Rompiendo Barreras: Cómo la Inteligencia Artificial Revela y Mitiga los Sesgos de Género en la Contratación para Puestos de máxima decisión

Hoy quería compartiros los resultados de mi última investigación: “Unveiling Gender Biases in Recruitment: A Natural Language Processing Approach”, recientemente publicada en el Journal of Global Economics, Management and Business Research

En el ámbito de la contratación para puestos de decisión, es crucial abordar los sesgos de género que pueden influir en los procesos de selección. ¿Están los anuncios de empleo utilizando un lenguaje neutro en cuanto al género? ¿De qué manera el lenguaje puede contribuir a una representación más equitativa de hombres y mujeres en roles de liderazgo? ¿Qué papel juegan los conceptos y valores comunales y agénticos en estos anuncios?

Para investigar estas preguntas, he realizado un estudio para determinar si las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) pueden ser útiles para identificar sesgos de género en los anuncios de empleo que podrían explicar la subrepresentación de mujeres en los consejos de administración y comités de dirección en el Reino Unido, dado que en España como este tipo de puestos no se publican, ya de entrada no se puede analizar el sesgo del lenguaje en estas contrataciones.

Mediante un análisis innovador que incluye la extracción y evaluación de numerosos anuncios de trabajo para altos cargos, he identificado los términos más comunes y cómo estos pueden reflejar un sesgo de género. Los resultados indican una prevalencia de términos asociados con roles tradicionalmente masculinos y una clara diferenciación en los roles descritos como agénticos (relacionados con carreras STEM y puestos ejecutivos) frente a los comunales (vinculados a puestos de staff y carreras humanísticas).

La investigación se apoya en la Teoría Social, la Teoría «Think-Male-Think-Manager» y la Teoría Homosocial para construir una matriz de términos utilizados en los anuncios de empleo para puestos directivos en el Reino Unido. Los hallazgos confirman que el uso de NLP es efectivo para identificar sesgos de género en los términos empleados en muchas ofertas laborales para posiciones de alta responsabilidad.

Además, los resultados desafían la noción de que los sectores con una mayor presencia de roles agénticos, como el financiero, muestran una mayor utilización de términos agénticos. De hecho, se ha demostrado que todos los sectores utilizan significativamente términos agénticos en puestos de decisión, sugiriendo la presencia de un lenguaje potencialmente sexista en cualquier sector. Aunque de ehcho la situación sectorial del Reino Unido, que coincide bastante con la de España es que las mujeres de procedencia STEM eta mas representadas en los consejos de administración y en sectores agénticos como el financiero que otras carreras y en empresas de sectores menos agénticos como en despachos de abogados.

Las conclusiones del estudio destacan la utilidad de las soluciones de inteligencia artificial para mitigar la discriminación en los procesos de selección, especialmente en la fase de publicación de los anuncios de empleo. El hecho de que las mujeres tengan menos probabilidades de superar la fase inicial de selección, debido a que se les exija experiencia sin darles la oportunidad de demostrar su preparación y experiencia en otros sectores por ejemplo o en puestos de decisión que no sean consejos de administración, se ve agravado por el uso de estereotipos de género por parte de las comisiones de Nombramientos y Retribuciones e incluso por los departamentos de personas responsables de las búsquedas, tanto de forma consciente como inconscientemente. Hay que indicar no obstante que como en España estos puestos no se publican, resulta aquí imposible detectar los sesgos en las búsquedas, quedándose en sesgos implícitos que difícilmente pueden superarse porque no se ven, ni aunque las organizaciones hayan implantado transformaciones culturales.