Carlos Prego<\/p>\n\n\n\n
Fuente: Rebeli\u00f3n<\/a><\/p>\n\n\n\n Hubo un tiempo en el que m\u00e1s de un erudito estaba convencido de que llegaba con analizar en detalle el cr\u00e1neo de una persona para averiguar su car\u00e1cter. Si eras violento, paciente, reflexivo, un buen candidato a compa\u00f1ero de piso o un enemigo con el que m\u00e1s val\u00eda no cruzarse estaba, todo, al alcance de quien supiera leer los relieves de tu sesera. A semejante doctrina se la conoce como frenolog\u00eda<\/a> y si bien en el XIX logr\u00f3 cierto predicamento hoy se considera una pseudociencia.<\/p>\n\n\n\n Visto con perspectiva quiz\u00e1s te parezca una chifladura decimon\u00f3nica, pero investigadores de la Universidad de Cambridge acaban de advertir<\/a> que en pleno 2022 algunos usos que hacemos de la inteligencia artificial<\/a> para seleccionar personal en las empresas tal vez no sean mucho mejores.<\/p>\n\n\n\n Ni m\u00e1s objetivo ni m\u00e1s justo<\/strong>. En su estudio \u2014publicado en Philosophy and Technology<\/em><\/a>\u2014 los investigadores de la Universidad de Cambridge miran con lupa dos de las ventajas que a menudo se asocian con las herramientas de IA para reclutar personal. Primero, que ayudan a evaluar de forma objetiva a los candidatos, prescindiendo de sesgos derivados del g\u00e9nero o la raza. Segundo, que gracias a ese plus su selecci\u00f3n resulta m\u00e1s justa y contribuye a incentivar la meritocracia.<\/p>\n\n\n\n La IA es imparcial \u2014se supone\u2014, con lo al aplicarla solo entrar\u00e1n los m\u00e1s adecuados a las vacantes y se borra cualquier sesgo posible.\u00a0La conclusi\u00f3n de los expertos<\/a>\u00a0no apunta sin embargo en esa direcci\u00f3n: \u201cEstas afirmaciones son enga\u00f1osas\u201d. Y para demostrarlo esgrimen varias razones.<\/p>\n\n\n\n