Tecnología que combate la discriminación, por Carlos Ganoza

¿Qué evalúa un director de orquesta sinfónica para contratar músicos? Las mejores orquestas sinfónicas del mundo compiten intensamente por talento, se esfuerzan por reclutar y seleccionar a los mejores músicos de todo el mundo. Un violinista o un trompetista que no esté a la altura adecuada puede hacer una diferencia enorme.

De acuerdo con los propios directores de orquesta lo más importante es evaluar la habilidad del músico con su instrumento.

Sin embargo dos investigadoras, Claudia Goldin y Cecilia Rouse, descubrieron a fines de los noventa que cuando las audiciones son ciegas (el jurado no ve al músico mientras toca, solo lo escucha, y por lo tanto no conoce su género), las orquestas contratan casi a 50% más mujeres que cuando las audiciones se hacen con el músico a la vista.

En teoría la evaluación del candidato no podría ser más objetiva: su habilidad para tocar el instrumento. Pero hay un sesgo de género que se cuela –ya sea consciente o inconscientemente- en la evaluación del jurado y penaliza a las candidatas por razones ajenas a su desempeño.

Si esto ocurre en orquestas con menos de 100 músicos donde la competencia por el mejor violinista es feroz, en otras áreas de la sociedad como la empresa, el gobierno o la academia, donde grandes empleadores contratan a miles de personas y el efecto de no tener el talento adecuado se diluye, la discriminación puede ser mucho peor.

El uso de audiciones ciegas se ha generalizado y ha permitido que la proporción de mujeres en las principales orquestas sinfónicas de Estados Unidos pase de 10% en la década de los ochenta a cerca de 40% hoy en día.

Las audiciones ciegas establecen una regla rígida con relación al proceso de selección de músicos (sólo vale fijarse en la habilidad musical) y por lo tanto eliminan la discrecionalidad que se prestaba a sesgos y prejuicios.

Este reemplazo de discrecionalidad por reglas se puede extender al resto de organizaciones a través de la tecnología. Eso es precisamente lo que hacen los algoritmos inteligentes cuando se les pide que evalúe la probabilidad de éxito de un candidato a un puesto de trabajo.

Usan información objetiva como la experiencia, pruebas sicométricas, data sobre sus habilidades, calificaciones de jefes anteriores, etc. No se fijan en el género, color de piel o tipo de apellido.

Por eso un algoritmo inteligente calibrado adecuadamente tiene la capacidad de remover sesgos y prejuicios en los procesos de selección, estimar la probabilidad de éxito de un candidato sobre la base de data relevante, y permitirle a las compañías tener mejor talento (al igual que a las orquestas sinfónicas) y generar más equidad en el acceso a oportunidades de trabajo.

La tecnología bien usada para la gestión del talento tiene un enorme potencial para democratizar el acceso a oportunidades.

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