El rostro de un entrevistador de IA puede importar tanto como la decisión que toma.

      Los investigadores encontraron que la coincidencia de raza y género cambió cómo los solicitantes rechazados percibían una entrevista automatizada, a pesar de que todos recibieron el mismo resultado.

      Un sistema de contratación de IA puede tratar a cada solicitante de la misma manera y aún así dejar a algunas personas sintiéndose atacadas. Los investigadores encontraron que los candidatos rechazados juzgaban una entrevista automatizada de manera diferente dependiendo de la raza y el género del avatar que entregaba el resultado.

      Alrededor de 220 participantes completaron una entrevista simulada para un rol ficticio de soporte al cliente con uno de cuatro avatares de IA fotorrealistas. Todos fueron rechazados, sin embargo, las percepciones de equidad cambiaron con la apariencia del entrevistador. Una auditoría de algoritmo podría pasar por alto esa reacción porque los candidatos no experimentan el sistema como código en bruto. Experimentan un rostro haciendo preguntas y juzgando sus respuestas.

      Por qué la coincidencia parcial se sintió peor

      Los candidatos que coincidían con el avatar en solo una característica, ya sea género o color de piel, calificaron el proceso como menos justo que aquellos que coincidían en ambas características o en ninguna.

      El estudio no estableció por qué la coincidencia parcial produjo la respuesta más fuerte. La limitada semejanza puede haber cambiado lo que los candidatos esperaban de la interacción, haciendo que el rechazo se sintiera más personal. Cualquiera que sea la explicación, darle a un entrevistador de IA un rostro familiar no garantiza que los solicitantes lo vean como neutral.

      Lo que cambió después del rechazo

      Antes de la decisión, la confianza en la IA se mantuvo consistentemente alta a través de las diferentes combinaciones de avatares. El seguimiento ocular reveló una diferencia notable, con los participantes mirando más de cerca los rostros cuyo color de piel difería del suyo.

      Una vez que llegó el rechazo, los candidatos se volvieron más escépticos del proceso. Un desajuste racial también los hizo más propensos a atribuir el resultado a sesgo. El resultado automatizado se mantuvo idéntico, pero la persona en pantalla moldeó cómo los candidatos lo interpretaron.

      El experimento involucró un trabajo ficticio y un rechazo estandarizado, por lo que no prueba que los avatares de contratación reales produzcan la misma respuesta. Sin embargo, muestra cuán rápidamente puede cambiar la percepción de equidad una vez que una decisión automatizada se vuelve personal.

      Lo que las empresas deberían probar a continuación

      Las empresas que utilizan entrevistadores de IA necesitan examinar la interfaz junto con el modelo que toma la decisión. La puntuación consistente no detendrá a los candidatos de leer un significado social en la apariencia de un avatar.

      Las pruebas de equidad deberían incluir solicitantes de diferentes grupos demográficos y comparar sus reacciones antes y después de un resultado desfavorable. Las empresas también deberían probar si una interfaz que se ve menos humana genera menos preocupaciones que un entrevistador fotorrealista. La opción más segura puede ser el diseño que establezca las expectativas más claras, en lugar de aquel que intente con más esfuerzo parecer relatable.

      Paulo Vargas es un estudiante de inglés convertido en reportero convertido en escritor técnico, con una carrera que siempre ha vuelto a…

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      Google ha publicado silenciosamente una nueva lista en Play Store para Magic Pointer, una aplicación no anunciada construida para Googlebooks. Actualizada el 10 de julio, la aplicación convierte el cursor en un atajo de Gemini que puede actuar sobre lo que un usuario selecciona en la pantalla. Magic Pointer puede enviar una imagen a Lens, generar una imagen relacionada o mostrar una acción de compra sin obligar a los usuarios a abrir un chatbot separado. Los dispositivos Android regulares actualmente se muestran como incompatibles, por lo que la lista ofrece un adelanto temprano en lugar de un lanzamiento amplio.

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