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El algoritmo como patrón: quién trabaja, quién queda afuera y quién paga el costo. La inteligencia artificial ya no “ayuda” a decidir: decide. Según la OIT, uno de cada cuatro empleos en el mundo está expuesto a la IA generativa, con mayor impacto sobre mujeres y sectores precarizados. El problema no es técnico: es político.
Del currículum al código: quién decide hoy el acceso al trabajo
Los procesos de contratación laboral atraviesan una transformación silenciosa pero profunda. Sistemas de inteligencia artificial filtran currículums, analizan trayectorias, ponderan habilidades y descartan personas antes de cualquier contacto humano. En muchos casos, la decisión ya está tomada cuando alguien “llega” a la entrevista.
El estudio jurídico Inteligencia artificial y contratación laboral (José Pérez López, 2023) lo advierte con claridad: la aplicación de IA en selección de personal se expandió más rápido que su regulación, creando una zona gris jurídica donde decisiones que afectan derechos fundamentales quedan fuera del control efectivo.
“La utilización de sistemas de inteligencia artificial en los procesos de contratación no elimina la discriminación, sino que puede intensificarla, al operar sobre datos históricos que reproducen desigualdades estructurales.”
No se trata de un problema técnico. Se trata de poder.
La falsa promesa de neutralidad
Uno de los discursos más repetidos es que los algoritmos “eliminan el sesgo humano”. El estudio de 2023 desmonta esa idea: los sistemas de IA aprenden de datos del pasado, y ese pasado está atravesado por desigualdades de género, clase, origen étnico y edad.
El resultado es una discriminación que no se expresa en palabras, pero produce efectos materiales.
“La discriminación algorítmica es especialmente peligrosa porque opera de forma silenciosa, sin lenguaje, sin gesto, sin escena de conflicto.”
No hay entrevista fallida, no hay frase explícita. Solo un correo automático informando que el perfil “no se ajusta”.
La OIT pone números al problema (2025)
La edición actualizada 2025 del Documento de Trabajo N.º 140 de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) aporta una medición global refinada del impacto potencial de la inteligencia artificial generativa sobre el empleo. El estudio se basa en el análisis de casi 30.000 tareas, evaluación humana experta y predicciones realizadas con modelos de IA, lo que permite una estimación más precisa de la exposición ocupacional.
Los datos son contundentes:
El 25 % del empleo mundial se encuentra en alguno de los cuatro gradientes de exposición a la IA generativa.
En los países de ingresos altos, la exposición alcanza el 34 % del empleo.
En los países de ingresos bajos, la exposición desciende al 11 %.
El impacto también es desigual por género:
5,7 % del empleo femenino se ubica en el gradiente 3.
4,7 % del empleo femenino se encuentra en el gradiente 4, el nivel de mayor exposición.
La puntuación media global de automatización es de 0,29, lo que indica que no se automatizan empleos completos, pero sí tareas clave, con efectos profundos sobre las trayectorias laborales, la estabilidad y las condiciones de trabajo.
La OIT es clara al respecto:
“La mayoría de los puestos de trabajo se transformarán en lugar de pasar a ser redundantes.”
La pregunta central que deja abierta el informe no es técnica, sino política y social: cómo se transforma el trabajo y quién paga el costo de esa transformación.
Sesgos entrenados: el pasado decide el futuro
El estudio de Pérez López retoma un caso paradigmático: Amazon (2018). Un sistema de reclutamiento entrenado con currículums históricos —mayoritariamente masculinos— terminó penalizando perfiles femeninos, descartando palabras asociadas a mujeres y reproduciendo los patrones que prometía corregir.
No fue un error aislado. Fue un algoritmo aprendiendo la desigualdad.
“El riesgo principal no reside en el error del algoritmo, sino en la imposibilidad de impugnarlo. Cuando la decisión no es humana, también se diluye la responsabilidad.”
Decisiones sin rostro, derechos sin defensa
Aquí aparece uno de los puntos más graves para el Derecho del Trabajo y para la educación: la asimetría radical entre quien es evaluado y quien controla el sistema.
El trabajador o la trabajadora no sabe:
qué variable lo descartó,
cómo corregirla,
ni a quién reclamar.
“La inteligencia artificial aplicada a la contratación laboral pone en crisis principios básicos del derecho del trabajo, como la igualdad de trato, la transparencia y la tutela efectiva.”
La OIT, en sintonía, clasifica estos sistemas como de “alto riesgo”, porque afectan directamente el acceso al empleo, la subsistencia y la reproducción de patrones históricos de exclusión.
Educación y trabajo: la misma pregunta ética
Desde el campo educativo, este escenario exige algo más que alfabetización digital. Exige alfabetización algorítmica crítica: enseñar a comprender que la tecnología no es neutral, que responde a intereses concretos y que forma parte de un modelo de organización social.
Educar para el trabajo hoy implica también educar para cuestionar los dispositivos que seleccionan, clasifican y excluyen. Si no se problematiza el uso de la IA, la educación corre el riesgo de convertirse en una antesala de la exclusión automatizada.
La inteligencia artificial aplicada a la contratación laboral no es inevitable ni neutra. Es una decisión política que define quién entra, quién queda afuera y bajo qué criterios.
Porque cuando el algoritmo se convierte en patrón y nadie responde por sus decisiones, no estamos frente a innovación: estamos frente a una nueva forma de gobierno silencioso.
InfoNegro Informar no es describir tecnología. Es leer el poder que se escribe en ella. Verdad sin concesiones.
Melina Schweizer es periodista, escritora, compositora y poeta dominicana naturalizada argentina, fundadora y editora de infonegro.com. Coeditó y coordinó la antología Aquelarre de Negras (2021), actualmente en su primera edición impresa, y en 2022 recibió una mención especial en los Premios Lola Mora por su trabajo periodístico en defensa de los derechos de las mujeres. Es autora de la novela El mundo de Laurita: el secreto del museo antártico (2026).
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Melina Schweizer
