El riesgo legal de la IA en contratación: el caso Workday

La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta estándar para gestionar volúmenes masivos de solicitudes de empleo. Sin embargo, esta eficiencia operativa conlleva un riesgo legal significativo que muchos departamentos de recursos humanos aún no dimensionan correctamente.

Según un análisis reciente de HR Executive, el problema no suele ser un algoritmo "rebelde", sino equipos de contratación que utilizan sistemas de IA sin comprender completamente cómo toman decisiones ^[1]. Esta falta de entendimiento crea una brecha de responsabilidad donde la empresa asume los riesgos legales de decisiones que no audita.

Contexto: litigios que marcan precedente

El panorama legal en Estados Unidos muestra casos concretos que sirven de advertencia para cualquier empresa que use estas tecnologías, incluidas las de Latinoamérica que contratan bajo estándares globales.

Uno de los casos más destacados es Mobley v. Workday, Inc., donde se cuestiona si el proveedor de tecnología de RRHH violó leyes antidiscriminatorias estatales y federales. La demanda alega que su herramienta de selección impulsada por IA discriminó por edad y discapacidad. El caso se encuentra en fase de descubrimiento tras la certificación colectiva preliminar, lo que abre la puerta a que millones de personas se unan a la acción legal ^[1].

Otro litigio relevante es Kistler v. Eightfold AI Inc. En este caso, se demanda al proveedor por actuar presuntamente como una agencia de informes de consumo no registrada. Se le acusa de recopilar datos de más de mil millones de trabajadores y calificar a los solicitantes en una escala de "probabilidad de éxito" de 0 a 5, sin realizar las divulgaciones requeridas ^[1].

El problema de la "caja negra"

La adopción de IA en la contratación es comprensible: un reclutador que enfrenta miles de solicitudes para una sola publicación no puede revisarlas todas de manera significativa. Las herramientas de IA pueden ordenar, clasificar y destacar a los candidatos más fuertes en segundos, antes de que cualquier representante de recursos humanos revise una solicitud ^[1].

Sin embargo, la tecnología es tan inteligente como las reglas que un humano le incorpora. El riesgo legal no fluye generalmente de un algoritmo que da un paso que el empleador nunca pretendió, sino de un equipo de contratación que usa un sistema de IA como parte de su proceso de toma de decisiones pero no lo entiende completamente ^[1].

Implicaciones para RRHH en Latinoamérica

Aunque estos casos ocurren en Estados Unidos, la lección es universal para los departamentos de RRHH en la región. La tendencia hacia la automatización de la selección de personal es global, y las regulaciones sobre protección de datos y no discriminación se están endureciendo en varios países latinoamericanos.

Para mitigar riesgos, los profesionales de RRHH deben considerar las siguientes acciones:

• Auditoría de proveedores: No basta con confiar en la promesa del proveedor. Es necesario entender qué datos utiliza el algoritmo y cómo pondera los criterios de selección.
• Supervisión humana: La IA debe ser una herramienta de apoyo, no el decisor final. La revisión humana es crucial para detectar posibles sesgos antes de que afecten a los candidatos.
• Documentación de procesos: Mantener registros claros de cómo se configuran y utilizan estas herramientas puede ser vital en caso de una auditoría o disputa legal.
• Capacitación del equipo: Asegurar que los reclutadores entiendan las limitaciones y el funcionamiento básico de las herramientas que utilizan.

Conclusión

La integración de la IA en la contratación ofrece beneficios de eficiencia y consistencia, pero no elimina la responsabilidad legal del empleador. Los casos contra Workday y Eightfold AI demuestran que la delegación ciega en la tecnología puede resultar en costosas demandas colectivas y daños reputacionales.

Para los equipos de RRHH en Latinoamérica, la clave está en adoptar estas herramientas con una gobernanza clara, asegurando que la tecnología sirva para ampliar el pool de candidatos y no para excluir injustamente a talento calificado. La pregunta ya no es si se debe usar IA, sino cómo se gestiona el riesgo asociado a su uso.