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Sesgo algorítmico en contratación bajo el marco de igualdad

La automatización del reclutamiento mediante sistemas de inteligencia artificial introduce riesgos significativos de discriminación indirecta y sesgo sistemático en el acceso al empleo. Este fenómeno exige un examen riguroso de la compatibilidad entre las herramientas predictivas y las directrices normativas de igualdad de trato y no discriminación. La estructuración de auditorías independientes y mecanismos de supervisión humana constituye el eje central para garantizar procesos de selección transparentes, equitativos y jurídicamente conformes.

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TFG (Trabajo Fin de Grado)

Grado académico:
Sesgo algorítmico en contratación bajo el marco de igualdad

Autor/a:

Group

Nombre Apellidos

Tutor/a:

Nombre Apellidos

Ciudad, 2026

Contenido

Resumen
Palabras Clave
Introducción
Capítulo 1. Fundamentos teóricos del sesgo algorítmico y principio de no discriminación
1.1. Inteligencia artificial en los procesos de selección y contratación laboral
1.2. Tipologías y fuentes de sesgo en modelos predictivos de empleo
1.3. Marco normativo de igualdad de oportunidades y no discriminación
Capítulo 2. Análisis comparado de mecanismos regulatorios y auditorías algorítmicas
2.1. Modelos de gobernanza: directrices institucionales y marcos internacionales
2.2. Impacto de las auditorías obligatorias independientes en la equidad de contratación
2.3. Detección de disparidad de impacto y opacidad en sistemas automatizados
Capítulo 3. Estrategias técnicas e institucionales para la mitigación del sesgo
3.1. Métodos de explicabilidad y supervisión humana en herramientas de selección
3.2. Curación de datos de entrenamiento y protocolos de evaluación continua
3.3. Propuestas de gobernanza ética y cumplimiento normativo en organizaciones laborales
Conclusión
Bibliografía

Introducción

La incorporación progresiva de sistemas de inteligencia artificial en la intermediación laboral transforma profundamente los procesos de reclutamiento y selección de personal. Si bien estas tecnologías prometen optimizar la gestión de recursos humanos y reducir los tiempos de contratación, también suscitan serias dudas sobre la reproducción automatizada de disparidades estructurales preexistentes [1].

El problema central radica en que los modelos predictivos entrenados con datos históricos pueden perpetuar sesgos discriminatorios por motivos de género, raza o procedencia social. Frente a este fenómeno, los marcos jurídicos tradicionales de igualdad de trato enfrentan dificultades notables para fiscalizar la opacidad técnica de los algoritmos y prevenir el impacto adverso en colectivos vulnerables [4].

La presente investigación tiene como objetivo examinar el impacto del sesgo algorítmico en la contratación laboral a la luz de los principios y regulaciones de igualdad de oportunidades. Para ello, se adopta un enfoque analítico-descriptivo basado en la revisión de literatura especializada y marcos regulatorios vigentes, aportando criterios útiles para el diseño de políticas de gobernanza algorítmica responsable.

2.2. Impacto de las auditorías obligatorias independientes en la equidad de contratación

La incorporación de sistemas de inteligencia artificial en la selección de personal transforma las dinámicas de intermediación laboral, pero introduce riesgos estructurales de discriminación indirecta al reproducir asimetrías presentes en los datos históricos (AI and Bias in Recruitment, 2025). Al aplicar el marco normativo de igualdad de oportunidades al análisis de estas herramientas automatizadas, se evidencia que la opacidad técnica y la selección de variables predictivas pueden perpetuar desventajas para determinados colectivos laborales (AI and Bias in Recruitment, 2025). Ante esta problemática, la exigencia de mecanismos de control externo y evaluaciones sistemáticas se consolida como un instrumento central de gobernanza jurídica. En este sentido, la evaluación empírica de marcos regulatorios como la normativa sobre auditorías de sesgo de la ciudad de Nueva York revela que la obligatoriedad de revisiones independientes por terceras partes incide directamente en las pautas de contratación, generando una reducción en la proporción de contrataciones masculinas en empresas con disparidades previas (Auditing Effects on Employment Hiring, 2025). No obstante, estos requerimientos de fiscalización algorítmica también conllevan un incremento en los tiempos de cobertura de vacantes, lo que plantea una tensión operativa entre la eficiencia del reclutamiento y la salvaguarda efectiva del principio de igualdad (Auditing Effects on Employment Hiring, 2025). Por consiguiente, la articulación de auditorías regulares, técnicas de explicabilidad y supervisión humana continua resulta indispensable para garantizar que las decisiones automatizadas no vulneren las garantías de no discriminación y promuevan entornos laborales verdaderamente equitativos.

Bibliografía

  1. AI and Bias in Recruitment: Ensuring Fairness in Algorithmic Hiring.
    Magnus Chukwuebuka Ahuchogu
    Enlace DOI
  2. Auditing Effects on Employment Hiring: Evidence from the New York City Algorithmic Bias Audit Law 
    Daniel Aobdia, Hao Ma, Sheryl Zhang
    Enlace DOI
  3. The Content of Our Categories: A Cognitive Bias Approach to Discrimination and Equal Employment Opportunity
    Linda Hamilton Krieger
    Enlace DOI
  4. The Quest for Algorithmic Justice in the Workplace: The Equal Employment Opportunity Commission and Other Federal Responses to AI, Technology, and Enhanced Dangers of Employment Discrimination
    David Lopez
  5. Civilian Personnel: Equal Employment Opportunity Discrimination Complaints
    Carl E. Vuono
  6. Racial Equality Without Equal Employment Opportunity? Lessons from a Labor Market for Professional Athletes
    William Bridges
  7. Equal Employment Opportunity and Affirmative Action
    Harry J. Holzer, David Neumark

Bibliografía

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