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      "@type": "Question",
      "name": "¿El IA elimina por completo el sesgo en la contratación?",
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        "text": "No. El IA puede reducir ciertos sesgos humanos al estandarizar procesos y eliminar identificadores, pero puede introducir nuevos sesgos si los datos de entrenamiento o las características actúan como sustitutos de características protegidas. Las auditorías continuas y la supervisión humana son esenciales."
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      "name": "¿Cómo deberíamos medir si el IA está mejorando la diversidad?",
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        "text": "Realizar un seguimiento de las tasas de conversión, el tiempo de contratación, la aceptación de ofertas y la retención por grupo demográfico. También medir la satisfacción de los candidatos y comparar el rendimiento de las contrataciones obtenidas a través del IA frente a otros canales."
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      "name": "¿Son efectivos los CV anonimizados?",
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        "text": "Sí. La anonimización elimina desencadenantes obvios para el sesgo de afinidad y fomenta el enfoque en las habilidades. Debe combinarse con una evaluación estructurada para ser más efectivo."
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      "name": "¿Se puede confiar en que los proveedores proporcionen un IA justo?",
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        "text": "Algunos proveedores ofrecen documentación sólida sobre equidad y apoyan auditorías. Exija transparencia, solicite métricas de equidad y, cuando sea posible, audite los modelos de los proveedores utilizando sus propios datos."
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      "name": "¿Qué debemos decir a los candidatos sobre el uso del IA?",
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        "text": "Ser transparente. Explicar qué evalúa el IA, cómo influye en las decisiones y cómo los candidatos pueden solicitar una revisión humana o más información."
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    {
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      "name": "¿Con qué frecuencia debemos auditar los sistemas de IA?",
      "acceptedAnswer": {
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        "text": "Auditar antes de la implementación, luego en intervalos regulares y cada vez que vea cambios inesperados en los patrones de contratación. La frecuencia depende del volumen y del impacto, pero las revisiones trimestrales son un buen punto de partida para muchas organizaciones."
      }
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      "name": "¿Dónde puedo empezar si mi equipo no tiene experiencia en IA?",
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        "text": "Comience con una declaración clara del problema, realice una prueba piloto en un único caso de uso, elija un proveedor que ofrezca transparencia e involucre desde el principio a los responsables legales, de datos y de diversidad. Utilice modelos simples y establezca gobernanza a medida que crece."
      }
    }
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