La inteligencia artificial no llegó a las empresas como una herramienta, sino como un dogma. Se nos dijo que era objetiva, justa, eficiente; que por fin podríamos evaluar sin emociones, sin favoritismos, sin errores humanos. Pero nadie advirtió que, al eliminar el juicio humano, podríamos estar institucionalizando algo más grave: el sesgo invisible.
Porque la IA replica. Aprende de datos históricos, de decisiones pasadas y de métricas ya contaminadas. Si el sistema favoreció a quienes se parecían al jefe, la IA lo convierte en norma. Si penalizó a quienes no hablaban en reuniones, lo vuelve regla. Y lo hace con una autoridad incuestionable: porque “lo dijo el algoritmo”.
La IA no es un juez imparcial, es un espejo. Y no cualquiera: uno que amplifica nuestras creencias, prejuicios e incoherencias. Lo que antes era intuición sesgada, hoy es protocolo automatizado. Lo que antes podía discutirse con un jefe, ahora se acata sin réplica porque “el sistema no se equivoca”.
¿Querías objetividad? Lo que obtienes es una máquina que repite patrones sin contexto, que convierte la historia en destino y la injusticia en estadística. ¿Qué ocurre cuando alguien recibe una mala evaluación? ¿Puede apelar, entender, mejorar? No, si el feedback es una puntuación sin rostro, si el sistema opera como una caja negra y si el sesgo se disfraza de eficiencia.
La verdadera disrupción no está en usar IA, sino en desnudarla, auditarla y exigir que los algoritmos que evalúan personas sean transparentes, explicables y corregibles. La tecnología no es neutral: es una extensión de quien la diseña y la alimenta. Si no cuestionamos las creencias que codificamos, corremos el riesgo de volver el sesgo invisible una norma corporativa.
¿Queremos medir productividad o impulsar desarrollo? ¿Buscamos eficiencia o equidad? ¿Estamos dispuestos a examinar los sesgos que alimentan nuestros sistemas antes de entregarles decisiones críticas?
La IA puede ser una herramienta poderosa, pero cuando se utiliza para evaluar personas debe someterse al mismo rigor que exigimos a un líder. Porque lo que está en juego no es solo una calificación, sino la dignidad profesional de quienes sostienen a la empresa.
Y si no lo entendemos, pronto estaremos gestionando talento con algoritmos que no comprenden qué es el talento. Castigando la diferencia como desviación, premiando la obediencia como virtud y llamando justicia a una simulación estadística que solo perpetúa lo que ya está roto.
La justicia en el trabajo no se programa: se construye, se defiende, se discute y, sobre todo, se humaniza. Porque si permitimos que la IA decida quién vale y quién no, lo que estaremos automatizando no será el desempeño, sino el desprecio.
