IA en Recursos Humanos: eficiencia con ética y mirada humana

¿Hasta dónde debería intervenir la IA en los procesos de selección o evaluación? ¿Cómo evitar que los algoritmos desplacen al criterio humano? ¿Qué rol tiene Uruguay frente a este nuevo escenario? 

En esta nota te compartimos una visión integral, con datos de la región y ejemplos concretos que muestran cómo avanzar hacia una adopción responsable.

Un contexto regional diverso, pero en evolución

Latinoamérica avanza a buen ritmo en la adopción de IA, aunque con realidades diferentes en cada país. Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), elaborado por CENIA y la UNESCO, Chile lidera con 73,07 puntos, seguido por Brasil (69,30), Uruguay (64,98) y Perú (63,08). Este índice no solo mide el desarrollo tecnológico, sino también el talento disponible, la infraestructura, las políticas públicas y el compromiso ético con el uso de la IA.

¿Qué implica esto para los departamentos de Recursos Humanos? 

Que el terreno ya está preparado para aplicar soluciones basadas en datos en procesos clave como reclutamiento, onboarding, desarrollo organizacional o análisis de desempeño. La IA dejó de ser una promesa: hoy es una herramienta activa para atraer, cuidar y potenciar el talento.

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Uruguay: base tecnológica sólida, adopción incipiente

Nuestro país ocupa un lugar destacado en la exportación de software y aparece en el puesto 62 del Global Innovation Index 2024. Sin embargo, en lo que respecta a la aplicación de IA en Recursos Humanos, aún estamos dando los primeros pasos. Si bien existe una alta expectativa en su potencial transformador, el uso real en tareas como reclutamiento, evaluación o gestión del talento todavía es bajo.

Desde foros especializados se señala la necesidad de fortalecer la ciberseguridad, avanzar en marcos regulatorios y fomentar el desarrollo de soluciones locales. Lo positivo es que Uruguay ya cuenta con una estructura robusta de protección de datos, lo que brinda una buena base para avanzar con responsabilidad.

Chile y Perú: dos líderes con enfoques distintos

Chile se destaca por su alta adopción de IA en el mundo del trabajo. Según el estudio “IA en el trabajo”, de Laborum, el 55 % de los trabajadores chilenos ya usa herramientas de IA para tareas diarias como filtrar currículums (74 %) o redactar avisos de empleo (56 %). Sin embargo, solo el 31 % de los profesionales de RR.HH. la utiliza en procesos de selección. Aun así, el 96 % la considera útil y el 92 % espera usarla más a futuro. El desafío está en equilibrar tecnología con sensibilidad humana.

Por otro lado, en Perú, el 57 % de los trabajadores ya aplica IA en su entorno laboral, superando incluso a Chile. Esto va de la mano con una fuerte voluntad de formación: entre el 94 y 95 % planea capacitarse para adaptarse a la automatización. En el ámbito de RR.HH., la IA se usa sobre todo para optimizar búsquedas de candidatos, redactar avisos o generar preguntas para entrevistas. A pesar de esto, solo entre el 34 y 44 % la implementa efectivamente en procesos de selección.

Brasil: entre la regulación y la innovación

Brasil es uno de los países con mayor avance legal en la materia. Desde 2021 cuenta con una legislación que exige aplicar la IA con criterios éticos, especialmente en procesos de alto riesgo, como la selección automatizada o la evaluación de desempeño. Estas instancias deben tener supervisión humana y cumplir con la Ley General de Protección de Datos, garantizando la privacidad de las personas involucradas.

El 41 % de las empresas brasileñas ya aplica machine learning en tareas internas, especialmente en sectores como ventas, atención al cliente o desarrollo de software. Incluso las micro y pequeñas empresas están comenzando a explorar su uso.

Casos reales: eficiencia sin perder el foco humano

Los beneficios del uso estratégico de la IA en Recursos Humanos ya son palpables. Por ejemplo:

• Unilever Brasil redujo su proceso de contratación de 4 meses a apenas 2 semanas, ahorrando más de 100.000 horas.
• IBM utiliza IA predictiva para la retención de personal, con un nivel de acierto del 95 %.
• Merck KGaA gestiona más de 45 millones de datos para mejorar sus políticas de género y retención a nivel global.
• En Chile, Codelco automatizó las solicitudes de vacaciones y licencias, liberando tiempo a sus equipos para tareas de mayor valor.

Riesgos y desafíos que no se pueden ignorar

Aunque la IA puede optimizar procesos, también plantea desafíos importantes en términos de sesgos, transparencia y equidad. 

Algunos riesgos a tener en cuenta:

• Reproducción de sesgos históricos: si los algoritmos se entrenan con datos discriminatorios (por género, edad, educación), podrían replicarlos. Un caso emblemático fue el de Amazon, que debió descartar un sistema que penalizaba los CVs de mujeres para roles técnicos.
• Filtrado automático injusto: muchos algoritmos descartan candidatos que no usan ciertas palabras clave o formatos, afectando la diversidad y dejando afuera perfiles valiosos con trayectorias no tradicionales.
• Falta de explicaciones: cuando una IA rechaza un perfil sin justificar la decisión, se pierde transparencia y se abre la puerta a conflictos éticos o legales.

Por eso, cada vez más voces expertas —como Michael Brown (Global Recruiters of Buckhead) o empresas como Ribbon.ai— sostienen que solo el juicio humano puede detectar matices éticos, culturales o personales que la IA no percibe. Esto es clave, especialmente en contextos multiculturales como los nuestros.

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Equidad de género y representatividad

En América Latina, las mujeres ganan entre un 5 y un 30 % menos que los hombres con igual nivel educativo. Esta brecha se refleja también en los datos con los que se entrena la IA. Además, solo el 18 % de quienes participan en conferencias sobre IA en la región son mujeres. Por eso es clave que desde RR.HH. se promueva una representación equitativa y se evalúe cuidadosamente cómo se alimentan los sistemas de IA para no reproducir desigualdades.

Visión de Pluxee: hacia una adopción inteligente y ética

Desde Pluxee entendemos que el uso de la IA en Recursos Humanos debe estar guiado por tres pilares: formación continua, ética digital y marcos legales sólidos. En Latinoamérica hay avances notables, pero desiguales: Chile adopta con entusiasmo, Brasil regula con firmeza, Perú lidera el uso en el día a día y Uruguay tiene el potencial para crecer desde una base tecnológica sólida.

Nuestro consejo: avanzar con responsabilidad. Aplicar auditorías constantes, crear comités interdisciplinarios y capacitar a los equipos son pasos esenciales para construir una cultura organizacional donde la tecnología potencie lo humano, y no lo reemplace.

Vamos por una IA que sume, que cuide y que respete. Una aliada estratégica para construir organizaciones más eficientes, equitativas y humanas.

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