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Cuando la IA evalúa a personas

Candidatos, empleados, ciudadanos: ahí se aplican las reglas más estrictas. Conoce la diferencia.

No toda la IA es igual

Dejar que una IA corrija faltas de ortografía en un texto es una cosa. Dejar que filtre candidatos, evalúe el desempeño de un empleado o decida quién recibe una prestación es algo completamente distinto. Ese tipo de uso lo califica la ley como de alto riesgo. Los requisitos para esas herramientas son estrictos y deben cumplirse antes de poner la herramienta en marcha, no después.

Ejemplos en los que debe saltar la alarma

  • Una herramienta que ordena por ranking a los candidatos o los descarta automáticamente.
  • Algo que mide o evalúa a los empleados —unidades por hora, datos de conducción, valoraciones de clientes— y se usa para ascensos o despidos.
  • Sistemas que deciden el acceso a crédito, seguros, formación o prestaciones públicas.

Y cuidado con el patrón sesgado

Una IA ha aprendido de la realidad. Si la realidad estaba sesgada, la IA aprende ese sesgo y lo reproduce con un lenguaje pulido y aparentemente objetivo, donde es difícil de detectar. Una comprobación rápida: cambia el nombre, la edad o el lugar de residencia en lo que estés mirando. Si la propuesta de repente cambia, vale la pena mencionarlo. No tienes que demostrar el sesgo estadísticamente: solo tienes que notarlo y decirlo.

Qué debes hacer

No hace falta que te sepas las reglas de memoria. Tienes que saber reconocer la situación y decirlo en voz alta antes de poner la herramienta en marcha: «Esto evalúa a personas, ¿se ha comprobado?». Esa pregunta es todo tu papel, y es un seguro barato.

Recuerda

Si la herramienta evalúa a personas, pregunta, antes de usarla, no después.

Pregunta 1 de 3

¿Cuál de estos es un uso de la IA de alto riesgo?

Pregunta 2 de 3

Tu departamento quiere usar una nueva herramienta de IA para seleccionar candidatos. ¿Cuál es tu tarea más importante?

Pregunta 3 de 3

Descubres que una herramienta evalúa de forma sistemática a un grupo con peor puntuación. No puedes demostrarlo estadísticamente. ¿Qué haces?

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