Filtros automáticos de IA complican el ingreso laboral de jóvenes en EE.UU.

El uso creciente de sistemas de filtrado automático en los procesos de contratación está limitando las oportunidades para los jóvenes en Estados Unidos. Estas herramientas, que emplean inteligencia artificial para gestionar y organizar las solicitudes laborales, han sido adoptadas por muchas empresas en los últimos años debido a las ventajas en eficiencia y reducción de costos. Sin embargo, su implementación ha suscitado preocupaciones por su capacidad para discriminar a candidatos calificados, complicando el acceso al primer empleo para graduados recientes.

Un informe de la firma Greenhouse destaca que solo un 21% de los responsables de recursos humanos confía en que estos sistemas evitan rechazos injustos de postulantes. Además, una encuesta de Gallup reveló que la desconfianza de los jóvenes hacia la inteligencia artificial en el ámbito laboral ha crecido significativamente, lo que refleja un aumento de preocupación por las habilidades y oportunidades profesionales. Más de la mitad de los jóvenes en EE.UU. considera que la automatización afecta negativamente su desarrollo profesional.

Desde la pandemia, el panorama laboral se ha visto alterado, y los programas de entrada para graduados y los puestos de nivel inicial han disminuido un 33% en 2025, alcanzando números alarmantes en 2026 con más de un millón de jóvenes fuera del sistema educativo y el mercado laboral. Esta tendencia ha sido agravada por la percepción de que los sistemas automáticos son más sesgados que las evaluaciones humanas, lo que crea una percepción de inequidad en el acceso al empleo.

Los Applicant Tracking Systems (ATS) son responsables de esta situación, ya que utilizan algoritmos para filtrar currículos basándose en palabras clave y otros criterios definidos, sin intervención humana en la primera selección. Investigaciones de universidades prestigiosas han indicado que estos algoritmos pueden reproducir desigualdades existentes, especialmente para aquellos que aplican a varias vacantes gestionadas por el mismo proveedor tecnológico, lo que puede llevar a rechazos sistemáticos.

La automatización en el proceso de selección también plantea desafíos significativos en cuanto a la diversidad e inclusión en el puesto laboral. La tendencia de entrenar algoritmos con datos históricos puede resultar en una pérdida de variedad en las contrataciones y una subrepresentación de candidatos con experiencias diversas. Como consecuencia, se destaca que la reducción en la contratación se ha convertido en la principal forma de respuesta ante estos cambios tecnológicos, limitando aún más las posibilidades de acceso a un empleo para los jóvenes.

A medida que las empresas continúan implementando tecnologías basadas en inteligencia artificial para manejar el reclutamiento, se vuelve crucial abordar esas preocupaciones y considerar métodos que garanticen un acceso justo y equitativo al empleo. Es fundamental que se desarrollen estrategias que minimicen los sesgos en los sistemas y promuevan la inclusión de todos los postulantes, independientemente de su perfil académico o experiencia previa.

En este contexto, el futuro del mercado laboral para los jóvenes dependerá de la adaptabilidad de los procesos de selección, así como del compromiso de las empresas de fomentar prácticas más inclusivas y equitativas. La revisión de sistemas de contratación y la consideración de diversas formas de evaluación podrían contribuir a mejorar el acceso de los jóvenes al primer empleo, esenciales para el desarrollo de su carrera profesional y la economía en general.