral. Algunas empresas han implementado herramientas de IA para la selección de hojas de vida, una medida que mejora la eficiencia de los procesos de contratación, pero significativamente vulnerable a los sesgos. El objetivo de esta investigación es analizar casos sobre contratación con IA para demostrar tanto los casos de éxito como los impactos de los casos sesgados. Los resultados demostraron que la corrección del espacio vectorial y el aumento de datos son técnicas eficaces de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y aprendizaje profundo permiten mitigar el sesgo algorítmico en la contratación. Además, los hallazgos pueden ayudar a los desarrolladores de IA a introducir los cambios algorítmicos necesarios para mejorar la equidad en las herramientas basadas en la IA.

• Materias:Mercado laboral Lenguaje natural Inteligencia artificial Algoritmos de aprendizaje
• Subjects:Labor supply Natural language Artificial intelligence Learning algorithms
• Palabras claves:Bias algorítmico; Aprendizaje profundo; Selección de currículums vitae; Procesamiento de lenguaje natural; Inteligencia artificial
• Keywords:Algorithmic bias; Deep learning; Curriculum vitae screening; Natural language processing; Artificial intelligence