“No pasó el filtro”: la barrera que nadie ve y puede dejar afuera de un trabajo a un joven vulnerable

Todos los martes, en la sede de la fundación Cultura de Trabajo, un grupo de adolescentes y jóvenes de entre 18 y 24 años se sienta frente a una computadora. Para muchos, es la única a la que pueden acceder. Buscan un trabajo formal para dejar atrás las changas y salir de la pobreza. Por eso aprenden a armar su CV, algo que hasta entonces nadie les había enseñado.

A Alexandra Carballo Frascá, directora de esta ONG que busca la inserción social de las personas a través del empleo, le toca darles una mala noticia: van a tener que reescribir ese CV para cada postulación.

“Si el aviso pide un ‘ayudante de cocina con experiencia en lavavajillas’ y el chico escribió ‘bachero’ o ‘lavaplatos’, lo más probable es que no pase el filtro”, dice Alexandra. Cuenta que, cuando lo explica, el desconcierto es general. Nadie entiende cómo, teniendo la experiencia, un sinónimo es lo que los deja afuera.

Es que los procesos de selección de empleo se basan en sistemas que incorporan inteligencia artificial. En el país no hay estadísticas oficiales sobre su alcance, pero la tendencia empezó a ser registrada por las consultoras: el 37% de las empresas argentinas ya usa IA para seleccionar personal, relevó un reporte de Randstad. Estos sistemas reciben los CV, los ordenan y les asignan un puntaje antes de definir quién sigue en carrera. Pero, ¿qué criterio pesa en esa definición?

Hace algunos meses, un grupo de investigadores de la Universidad de Stanford analizó 4 millones de postulaciones evaluadas por sistemas de IA usados por más de 150 empleadores. El resultado comprobó sesgos raciales significativos al recomendar qué candidatos avanzaban en los procesos de selección.

Con este antecedente, entre quienes trabajan con jóvenes de contextos vulnerables de nuestro país se instaló una pregunta: ¿puede una tecnología pensada para ordenar miles de postulaciones convertirse en un filtro de clase social?

El riesgo, dice Carballo Frascá, es que la automatización esté al servicio de los prejuicios y que potencie las barreras que ya operaban sobre ciertos grupos vulnerables a la hora de buscar empleo.

“Nadie lo dice abiertamente. La tecnología avanza, pero los sesgos quedan. Vivir en un barrio vulnerable sigue siendo un factor excluyente, por más talento y experiencia que tenga el postulante”, dice y sigue: “Solo que ahora, con la tecnología, estas barreras quedan menos expuestas”.

“Miran cómo te vestís”

A medida que crecen, los jóvenes que viven en villas saben que su barrio es objeto de prejuicios que se trasladan al mundo del trabajo. Por eso mismo, Nicolás Torres, referente territorial de la villa 1-11-14, cuenta que una de las primeras estrategias que aprenden al buscar trabajo es ocultar la dirección de sus casas. En las postulaciones que hacen online, ese hábito se sostiene.

Torres, cofundador de Hacemos Popurrí, un espacio comunitario que busca convertirse en partido político, reconoce que muchas personas mienten en el CV porque, de lo contrario, no los aceptan, no pasan los filtros. “Si el currículum dice que vivís en el Bajo Flores, te resta posibilidades de que alguien te contrate. Entonces ponemos la dirección de otro lado para que nos llamen”, explica. “Con la gente de los barrios el sistema pone el acento en otras cosas: mira cómo te vestís y no tu potencial”, resume.

Ahora, dice Torres, se suma otra barrera: en los barrios populares no es habitual usar las herramientas de inteligencia artificial. “Hoy la IA ensancha la brecha”, afirma. Su diagnóstico es lapidario: casi nadie conoce herramientas como Claude, las escuelas primarias ni siquiera enseñan tecnología y, por lo que él ve, ningún chico busca trabajo con ayuda de IA.

La entrevista virtual, que para algunos es una facilidad, en esos contextos se convierte en otro desafío. “Pagar internet se vuelve difícil si hay más de un chico en casa. Y sostener una videollamada es complicado cuando no existe un lugar apropiado”, describe Torres.

Por eso mismo, desde Cultura de Trabajo empezaron a ofrecer el uso de computadoras, conexión a Internet y salas silenciosas. “A veces las entrevistas virtuales son por Teams y los chicos nunca lo usaron”, advierte Carballo Frascá. “Y cuando una búsqueda exige esas herramientas o determinadas destrezas, ya dejaste afuera a mucha gente”, se lamenta.

Es mucho más probable que un algoritmo premie credenciales más que habilidades. La lista es larga y puede incluir: experiencia laboral, inglés, estudios universitarios, haber cursado en determinadas universidades, ciertos cursos, o manejo de herramientas digitales. En ningún caso se excluye abiertamente por condición de pobreza, pero ¿cuán frecuente es encontrar estas aptitudes, por ejemplo, entre jóvenes que crecieron en una villa?

“Los sesgos no desaparecen”

Belén Ochoa, directora de BisBlick, una ONG que acompaña a chicos que viven en la pobreza para que se conviertan los primeros profesionales de su familia, lo comprobó hace poco. En una convocatoria que lanzaron para otorgar becas y acompañamiento, debían pasar de 600 postulantes a 200. Para eso, la organización dejó que la IA hiciera el primer filtro de selección.

Cuando Ochoa y su equipo revisaron los perfiles que no habían sido seleccionados, encontraron unos 20 jóvenes que no deberían haber quedado afuera y los reincorporaron. Estos chicos cargaban con situaciones familiares complejas que los dejaban en una situación de vulnerabilidad económica y social y los hacían elegibles para la beca. Pero la herramienta de IA no había interpretado en forma adecuada esta información. Por ejemplo, en uno de los casos, el sistema había descartado a un chico por ser hijo de un padre con estudios terciarios, sin registrar que ese padre lo había abandonado y que solo vivía con su madre, quien trabajaba en la informalidad. “Esos matices son muy importantes”, dice Ochoa.

Después de esa experiencia, la directora de BisBlick relativiza la idea de que los procesos tecnológicos mediados por IA no tienen sesgos, que son neutrales. “Los sesgos humanos no desaparecen: simplemente se trasladan a las decisiones de diseño de los procesos”, dice. Y cierra con una opinión que cuestiona esos mismos sesgos: “Muchas veces, quienes enfrentaron más barreras de ingreso terminan mostrando los mejores niveles de desempeño una vez que los contratan”.

Pero el hecho de que una herramienta aprenda de datos y conductas previas y pueda reproducir los prejuicios de quien le da las instrucciones no tiene por qué ser, para Natalia Scquizzato, una condena. La directora asociada y responsable de Atracción y Adquisición de Talento de EY Argentina sostiene que cualquier distorsión en la respuesta, a diferencia de las de una persona, puede monitorearse de manera sistemática. “La IA puede abrir un camino para detectar y corregir”, sostiene.

“Si una herramienta selecciona siempre a candidatos de la misma universidad, se le puede pedir que busque perfiles distintos, siempre que exista voluntad de hacerlo”, reflexiona. En su firma, asegura, la decisión final sigue en manos de personas, y la responsabilidad también: “Si trabajamos en Recursos Humanos y usamos IA, seguimos siendo responsables”.

Aun así, reconoce otro riesgo: dar por sentado que todos tienen acceso a la tecnología y que la usan de la misma manera. Y cuenta una escena que muestra cómo la búsqueda de atajos para superar los filtros de la IA puede terminar volviendo anónimo a un candidato, al borrar su individualidad. “Hace poco, un chico me pidió ayuda para corregir su CV. Cuando le pregunté qué había querido decir en una parte del texto, me respondió: ‘No sé, lo hizo la IA’”, cuenta.

El desafío, entonces, es que el currículum refleje de verdad a la persona, su historia y su potencial, sin que su código postal o su contexto familiar sean más importantes que sus ganas de trabajar. “Si con la IA quedaran afuera los prejuicios, ayudaría un montón”, dice Torres. “Pero si la programan los mismos que hoy dejan afuera a los pibes de los barrios, estamos mal”.

Ninguno de los entrevistados cree que la inteligencia artificial sea, en sí misma, el problema. El diagnóstico que se repite es que los sistemas aprenden de decisiones humanas y que, si esas decisiones estaban sesgadas, esa parcialidad no solo se replica. También se multiplica a mayor escala y con menos transparencia. En la Argentina existen normas de protección de datos y de no discriminación, pero, hasta el momento, ninguna regula específicamente estas herramientas.

“No puede ser que el proceso sea cada vez más complejo para quienes más necesitan conseguir trabajo”, se queja Carballo Frascá. Por si hiciera falta repetirlo, se refiere a los jóvenes de contextos vulnerables, que dependen de un trabajo formal para armar un proyecto de vida. Sin embargo, según datos del Observatorio de la Deuda Social de la UCA, apenas 3 de cada 100 lo logran. Con la irrupción de la IA en los procesos de selección, a las barreras históricas que ya enfrentaban se les suman nuevas.

Para sortearlas, en los talleres de Cultura de Trabajo les enseñan a los jóvenes a usar la inteligencia artificial para adaptar sus CV a cada búsqueda laboral. Aprenden a escribir prompts y a aprovechar herramientas como ChatGPT. Pero ese conocimiento suele quedar, casi siempre, en la teoría. Nadie tiene computadora y, en muchos casos, ni siquiera espacio disponible en el celular para descargar la aplicación.

Más información:

• Si querés contactarte con la Fundación Cultura de Trabajo o podés colaborar con ellos, hacé clic acá.
• Si querés conocer más sobre BisBlick o sumarte a su red de voluntarios, podés escribir a info@bisblick.org

Vidas Desiguales

Esta nota forma parte de Vidas Desiguales, una iniciativa de Fundación LA NACION que busca promover oportunidades reales para adolescentes y jóvenes que crecen en contextos vulnerables.