Por Felipe Zamorano. Gerente de HR y magíster en filosofía aplicada.
En octubre de 2025, Beth Galetti, la máxima ejecutiva de personas de Amazon, firmó un memo interno que justificaba la eliminación de hasta 30.000 empleos corporativos. El argumento era limpio: la inteligencia artificial exige una organización «más liviana, con menos capas». Un mes antes, el CEO de Salesforce había sido más directo todavía. Contó que había reducido su equipo de soporte de 9.000 a 5.000 personas gracias a sus agentes de IA. La frase con que lo resumió no requiere traducción: «porque necesito menos cabezas». Dos ejecutivos, dos empresas distintas, una misma gramática: la persona como unidad de recuento, el despido como problema de ingeniería.
Esa gramática tiene historia. Jean-François Chanlat la describió hace décadas como un lenguaje que se despega de la experiencia hasta perder legitimidad. Pero lo que antes era una tendencia gerencial es hoy una arquitectura técnica. Los sistemas de inteligencia artificial que gestionan el screening de candidatos, predicen quién va a renunciar, evalúan el desempeño o deciden a quién retener no son neutrales: optimizan una función objetivo, ponderan consecuencias, maximizan resultados. Son, en términos filosóficos, máquinas consecuencialistas. Y como toda ética que reduce la decisión a un cálculo, pueden producir injusticia sin que nadie haya tenido la intención de causarla.
The Economist publicó en 2026 un análisis sobre por qué los grandes laboratorios de IA están contratando filósofos. La respuesta que encontraron es incómoda: porque sus modelos están diseñados para producir «beneficios generales probables que superen sustancialmente los riesgos previsibles», y alguien tiene que preguntarse qué pasa con los casos que quedan fuera de esa probabilidad. El artículo lo llama «pérdida de habilidades morales»: la erosión progresiva del juicio ético cuando las personas delegan sistemáticamente sus decisiones en los algoritmos. No es un riesgo futuro. Es lo que ocurre hoy en las áreas de HR de muchas organizaciones, aunque nadie lo llame así.
El algoritmo también tiene sesgos
Los casos de fallo ético en IA aplicada a HR ya no son anecdóticos. Workday enfrenta desde 2023 una demanda colectiva que acusa a su sistema de screening de discriminar por raza, edad y discapacidad. Lo filosóficamente relevante no es solo el daño: es el argumento que Workday esgrimió en su defensa. Ellos son el proveedor, no el empleador. La decisión la tomó el algoritmo de un tercero. Nadie es responsable. Ese argumento —que un tribunal está evaluando mientras escribimos— es la expresión más precisa del problema: cuando la decisión la toma el sistema, la responsabilidad moral se evapora. Y con ella, la posibilidad de mirar a los ojos a la persona afectada y dar razón de lo que se decidió sobre su vida.
Contratar, despedir, promover o evaluar el potencial de alguien son actos que exigen un agente capaz de asumir lo que decide. No porque la IA no pueda procesar los datos —puede hacerlo mejor y más rápido que cualquier humano—, sino porque esos actos afectan a personas que merecen más que una probabilidad como explicación. Kant lo formuló hace doscientos cuarenta años con una sencillez que no ha envejecido: tratar a alguien como fin en sí mismo, nunca solo como medio. El algoritmo, por construcción, no puede hacer eso. Quien lo despliega sin supervisión humana efectiva está eligiendo no hacerlo.
La ética sin rostro no alcanza
Las grandes empresas tecnológicas lo saben, o al menos lo intuyen. Microsoft, Google, Meta y OpenAI han publicado marcos de ética de IA que articulan compromisos con la equidad, la transparencia y la responsabilidad. Son documentos necesarios. Pero Elettra Bietti, del MIT, tiene un nombre para lo que ocurre cuando esos documentos no modifican las estructuras de incentivos ni los procesos de decisión: ethics washing. La ética como operación de reputación, no como criterio de gobierno. El Stanford HAI lo plantea en términos más constructivos: en decisiones de alta consecuencia para las personas, debe existir supervisión humana efectiva. La IA como apoyo al juicio, no como sustituto de él. Es el mismo principio que Kant formuló y que Aristóteles habría reconocido: hay decisiones que requieren un agente con carácter formado, no un sistema que optimiza.
Eso es lo que la tradición filosófica llama ética del yo —o ética de la virtud—, en contraposición a las éticas sin rostro del procedimiento y el cálculo. No se trata de reemplazar los marcos normativos: se trata de reconocer que son insuficientes. Un directivo prudente no delega su juicio al algoritmo ni lo descarta por principio. Lo comprende, lo cuestiona, identifica sus limitaciones y toma una decisión que puede justificar ante la persona afectada. La prudencia —la virtud que Aristóteles llamaba la madre de todas las demás— no es una habilidad técnica superable por mayor potencia de cómputo. Es un hábito que se forma con práctica, deliberación y carácter. Y eso, ningún sistema puede aprenderlo por nosotros.
La pregunta que le falta a HR
Rafael Alvira, filósofo cuya obra sobre humanismo empresarial es una de las más lúcidas de las últimas décadas, tiene una pregunta que debería estar en el centro de cada decisión de adopción de IA en la gestión de personas: ¿la organización trata a sus colaboradores como personas o como datos? No es una pregunta retórica. Es el criterio que distingue una empresa que usa la tecnología para potenciar a las personas de una que la usa para prescindir de ellas con más eficiencia. Alvira lo resume con una frase que vale más que cualquier marco de gobernanza: «únicamente mediante las virtudes intelectuales y éticas es capaz el ser humano de concebir y realizar el bien común». Lo que él llama virtud, en el lenguaje de HR se llama criterio, cultura, liderazgo con propósito. El nombre importa menos que la pregunta: ¿quién en la organización tiene ese criterio, y quién lo está formando?
Ignacio Sarjanovic, desde la práctica ejecutiva, identifica las condiciones del florecimiento humano en el trabajo: compromiso significativo, autonomía, relaciones positivas, sentido de propósito. Son exactamente las condiciones que los sistemas de IA mal desplegados erosionan primero. Cuando el algoritmo decide quién tiene potencial, quién es un riesgo de fuga y quién sobra, no solo toma una decisión operativa: reconfigura la relación entre la organización y las personas que la forman. Y esa reconfiguración tiene costos que ningún dashboard de productividad va a mostrar.
Lo que la función de HR puede proponer
La comunidad de HR tiene hoy más agencia de la que suele reconocerse. Los centros de estudio, las asociaciones profesionales y los referentes de la función en todo el mundo pueden instalar en la agenda una distinción que hoy no está suficientemente articulada: qué decisiones sobre personas puede apoyar la IA y cuáles no puede tomar sin que la organización renuncie a algo que no figura en ningún balance, pero que sostiene todo lo demás.
Eso se traduce en propuestas concretas. Primero, establecer en cada organización un principio explícito de no delegación: un catálogo de decisiones —contratación final, desvinculación, promoción, evaluación de potencial— que requieren siempre un agente humano responsable, visible y capaz de dar razón de lo que decide ante la persona afectada. Segundo, incorporar dilemas éticos sobre IA en los espacios de formación de líderes: no capacitación técnica sobre algoritmos, sino práctica deliberativa sobre los casos difíciles que los algoritmos no resuelven. Tercero, exigir a los proveedores de tecnología HR estándares de explicabilidad que vayan más allá del cumplimiento regulatorio: no solo que el sistema pueda auditarse, sino que su lógica pueda ser explicada a la persona cuya trayectoria afectó.
The Economist cierra su análisis preguntándose si, cuando las máquinas toman cada vez más decisiones éticas, las personas estarán menos dispuestas a emitir sus propios juicios. Esa pérdida de habilidades morales no es un problema de tecnología. Es un problema de cultura organizacional. Y la cultura organizacional, todavía, la construyen personas. Esa sigue siendo la tarea de HR. Mientras siga siéndolo, vale la pena defenderla.
Las palabras tejidas en esta columna son el eco singular del autor, sin ataduras ni corsés editoriales. Aquí, la responsabilidad recae en quien escribe, no en las creencias de RH Management
