Un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) sobre contratación concluye que compartir un mismo algoritmo para filtrar candidatos no produce de forma automática exclusiones sistemáticas. Según los investigadores, el impacto depende del diseño del sistema y de las condiciones del mercado laboral.
El trabajo, de Brian Hedden y Manish Raghavan, examina los temores sobre una llamada monocultura algorítmica y plantea que la homogeneización de decisiones puede limitar la exploración de postulantes, aunque otras configuraciones podrían mantener o incluso mejorar algunos resultados.
El riesgo está en decidir demasiado parecido
La monocultura algorítmica describe el escenario en el que varias organizaciones usan el mismo algoritmo para decidir dentro de un área. En contratación, eso podría ocurrir si distintas empresas emplean una herramienta común para ordenar o descartar currículums.
Los autores señalan que el principal riesgo es que las decisiones se vuelvan demasiado similares y que las compañías dejen de descubrir candidatos que el sistema no prioriza. Aun así, el estudio sostiene que compartir un filtro no reduce necesariamente el número total de personas contratadas.
En sus modelos, todos los puestos se cubren y la cantidad de trabajadores con empleo no cambia por el solo hecho de que las empresas compartan el algoritmo. En ciertos escenarios, además, la competencia entre empleadores por los postulantes seleccionados podría aumentar.
Las simulaciones abren una salida, pero falta prueba práctica
Los investigadores también analizaron si combinar algoritmos podía mejorar algunos resultados. En simulaciones de contratación, un algoritmo de conjunto que asigna a cada candidato una puntuación basada en el promedio de varios sistemas superó, en algunos escenarios, el uso de múltiples algoritmos separados.
Sin embargo, Hedden advierte que todavía debe estudiarse qué tan factible sería coordinar algoritmos de varias empresas en la práctica. Los autores proponen además incorporar aleatoriedad a una plataforma compartida para evitar que las decisiones reproduzcan siempre el mismo patrón.
El artículo, titulado Algorithmic Monoculture and its Critics, apareció en septiembre de 2026 en la revista Philosophical Perspectives. MIT News resumió el estudio y destacó que los efectos de una monocultura algorítmica dependen de sus detalles.
