Inteligencia artificial en selección de personal y supervisión del trabajo

Es el frente que más rápido genera conflicto

Y el que menos se documenta. En selección y en supervisión del trabajo, las decisiones tocan a personas identificadas, se toman a diario y casi nunca quedan explicadas por escrito. Cuando un candidato pregunta por qué lo descartaron o un empleado cuestiona una medida disciplinaria basada en una alerta del sistema, la empresa necesita poder responder con un criterio y con un rastro, no con la afirmación de que así lo arrojó la herramienta.

Selección de personal

El filtrado automático de hojas de vida y la calificación de pruebas son el uso más extendido y el menos revisado. Trabajamos sobre cuatro puntos concretos.

• Criterio. Qué variables pesan en el descarte, quién las definió y si la empresa puede explicarlas sin remitir al proveedor.
• Revisión humana. En qué momento una persona decide de verdad, con qué información y con qué constancia de esa decisión.
• Sesgo y no discriminación. Si el resultado produce efectos sobre grupos protegidos y qué se revisa periódicamente para detectarlo.
• Datos de los candidatos. Autorización, finalidad informada, tiempo de conservación de las hojas de vida de quienes no fueron contratados y qué pasa con esa información dentro del sistema del proveedor.

El proveedor tampoco funciona como escudo. Si la herramienta es de un tercero, la empresa sigue respondiendo frente al candidato y frente a la autoridad por lo que se haga con esos datos, y el contrato tiene que reflejarlo: qué puede conservar el proveedor, si puede reutilizar los perfiles para otros clientes y cómo se devuelve o se suprime la información cuando termina el proceso de selección.

Monitoreo y supervisión del trabajo

Medir productividad, analizar comunicaciones internas o revisar la atención que un empleado le dio a un cliente es posible, pero no es ilimitado. Los datos del trabajador siguen siendo datos personales y el poder de dirección del empleador tiene límites que conviene fijar antes y no durante un conflicto.

• Finalidad concreta de la medición y proporcionalidad entre lo que se mide y para qué sirve.
• Información previa al trabajador sobre qué se monitorea, cómo y con qué consecuencias.
• Límites sobre comunicaciones personales, dispositivos propios y actividad fuera de la jornada.
• Qué evidencia se conserva y cómo se usa si llega a sustentar una decisión disciplinaria.
• Quién dentro de la empresa puede ver los resultados del monitoreo y quién no.

Reglas para el empleado que usa IA en su trabajo

El otro lado del mismo problema. El empleado que resume un contrato de un cliente en una herramienta gratuita, que carga una base de datos para depurarla o que genera una respuesta y la envía sin leerla está tomando decisiones que comprometen a la compañía.

• Qué información de la empresa, de sus clientes y de terceros puede entrar a una herramienta externa, y cuál no bajo ninguna circunstancia.
• Qué entregables exigen revisión humana antes de salir y quién responde por esa revisión.
• Herramientas autorizadas y ruta para pedir la aprobación de una nueva, con un responsable con nombre propio.
• Qué se marca como generado o asistido por IA cuando el entregable sale hacia un cliente o hacia una autoridad.
• Consecuencias del incumplimiento, redactadas de forma que sean exigibles.

Los documentos que hay que ajustar

Nada de esto se sostiene solo con una circular. Ajustamos el reglamento interno de trabajo, las políticas de la compañía, las cláusulas de confidencialidad y las autorizaciones de tratamiento de datos de candidatos y empleados, bajo la Ley 1581 de 2012 y el Decreto 1377 de 2013, para que la obligación quede donde produce efectos y el incumplimiento tenga consecuencia.

Qué recibe el cliente

• Un diagnóstico de los usos de IA que hoy existen en recursos humanos y en la supervisión del trabajo, con el riesgo de cada uno.
• El diseño del punto de control humano en selección y en las decisiones disciplinarias que se apoyen en el sistema.
• Los ajustes al reglamento interno de trabajo, a las políticas internas y a las autorizaciones de tratamiento de datos.
• Las reglas escritas sobre qué información puede salir hacia una herramienta externa.
• La capacitación al equipo de recursos humanos y a los jefes que aplican estas reglas todos los días.