Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/151549
Título : ¿Discriminadas sistemáticamente por los algoritmos? Un estudio preliminar del impacto del uso de herramientas de selección de talento alimentadas/potenciadas por IA (Inteligencia Artificial)
Otros títulos : Systematically discriminated by algorithms? A preliminary study on the impact of AI-powered hiring tools
Autoría: Martinez Elmasri, Azahar
Tutor: Palmen, Rachel  
Resumen : Desde la explosión de la IA generativa con el lanzamiento de ChatGPT, la actividad económica que ya estaba en proceso de digitalización, automatización y robotización ha vuelto a revolucionarse. La expansión e implicaciones de esta nueva tecnología disruptiva se han notado en sectores muy diversos y los departamentos de gestión de personas no son ajenos a estas transformaciones. En el presente estudio nos cuestionamos e indagamos sobre la utilidad y potencialidad de las herramientas con IA empleadas en atracción y selección de personas, sirviéndonos de la metodología cualitativa. Ante el previsible aumento exponencial de la oferta de servicios y productos con IA que, bajo el pretexto de agilizar y optimizar la selección y proporcionar una mayor diversidad, combatiendo los sesgos inconscientes, tienten a los departamentos a adquirir este tipo de herramientas, invitamos a reflexionar de manera crítica, con perspectiva de género e interseccionalidad acerca del impacto de estas tecnologías. Con este fin, analizamos desde una óptica tecno-feminista y constructivista la emergencia de la IA, cómo las discriminaciones permean los diseños y datasets, el marco normativo existente y su potencialidad como herramienta que fomente la diversidad en las organizaciones. Ahondamos de la mano de colaboradores/as clave tanto del mundo del diseño de la IA y la gestión de datos, como del área de People & Culture, realizando un Focus Group y nueve entrevistas en profundidad. Estas dinámicas nos ayudan a alcanzar unas conclusiones y recomendar una serie de buenas prácticas, entre las que destacan el empleo de IA Explicable, o IAs generadas en el marco del Design Thinking/Justice, al igual que prestar especial atención y auditar el procesado de los datos que la IA ingesta.
Palabras clave : IA ética; sesgo género; DEI; selección; cualitativa; interseccionalidad
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : 25-feb-2024
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Treballs finals de carrera, treballs de recerca, etc.

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