En las últimas semanas, un experimento viral protagonizado por mujeres profesionales en LinkedIn ha encendido una alerta sobre cómo los algoritmos pueden reproducir y amplificar sesgos de género ya presentes en el mundo laboral. Según reveló el medio La Razón, varias participantes decidieron crear perfiles masculinos falsos o modificar los existentes para adoptar una identidad masculina, y al hacerlo, constataron un aumento significativo en la visibilidad de sus publicaciones y contactos.
La iniciativa surgió tras notar que publicaciones con contenido similar, pero escritas por hombres, tenían mayor alcance e interacción. La respuesta de las profesionales fue directa: replicar esas publicaciones, pero bajo un perfil que simulara ser de un hombre. En casi todos los casos, los resultados confirmaron la sospecha inicial. Aumentaron las reacciones, comentarios e incluso las propuestas laborales.
Este fenómeno ha generado inquietud tanto entre usuarios como entre especialistas en gestión de personas, al poner en evidencia cómo el género percibido puede afectar la percepción de autoridad, conocimiento y valor profesional en redes sociales laborales.
El experimento también implicó un cambio en el estilo de comunicación. Varias de las participantes reconocieron haber adoptado lo que denominaron un tono “bro‑coded”: más directo, menos emocional, y con frases que se asocian culturalmente al liderazgo masculino. Estos ajustes, junto al cambio de nombre y pronombres, mostraron una correlación clara entre masculinidad aparente y aumento de visibilidad.
Para muchas de las participantes, el experimento resultó revelador y desconcertante. Una de ellas, que se sintió “dolida” por los resultados, concluyó que su perfil masculino obtuvo mayor alcance con menos esfuerzo. Otra, tras ver cómo un post idéntico tenía más impacto con nombre de hombre, lo interpretó como una confirmación de lo que “muchas mujeres ya sabían”.
Ante la viralización del tema, LinkedIn emitió un comunicado negando que su algoritmo clasifique el contenido en función del género o raza. Sin embargo, la compañía reconoció que está revisando los sesgos involuntarios que podrían estar presentes en sus sistemas de inteligencia artificial y en la forma en que los usuarios interactúan con los contenidos.
Esta revisión apunta a lo que la propia plataforma definió como “comportamiento colectivo”: si los usuarios tienden a interactuar más con publicaciones de ciertos perfiles, el algoritmo podría amplificar ese contenido sin distinguir si esa preferencia tiene base en sesgos sociales. En otras palabras, aunque el sistema no discrimine de forma activa, puede estar reflejando prejuicios inconscientes de la comunidad profesional que lo utiliza.
El caso de LinkedIn no es aislado. Se inserta en un debate más amplio sobre cómo la inteligencia artificial y los algoritmos —que hoy determinan buena parte de la exposición profesional en línea— pueden consolidar desigualdades estructurales si no se diseñan y supervisan con enfoque ético y de equidad.
Para el mundo de la gestión de personas, los hallazgos de este experimento ofrecen un punto de inflexión. Si las plataformas que usamos para buscar talento, generar redes o posicionar liderazgo profesional están condicionadas por sesgos algorítmicos, entonces urge revisar las herramientas y criterios con los que evaluamos a las personas en entornos digitales.
Además, este tipo de fenómenos plantea una pregunta crítica para las organizaciones: ¿cómo asegurarse de que los procesos de reclutamiento y desarrollo profesional en plataformas digitales no estén influenciados por sesgos de percepción? Es una tarea que no se resuelve solo con ajustes tecnológicos, sino con una mirada activa de parte de las áreas de gestión de personas para construir una cultura de equidad y autenticidad profesional.
Mientras tanto, quienes participaron en el experimento han generado un debate que va más allá de la anécdota. Han demostrado que, incluso en espacios aparentemente neutros, el género sigue siendo un factor determinante. Y que para muchas mujeres profesionales, el simple hecho de “ser ellas mismas” en redes como LinkedIn puede representar una desventaja invisible, pero muy real.
