Casi toda la conversación sobre sesgos en contratación se queda en la parte fácil: nombrarlos. La parte difícil es medirlos, y ahí la mayoría de las empresas no tiene ningún dato.
Los que aparecen en una decisión de contratación
Similitud. La preferencia por candidatos parecidos a uno mismo. Es el más estudiado y el que más se disfraza de otra cosa. En una conversación de decisión suena a “encaja con el equipo”.
Halo. Un atributo destacado tiñe la evaluación completa. La universidad de la que egresó, la empresa anterior, la seguridad al hablar. Una sola señal fuerte arrastra todas las dimensiones hacia arriba.
Anclaje. El primer candidato entrevistado fija la escala para todos los demás, sin que nadie lo decida.
Confirmación. Después de los primeros minutos, el entrevistador busca evidencia que confirme la impresión inicial. La entrevista deja de recolectar información y pasa a validar una conclusión.
Reciente. Los últimos dos candidatos se recuerdan mejor que los primeros cinco, y compiten en mejores condiciones sin haber hecho nada distinto.
Todos son mecanismos normales de cómo funciona la atención humana. Ninguno cede porque alguien lo sepa nombrar.
Por qué el taller de sesgos inconscientes no alcanza
Es la respuesta más común y la de menor efecto medido. La literatura sobre entrenamientos de sesgo implícito muestra que cambian actitudes declaradas a corto plazo y muy poco el comportamiento de decisión.
No es que estén mal. Es que atacan la conciencia del sesgo, y el sesgo no vive ahí. Vive en la estructura del proceso.
Un proceso que no tiene estructura produce sesgo aunque todos los participantes lo conozcan al dedillo. Un proceso estructurado lo reduce aunque nadie haya hecho el taller.
Cómo se mide de verdad
La medida estándar en Estados Unidos viene de las Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, de 1978, y se conoce como regla de los cuatro quintos.
Funciona así. Calculas la tasa de selección de cada grupo, que es la cantidad de personas seleccionadas dividida por la cantidad que se postuló. Después divides la tasa del grupo con menor selección por la del grupo con mayor selección. Si el resultado queda por debajo de 0,80, hay indicio de impacto adverso.
Un ejemplo concreto. Se postulan 200 hombres y se contratan 40, tasa del 20%. Se postulan 100 mujeres y se contratan 12, tasa del 12%. El cociente es 12 ÷ 20 = 0,60. Está por debajo de 0,80, y eso abre una pregunta que hay que responder con evidencia de que el criterio usado se relaciona con el trabajo.
La regla no es un umbral legal automático y tiene críticas técnicas conocidas, sobre todo con muestras chicas. Sigue siendo la vara práctica que usa la industria, y es el cálculo que un auditor va a correr primero.
Lo que hace falta para poder medirlo
Aquí está el problema real de la mayoría de las empresas. Para calcular impacto adverso necesitas tres cosas que casi nadie tiene juntas:
- El universo de postulantes, no solo el de contratados.
- Datos demográficos, recolectados de forma separada del proceso de decisión.
- Un registro de en qué etapa cayó cada persona.
Sin la primera, no hay denominador. Y sin denominador, cualquier afirmación sobre sesgo en tu proceso es una opinión.
Qué reduce el sesgo, con evidencia
Estructura en la entrevista. Las mismas preguntas, en el mismo orden, con una escala definida antes. Es la intervención con mejor relación entre esfuerzo y efecto. Está desarrollada en entrevista por competencias.
Puntaje individual antes de la discusión grupal. Cuando falta ese paso, el sesgo del más senior se convierte en el del comité.
Criterios definidos antes de ver candidatos. Definir qué importa después de conocer a la gente es la puerta de entrada del sesgo de confirmación.
Instrumentos con validez publicada. Un rasgo medido con el mismo instrumento para todos produce una comparación que un criterio subjetivo no puede producir.
Lo que un instrumento sí puede y no puede
Un assessment no hace desaparecer el sesgo. Puede introducir el suyo, y por eso el requisito no es que sea neutral sino que sea auditable.
Auditable quiere decir tres cosas. Que se pueda decir qué se midió. Que se pueda decir contra qué se comparó. Y que, cuando el sistema pone a un candidato por encima de otro, se pueda ver por qué.
Un criterio que no se puede inspeccionar no se puede corregir. Y no se puede defender cuando alguien pregunte, que es una pregunta que cada vez llega más seguido.
En transparencia algorítmica en HR Tech está el detalle de qué debería poder mostrarte un motor de scoring.
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