Un artículo publicado en 2026 por Industrial Law Journal advierte que el uso creciente de inteligencia artificial en los lugares de trabajo del Reino Unido puede reproducir y amplificar la discriminación por edad, afectando especialmente a trabajadores mayores en procesos de reclutamiento, asignación de tareas, capacitación y evaluación de desempeño, debido a los sesgos presentes en los datos y a la confianza que empleadores, reclutadores y profesionales de recursos humanos depositan en herramientas como ChatGPT.
La investigación, desarrollada por Alysia Blackham, profesora de Melbourne Law School y visitante académica del Institute for Ethics in AI de la Universidad de Oxford, analiza cómo los modelos de lenguaje y otros sistemas automatizados pueden incorporar estereotipos existentes en la sociedad. El documento sostiene que estas tecnologías no comprenden el significado de sus respuestas, sino que generan resultados estadísticamente probables a partir de grandes cantidades de información, parte de la cual puede contener contenidos sexistas, racistas o edadistas.
El riesgo, según el estudio, no se limita a que un sistema entregue una respuesta abiertamente discriminatoria. También puede manifestarse cuando la IA relaciona características valoradas por las empresas, como creatividad, entusiasmo, capacidad de adaptación o dominio tecnológico, principalmente con trabajadores jóvenes. Estas asociaciones pueden influir en decisiones laborales si son aceptadas sin una revisión crítica por parte de quienes las utilizan.
Sesgo persistente
Para examinar este fenómeno, la autora realizó el 1 de agosto de 2025 una serie de consultas dirigidas a ChatGPT, formuladas desde la perspectiva de un empleador, un reclutador o un profesional de recursos humanos que utiliza gratuitamente una herramienta de IA. El ejercicio buscó aproximarse al uso cotidiano e informal de estos sistemas en el trabajo, aunque reconoció que no es posible conocer con precisión las instrucciones que las personas ingresan en situaciones reales.
Los resultados identificaron asociaciones entre juventud y atributos considerados deseables dentro de las organizaciones. El sistema tendió a vincular a los trabajadores jóvenes con nuevas ideas, entusiasmo, adaptación y habilidades tecnológicas. Al referirse a personas mayores, en cambio, presentó un conjunto más limitado de alternativas laborales, incluyendo ocupaciones de menor calificación o remuneración, trabajo independiente y voluntariado.
La investigación plantea que incluso las asociaciones aparentemente positivas pueden producir efectos discriminatorios. Vincular sistemáticamente la innovación y la capacidad tecnológica con la juventud puede perjudicar a postulantes mayores cuando las organizaciones buscan personas adaptables, creativas o preparadas para procesos de transformación digital. El problema aumenta cuando estos criterios son incorporados en avisos de empleo, perfiles de cargo o evaluaciones elaboradas con ayuda de IA.
El documento relaciona estos resultados con una encuesta realizada en 2024 a 1.000 responsables de decisiones de recursos humanos en el Reino Unido. En ella, el 59% de los reclutadores reconoció realizar suposiciones basadas en la edad y el 46% consideró que los candidatos mayores de 57 años eran demasiado viejos. Aunque el 97% evaluaba el ajuste cultural durante la selección, un 47% incluía la edad como un factor para determinar esa compatibilidad.
Uso informal
La expansión de estas tecnologías agrega una dificultad adicional: una parte importante de su utilización ocurre fuera de procesos formales de adquisición o supervisión. Profesionales de gestión de personas pueden recurrir a modelos de lenguaje para redactar avisos de empleo, criterios de selección, evaluaciones de desempeño, planes de capacitación, políticas internas o comunicaciones de desvinculación.
Este uso informal, descrito en el estudio como uso de IA “en la sombra”, puede introducir sesgos en decisiones organizacionales incluso cuando la empresa no ha implementado oficialmente un sistema automatizado. Además, traslada la responsabilidad de evaluar los riesgos a trabajadores que podrían no contar con conocimientos suficientes para detectar resultados discriminatorios o información incorrecta.
Una encuesta internacional citada en la investigación, aplicada a 48.340 personas de 47 países entre noviembre de 2024 y enero de 2025, mostró que el 58% de quienes trabajan utiliza intencionalmente IA en sus labores. Entre ellos, el 73% empleaba herramientas de IA generativa y el 70% recurría a servicios gratuitos y de acceso público. Al mismo tiempo, el 66% reconoció haber confiado en resultados de IA sin evaluarlos adecuadamente.
La confianza excesiva puede fortalecer el denominado sesgo de automatización, que lleva a las personas a aceptar las recomendaciones de un sistema incluso cuando son incorrectas. La investigación señala que la alfabetización en IA favorece una revisión más crítica, mientras que la dependencia y la confianza sin cuestionamientos pueden consolidar estereotipos y trasladarlos a decisiones sobre contratación, remuneraciones, turnos, promociones o despidos.
Brecha preventiva
La supervisión organizacional todavía aparece rezagada frente a la adopción. En una encuesta realizada a 236 integrantes del Australian HR Institute, el 24,3% utilizaba IA al menos parcialmente para preseleccionar o evaluar postulantes. Entre quienes aplicaban estas tecnologías en reclutamiento, el 39,4% consideraba que podían discriminar a grupos subrepresentados.
Pese a esa percepción, solo el 23,4% de las organizaciones había revisado si la IA podía generar discriminación en su contexto laboral. Entre las empresas que sí realizaron esa evaluación, el 48,1% encontró que determinados grupos resultaban perjudicados. Para la autora, estos antecedentes muestran que la sola supervisión humana no garantiza decisiones justas cuando las personas desconocen los sesgos del sistema o comparten los mismos estereotipos presentes en sus resultados.
El estudio concluye que la respuesta no debería concentrarse únicamente en crear nuevas normas específicas para la IA. Aunque regulaciones como la legislación de la UE incorporan obligaciones de gestión de riesgos, trazabilidad, información y supervisión humana para determinados usos laborales, la autora plantea que también es necesario fortalecer las leyes contra la discriminación y avanzar hacia deberes preventivos de igualdad.
Esta perspectiva supone que las organizaciones deben actuar antes de que una persona sea perjudicada, revisando los datos, criterios y resultados de las herramientas utilizadas durante todo el ciclo laboral. Para las áreas de gestión de personas, el desafío implica definir políticas claras, controlar el uso informal de IA, formar a trabajadores y líderes, documentar decisiones y verificar que atributos asociados a la edad no sean utilizados como sustitutos de competencias reales.
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